画logistic_Nomogram（诺莫图） | Logistic、Cox生存分析结果可视化

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当然还有更多R语言，生物信息学相关知识。。。

Nomogram，也常称为诺莫图或者列线图，在医学领域的期刊出现频率越来愈多，常用于评估肿瘤学和医学的预后情况，可将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。

数据准备

使用TCGA-LIHC队列的临床数据，简单处理后进行示例分析：

## 载入R包
library(rms)
library(survival)
​
## 读取LIHC数据
LIHC <- read.csv("TCGA-LIHC-nomogram.csv",header=TRUE)
head(LIHC)

绘制nomogram图

1）打包数据

​
## 关键步骤：按照nomogram要求“打包”数据，可以输入??datadist查看详细说明
dd=datadist(LIHC)
options(datadist="dd") 

2）构建logist模型,绘制诺莫图

## 构建logist模型,绘制诺莫图
f <- lrm(status ~ age + gender + grade , data =  LIHC)
​
nom <- nomogram(f, fun=plogis, lp=F, funlabel="Risk")
​
plot(nom)

3) 构建COX模型,绘制诺莫图

A ：COX回归中位生存时间的Nomogram

## 构建COX比例风险模型
f2 <- psm(Surv(time,status) ~ age+gender+grade,data =  LIHC, dist='lognormal') 
​
med <- Quantile(f2) # 计算中位生存时间
surv <- Survival(f2) # 构建生存概率函数
​
## 绘制COX回归中位生存时间的Nomogram图
nom <- nomogram(f2, fun=function(x) med(lp=x),funlabel="Median Survival Time")
​
plot(nom)

简单介绍下使用，比如某患者年龄为50岁，那就在列线图年龄为50岁的地方向上画一条垂直线，即可得到其对应的得分（Points）；男性，则在男性的地方画一条垂直线，以此类推，找出每个变量状态下对应的得分，相加得到总得分。

最后将患者的总得分（Total Points）再向下画一条垂直线，就可以知道该患者对应的中位生存时间。

下面例子同，可以知道未来1年、5年的生存率，当然也可以是其他时间节点。

B：绘制COX回归生存概率的Nomogram图

## LIHC数据的time是以”天“为单位,此处绘制1年，5年的生存概率
nom <- nomogram(f2, fun=list(function(x) surv(365, x),
                             function(x) surv(1825, x),
                             function(x) med(lp=x)),
                             funlabel=c("1-year Survival Probability", "5-year Survival Probability","Median Survival Time"))
plot(nom, xfrac=.2)

当然也可以计算其他时间节点的生存率，同样加到list中即可。

使用相对风险的指标（OR、HR）等统计之余，可以结合列线图展示，能够起到预测生存概率的作用，也会使预测模型的结果更直观、易懂。

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