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R語言：利用survminer包實現生存分析及視覺化

2020-08-10 12:18:20

R語言：利用survminer包實現生存分析及視覺化

總述

survminer包是生物資訊學中實現生存分析曲線繪製最常用的包，包含函數ggsurvplot()，還可使用ggplot2. ggsurvplot() 輕鬆繪製美觀並且格式工整的生存曲線。同時還能給出p值，風險值等參數。

下載和安裝

install.packages("survminer")

或者，也可以選擇從GitHub上安裝

if(!require(devtools)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("kassambara/survminer")

載入安裝好的包

library("survminer")

單一組別生存曲線的繪製

#呼叫生存曲線中另一常用的survival包
require("survival")
#survival包自帶肺癌數據集：lung，檢視數據樣式
head(lung)
#survival包中的Sruv函數可以建立一個生存物件
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung)
#survival包中的survfit函數用Kaplan-Meier法進行生存曲線的擬合
ggsurvplot(fit, color = "#2E9FDF")

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兩組生存曲線的繪製

  • 基本方法

require("survival")
fit<- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
ggsurvplot(fit)

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改變文字大小，字型和顏色

  • 只改變字號

title = 「Survival curve」 設定標題
font.main 標題字型大小
font.x x軸標註字型大小
font.y y軸標註字型大小
font.tickslab 座標軸數位大小 
ggsurvplot(fit, title = "Survival curve",
   font.title = 18,
   font.x =  16,
   font.y = 16,
   font.tickslab = 14)

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  • 同時改變文字大小，字型和顏色

  • c([字號],[字型],[顏色])
  • 括號中的任意一項可以省略，但是順序不能改變
ggsurvplot(fit, title = "Survival curve",
   font.title = c(16, "bold", "darkblue"),
   font.x = c(14, "bold.italic", "red"),
   font.y = c(14, "bold.italic", "darkred"),
   font.tickslab = c(12, "plain", "darkgreen"))

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改變圖例位置，圖例標題和圖例名稱

ggsurvplot(fit, legend = "bottom", 
           legend.title = "Sex",
           legend.labs = c("Male", "Female"))

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  • 圖例的位置可以任意改變
ggsurvplot(fit, legend = c(0.2, 0.2))

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改變曲線型別和顏色

ggsurvplot(fit,  size = 1,  # 改變曲線的尺寸
           linetype = "strata", # 改變曲線的型別
           break.time.by = 250, # 更改x軸的時間間隔
           palette = c("#E7B800", "#2E9FDF"), # 自定義調色板
           conf.int = TRUE, # 新增置信區間
           pval = TRUE # 新增p值
           )

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  • 改成灰色調
ggsurvplot(fit, linetype = "strata", 
           conf.int = TRUE, pval = TRUE,
           palette = "grey")

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新增風險表

  • 新增risk table並改變y軸文字的顏色
ggsurvplot(fit, pval = TRUE, conf.int = TRUE,
           risk.table = TRUE, risk.table.y.text.col = TRUE)

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  • 自定義輸入、輸出
res <- ggsurvplot(fit, pval = TRUE, conf.int = TRUE,
           risk.table = TRUE)
res$table <- res$table + theme(axis.line = element_blank())
res$plot <- res$plot + labs(title = "Survival Curves")
print(res)

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擴大x軸的座標範圍

ggsurvplot(fit, 
           pval = TRUE, conf.int = TRUE,
           risk.table = TRUE, 
           risk.table.col = "strata", 
           ggtheme = theme_bw(), #改變ggplot2的主題（背景）
           palette = "Dark2",
           xlim = c(0, 600))#選取特定的x軸座標範圍

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Transform survival curves

累積發病率圖

ggsurvplot(fit, conf.int = TRUE,
           palette = c("#FF9E29", "#86AA00"),
           risk.table = TRUE, risk.table.col = "strata",
           fun = "event")

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危險率函數

ggsurvplot(fit, conf.int = TRUE, 
           palette = c("#FF9E29", "#86AA00"),
           risk.table = TRUE, risk.table.col = "strata",
           fun = "cumhaz")

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Arbitrary function

ggsurvplot(fit, conf.int = TRUE, 
          palette = c("#FF9E29", "#86AA00"),
           risk.table = TRUE, risk.table.col = "strata",
           pval = TRUE,
           fun = function(y) y*100)

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多組生存曲線的繪製

ggsurvplot(fit2, pval = TRUE, 
           break.time.by = 800,
           risk.table = TRUE,
           risk.table.col = "strata",
           risk.table.height = 0.5, 
           ggtheme = theme_bw(),
           legend.labs = c("A", "B", "C", "D", "E", "F"))

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參考網站和相關推薦

  1. survminer R package: Survival Data Analysis and Visualization
  2. 生存分析與R