首页›云生信学生物信息学 云生信学生物信息学 生信分析中的列线图看不懂?看这里 作者:云生信学生物信息学发布于 2024-06-16约 3 分钟阅读 生信分析中的列线图看不懂?看这里 原创 小果 生信果 2024-01-19 19:00:16 小伙伴们,大家好呀,很高兴和大家见面,最近看到有果粉提问关于列线图的问题,之前呢有写过关于如何做列线图,以及列线图的一些基础知识的推文,如果有小伙伴需要,可直接在往期里面查找就可以了,今天呢我们来聊聊关于如何进行列线图读图。走神的,还没有准备好的小伙伴快来看这吧。 我们通过往期内容知道列线图长什么样,大概就是像下图这样的。 当小伙伴拿到这样一张图时,首先去看左边的名称,小编这张图中左边的名称分别为Points,Age,RiskScore,Total Points,1-year survival,2-year survival,3-year survival,这些名称大致分为三类:第一类为得分包括Points(单个变量的得分)和Total Points(所有单个变量得分的总得分),第二类为变量,包括Age和RiskScore两个变量。第三类为预测概率,包括1-year survival,2-year survival,3-year survival,分别代表一年、两年、三年生存的概率。 列线图中每个名称均对应一个带有刻度的线段,代表了该变量的可取值范围,而线段的长度则反映了该因素对结局事件的贡献大小。比如图中的Age变量,对应的线段是20-90,可以说明年龄的取值范围是20-90。Age变量的线段总长度对应到Pointsf的得分为25,也就说明Age变量对结局事件的贡献为25;对Age变量线段的最远端做垂线,这里要说明这个线段是我们自己读图时自己加上去的,实际上并没有这个垂线,可以发现Age变量垂线在1-year survival上的刻度位置为0.58左右,说明Age变量对应的一年生存率大概为0.58左右。 当然小伙伴在实际的分析中可能会遇到多个变量,分析的方法也是一模一样,小伙伴需要学会举一反三。 小果还提供思路设计、定制生信分析、文献思路复现;有需要的小伙伴欢迎直接扫码咨询小果,竭诚为您的科研助力! 定制生信分析 服务器租赁 扫码咨询小果 往期回顾 01 |1024G存储的生信服务器,两人成团,1人免单! 02 |单个数据库用腻了?多数据库“组合拳”带你打开免疫浸润新思路! 03 |孟德尔随机化的准备工作,GWAS数据的网站下载方法 04 |跟着小果学复现-手把手带你拿下IF=46.9Nature 级别的主成分分析(PCA)图!! 把知识用于当前任务下一步可以直接开始分析按研究目标查找在线工具、课程、计算资源或完整分析服务。按目标找方案仍有疑问,联系客服 ↗ 上一篇GWAS的群体分层:使用plink对基因型进行PCA下一篇一分钟教你如何在R中使用Rcpp语言包无缝集成C++代码
云生信学生物信息学 · 2026-09-25 RNA-seq 每组3个样本够不够?先别急着套固定答案 RNA-seq每组3个样本是否足够,取决于组内差异、目标变化、比较设计和研究用途。本文给出通俗判… 阅读全文 ›