R语言之生信（9）R语言多个生存分析曲线比较

目录

R语言之生信①差异基因分析1

R语言之生信②差异基因分析2

R语言之生信③差异基因分析3

R语言之生信④TCGA生存分析1

R语言之生信⑤TCGA生存分析2

R语言之生信⑥TCGA生存分析3

R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)

R语言之生信⑧Cox比例风险模型(多因素)

R语言之生信（9）R语言多个生存分析曲线比较

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这篇博客的目的主要是计算当需要计算多个不同组之间的成对比较，并计算P值。

主要使用的函数是：pairwise_survdiff（formula，data，p.adjust.method =“BH”，na.action，rho = 0）

• 参数formula:类似其他生存模型的公式表达式，形式为Surv（time，status）〜variable。
• 参数data：一个数据框，用于做生存分析的数据。
• 参数p.adjust.method：p值矫正方法（参见p.adjust）。 允许的参数包含（“holm”，“hochberg”，“hommel”，“bonferroni”，“BH”，“BY”，“fdr”，“none”）。 如果不想对p值矫正（不推荐），请使用p.adjust.method =“none”。
• 参数na.action：缺失数据过滤功能。
• 参数RHO参数：用于控制测试类型。 允许值包括0（Log-Rank检验）和1（peto和peto检验）。
  值
• 函数计算返回对象是包含p值的列表。

> library(survival)
> library(survminer)
> data(myeloma)
> 
> # Pairwise survdiff
> res <- pairwise_survdiff(Surv(time, event) ~ molecular_group,
+                          data = myeloma)
> res

查看输出结果

    Pairwise comparisons using Log-Rank test 

data:  myeloma and molecular_group 

                 Cyclin D-1 Cyclin D-2 Hyperdiploid Low bone disease MAF   MMSET
Cyclin D-2       0.723      -          -            -                -     -    
Hyperdiploid     0.943      0.723      -            -                -     -    
Low bone disease 0.723      0.988      0.644        -                -     -    
MAF              0.644      0.447      0.523        0.485            -     -    
MMSET            0.328      0.103      0.103        0.103            0.723 -    
Proliferation    0.103      0.038      0.038        0.062            0.485 0.527

P value adjustment method: BH 

通过这个矩阵我们可以看到molecular_group 水平上两两之间的生存分析对比的P值。
下一步我们可以将数字转化成符号，代表我们不同的P值水平。

> symnum(res$p.value, cutpoints = c(0, 0.0001, 0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 1),
+        symbols = c("****", "***", "**", "*", "+", " "),
+        abbr.colnames = FALSE, na = "")
                 Cyclin D-1 Cyclin D-2 Hyperdiploid Low bone disease MAF MMSET
Cyclin D-2                                                                    
Hyperdiploid                                                                  
Low bone disease                                                              
MAF                                                                           
MMSET                                                                         
Proliferation               *          *            +                         
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