Graphpad绘制受试者工作特征(ROC)曲线教程

Graphpad绘制ROC曲线

在生物标志物模型分析中,还有一种常见的分析为受试者工作特征(ROC)曲线分析。如下图所示,ROC曲线也是这类文献中常见的分析图,结合临床数据,可以验证某个基因或模型作为疾病诊断和预后标志物。

那么如何使用Graphpad绘制ROC曲线呢?我们就以下图为例,来一步步演示吧。

1  数据准备

绘制ROC曲线需要生存状态、基因表达量,将数据整理成表格。示例文件示例数据.xlsx所示。

(1)patient:患者编号;(2)status:生存状态,其中0表示存活,1表示死亡;(3)expression:基因的表达量(或模型的风险评分)。

2  使用Graphpad进行ROC分析

接下来,打开Graphpad,选择Column,点击Create

将Excel中ROC中的数据复制到Graphpad中。

点击Analysis中的Analyze,在Column analysis中选择ROC Curve,点击OK。

Parameters:ROC Curve中选中Line of identity(是否绘制参考线,AUC=0.5),点击OK

点击ResultsROC of Data 1中的Area,其中Area under the ROC curve下的Area值就是我们需要的AUC值。

3  绘制ROC曲线

点击Graphs中的ROC curve: ROC of Data 1

双击坐标轴,修改相关参数。点击Frame and Origin,在Size中选择Square(长宽相等),同时修改WidthHeight。在Frame style中选择Plain Frame(加边框)。

点击X axis,取消选择Automatically determine the range and interval。修改Minimum(x轴最小值)、Maximum(x轴最大值)和Major ticks interval(坐标间隔)。点击Left Y axis,修改相同参数。

双击绘图区域,在Data set中选择ROC of Data 1:ROC curve: Sensitivity%,取消选择Show symbols(显示关键点)、Color(颜色)、Style(类型改成折线)、Show legend(图例)等参数;将Data set修改成ROC of Data 1:ROC curve:Indentity%,修改相同的参数。

修改x轴和y轴标题,并将图例调整到合适的位置,ROC图就绘制完成了。

结果还是非常漂亮的对不对?

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