survival cutoff值

1. survminer包的surv_cutpoint()函数

1.1 加载r包及数据
library(survival)
library(survminer)
data=

1.2 计算cutoff
res.cut <- surv_cutpoint(data, #数据集
                         time = "time", #生存时间
                         event = "event", #生存状态
                         variables = c("cutoff1", "cutoff2", "cutoff3") #需要计算的数据列名
                         )
 
summary(res.cut) #查看数据最佳截断点及统计量

1.3 展示数据分布
plot(res.cut, "cutoff1", palette = "npg")

1.4 根据截点分类数据
res.cat <- surv_categorize(res.cut)
head(res.cat)

> head(res.cat)
          time event DEPDC1 WHSC1 CRIM1
GSM50986 69.24     0   high   low  high
GSM50988 66.43     0    low   low   low
GSM50989 66.50     0    low  high  high
GSM50990 42.67     1    low  high   low
GSM50991 65.00     0    low   low   low
GSM50992 65.20     0   high   low   low

1.5 绘制生存曲线
fit <- survfit(Surv(time, event) ~DEPDC1, data = res.cat)#拟合生存分析
#绘制生存曲线并显示P值
ggsurvplot(fit,
           data = res.cat,
           risk.table = TRUE,
           pval = T)