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首先必須得是XY類型的圖表，在數(shù)據(jù)分析的窗口中有個(gè)XY analyses，第三個(gè)選個(gè)是Fit Spline/LOWESS. 點(diǎn)進(jìn)去以后用第一個(gè)選項(xiàng)Cubic Spline，其余都用默認(rèn)的就行了。最后回到graph里面再看就全變成曲線啦。我用的是MAC版的prism 6
在臨床研究中，生存曲線（又稱Kaplan-Meier曲線）是最常用圖片之一，旨在描述各組患者的生存狀況。一張漂亮的、專業(yè)的生存曲線圖不僅可以令編輯、讀者和審稿專家眼前一亮，同時(shí)也能為論文增色不少。然而，對(duì)于一些新手而言，生存曲線卻顯得十分陌生，不知道為何要繪制生存曲線，也不知道該如何解讀生存曲線的結(jié)果。
如何解讀生存曲線呢？
（1)對(duì)于生存曲線，樣本量越大，生存曲線越平滑，誤差越小。
（2）一般而言，兩條曲線之間的距離越大（分叉越大），說明兩組患者預(yù)后（終點(diǎn)事件發(fā)生率）的差別越大，也越容易做出統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。其實(shí)這個(gè)和t檢驗(yàn)差不多：兩組數(shù)據(jù)的均數(shù)差異越大，越容易有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。丟塔游戲網(wǎng)www.diuta.com
（3）隨訪時(shí)間越長，越容易做出統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。這個(gè)問題其實(shí)也很好理解，一個(gè)極端的比方就是，在上述sST2例子中，假定隨訪時(shí)間為1天，而非400天，兩組患者生存率的差異顯然是沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。國際上，隨訪時(shí)間越長的研究越容易發(fā)表在高水平的雜志上，原因與此有關(guān)。
（4）樣本量越大，越容易做出統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。樣本量越大，誤差（標(biāo)準(zhǔn)誤）越小，當(dāng)然越有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。其實(shí)這相當(dāng)于在t檢驗(yàn)中，兩組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差越小，當(dāng)然越容易得到陽性統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)果。
（5）生存曲線與X軸有交叉，并不意味著研究對(duì)象全部死亡（發(fā)生終點(diǎn)事件）。實(shí)際上，在生存曲線中，每一個(gè)時(shí)間點(diǎn)上只要有病人死亡（或者發(fā)生終點(diǎn)事件），曲線就會(huì)下降一定的幅度。（參考知乎oriRNA）
接下來，我們就用Graphpad prism9，和大家一起看看如何繪制生存曲線。
1. Survival curve-生存曲線
在有關(guān)差異表達(dá)基因和生物標(biāo)志物模型分析中，經(jīng)常會(huì)見到生存曲線分析。
（1）創(chuàng)建
（2）寫入/導(dǎo)入數(shù)據(jù)
（3）Graphs
（4）結(jié)果，治療組與對(duì)照組沒有顯著性差異。
（5）調(diào)整后的Graphs
雙擊圖，彈出如下窗口，就可以編輯line的顏色等等。
（6）雙擊Y軸添加參考線。大多數(shù)研究會(huì)討論中位生存時(shí)間。
雙擊Y軸，在”Additionalticks and grid lines“中寫入0.5 （如果開始作圖時(shí)選擇”Percents“這里應(yīng)寫入50）點(diǎn)選 TickLine在Details按鈕中選擇參考線的顏色和線型即可。同樣，也可以去添加X軸的參考線。
