生存分析有必要把连续值依据中位值进行高低分组变成分类变量吗

前面的教程:estimate或者CIBERSORT结果真的是很好的临床预后指标吗,我们针对 estimate 的StromalSignature 和  ImmuneSignature 这样的打分值进行了生存分析。

但是呢,我们其实是根据每个癌症内部自己的 estimate 的StromalSignature 和  ImmuneSignature的打分的中位值,首先分成为了高低两个组,然后进行生存分析看是否有统计学显著。estimate 的打分本身是超级简单, 如果你还不懂就去看前面的教程:不同癌症内部按照estimate的两个打分值高低分组看蛋白编码基因表达量差异

全部的癌症批量就可以跑完生存分析,然后我们查看了BRCA这个癌症的结果, estimate 算法得到的StromalSignature 和  ImmuneSignature都是可以区分生存,因为p值都是0.05附近,结合生存分析的图表,可以看到:

  • 其中StromalSignature 高死得快,是风险因子。
  • 而ImmuneSignature高死的慢,是保护因子。

然后有小伙伴就留言了,为什么要把连续值依据中位值进行高低分组变成分类变量,然后使用survdiff来做两个组的统计检验呢,既然是连续值,可以直接cox方法啊!

ox方法的操作代码如下所示:

rm(list = ls()) 
load('../expression/estimate_results/ssgseaScore-for-ssGSEA_for_seurat.Rdata')
head(ssgseaScore)
ssgseaScore$pid=substring(rownames(ssgseaScore),1,12)
head(ssgseaScore)

library(survminer) 
library(survival)
load(file = 'phe_stage.Rdata')
phe[1:4,1:4] 
phe$OS.time =  phe$OS.time/365
tp=unique(phe$type)
tp
options(digits = 2)

cox_results <- do.call(rbind,
                      lapply(tp, function(x){
                        # x=tp[1]
                        this_phe=phe[phe$type==x,]
                        # 这里先看 os 
                        survival_dat=as.data.frame(this_phe[,c('bcr_patient_barcode','OS','OS.time')])
                        head(survival_dat) 
                        colnames(survival_dat)=c('pid','event','time')
                        survival_dat=merge(survival_dat,ssgseaScore,by='pid')  
                        colnames(survival_dat)
                        attach(survival_dat)
                        s=Surv(time, event) ~    StromalSignature+ImmuneSignature 
                        model <- coxph(s, data = survival_dat )
                        sm=summary(model,data=survival_dat) 
                        return( c(sm$coefficients[1,c(5,2)],
                                  sm$coefficients[2,c(5,2)]))
                      }))
rownames(cox_results)=tp
round(cox_results,2)
save(cox_results,file = 'cox_results_for_estimate.Rdata')

load(file = 'km_results_for_estimate.Rdata')
tmp=cbind(cox_results,km_results)
colnames(tmp)=NULL
round(tmp,2)

可以看到两次生存分析结果还是有比较好的一致性,为了节省空间,下面的表格结合了cox和km的两种生存分析结果,都是  stromal_p.val,stromal_HR,  immune_p.val,immune_HR的顺序。

前面的4列是cox结果,后面的4列是km的结果。可以看到cox的生存分析把打分当做是连续变量,计算得到的HR值非常的大,但是km方法把打分根据中位值进行了高低分组,得到的HR整体低很多!

> round(tmp,2)
     [,1]     [,2] [,3]    [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
ACC  0.68     5.45 0.28    0.03 0.70 0.86 0.03 0.43
BLCA 0.00    20.16 0.00    0.07 0.03 1.38 0.85 0.97
BRCA 0.00    18.18 0.00    0.09 0.06 1.31 0.04 0.75
CESC 0.13     5.88 0.01    0.07 0.47 0.84 0.06 0.64
CHOL 0.91     1.48 0.45    0.11 0.15 0.54 0.04 0.39
COAD 0.14     5.51 0.28    0.22 0.41 1.17 0.81 1.05
DLBC 0.70     0.07 0.94    0.62 0.87 0.90 0.63 1.35
ESCA 0.95     1.08 0.84    0.72 0.66 1.11 0.68 1.10
GBM  0.26     9.45 0.74    0.62 0.20 1.24 0.21 1.24
HNSC 0.59     1.41 0.01    0.17 0.23 0.86 0.04 0.77
KICH 0.16   217.22 0.49    0.06 0.76 1.19 0.64 0.76
KIRC 0.06     0.15 0.01    5.62 0.78 0.96 0.13 1.24
KIRP 0.00   135.75 0.12    0.14 0.06 1.70 0.83 0.94
LAML 0.01     0.00 0.00 7617.42 0.80 1.05 0.01 1.70
LGG  0.03    81.55 0.75    1.60 0.00 1.77 0.01 1.58
LIHC 0.71     0.64 0.91    1.12 0.65 1.07 0.75 1.05
LUAD 0.71     1.38 0.17    0.33 0.16 0.82 0.07 0.78
LUSC 0.26     2.30 0.84    1.15 0.03 1.32 0.18 1.19
MESO 0.01    46.32 0.08    0.10 0.01 1.83 0.45 0.84
OV   0.04     4.64 0.12    0.35 0.63 1.06 0.36 0.89
PAAD 0.40     3.12 0.92    0.87 0.54 1.13 0.80 0.95
PCPG 0.98     0.87 0.46    0.00 0.17 0.34 0.64 0.72
PRAD 0.36     0.01 0.91    0.50 0.22 0.45 0.59 0.71
READ 0.44     7.13 0.74    0.35 0.16 1.65 0.80 0.91
SARC 0.85     0.79 0.24    0.34 0.06 0.68 0.01 0.59
SKCM 0.06     4.66 0.00    0.07 0.04 0.76 0.00 0.57
STAD 0.00    10.25 0.16    0.34 0.10 1.30 0.33 1.17
TGCT 0.04 46133.57 0.12  137.01 0.04  Inf 0.19 3.95
THCA 0.01 11888.26 0.01    0.00 1.00 1.00 0.75 0.86
THYM 0.84     1.96 0.51   12.86 0.92 1.07 0.73 0.79
UCEC 0.84     1.28 0.02    0.08 0.48 0.87 0.01 0.60
UCS  0.79     0.60 0.79    1.61 0.68 1.15 0.73 0.89
UVM  0.82     3.06 0.01  164.61 0.01 2.86 0.00 4.38

对上面的表格进行简单的统计:

> table(tmp[,1] > 0.05 ,tmp[,5] > 0.05)
# cox和km对 StromalSignature 指标判断为显著,重合的癌症就3个,各自有自己的特殊性       
        FALSE TRUE
  FALSE     4    6
  TRUE      3   20
> table(tmp[,3] > 0.05 ,tmp[,7] > 0.05)
       
        FALSE TRUE
  FALSE     6    4
  TRUE      4   19
> table(tmp[,2] > 1 ,tmp[,6] > 1)
# 可以看到   StromalSignature 在绝大部分癌症都是风险因子,因为HR值大于1     
        FALSE TRUE
  FALSE     5    3
  TRUE      7   18
> table(tmp[,4] > 1 ,tmp[,8] > 1)
# 可以看到   ImmuneSignature 在绝大部分癌症都是风险因子,因为HR值小于1          
# 而且两个方法异一致性还行
        FALSE TRUE
  FALSE    19    5
  TRUE      2    7

可以看到,无论是从p值0.05这个阈值的角度来看,cox和km的生存分析是否有统计学意义的一致性都还行吧!

另外,从HR值角度看 cox和km对该因素的风险因子和保护因子的判断也是勉强可以的!

主要是可以看看卡方检验的p值,如下所示:

> chisq.test(table(tmp[,1] > 0.05 ,tmp[,5] > 0.05)) 
X-squared = 2, df = 1, p-value = 0.2 
> chisq.test(table(tmp[,3] > 0.05 ,tmp[,7] > 0.05))  
X-squared = 4, df = 1, p-value = 0.04 
> chisq.test(table(tmp[,2] > 1 ,tmp[,6] > 1)) 
X-squared = 2, df = 1, p-value = 0.2 
> chisq.test(table(tmp[,4] > 1 ,tmp[,8] > 1)) 
X-squared = 7, df = 1, p-value = 0.009

这就有点麻烦,在0.05附近蹦跶,很难下结论。

最后你会发现其实上面的数值不直观

所以,需要一个很好的可视化!我随便写了一点:

library(ggpubr) 
library(ggplot2)
library(patchwork)

check <- function(df){
  colnames(df)=c('p.val','HR')
  df$v=log(df$HR)
  df$sig = ifelse(df$p.val < 0.05,'sig','no')
  table(df$sig)
  df$cancer=rownames(df)
  ggdotchart(df, y = "v", x = "cancer",
             color = "sig",       
             sorting = 'none',
             add = "segments", 
             rotate = TRUE,
             xlab=""
  ) 
}
df=as.data.frame(tmp[,1:2])
p1=check(df)
df=as.data.frame(tmp[,5:6])
p2=check(df)

p1+p2

出图如下:

 

可以看到ACC这个癌症就是cox和km算出来的的HR值反过来了,对stromal来说。

(0)

相关推荐

  • PAM50的概念及分子分型算法原理

    众所周知,癌症具有异质性,在乳腺癌领域,不同亚型的癌症比不同器官来源癌症的差异要大很多.最简单癌症分类,当然是一个基因,比如ER阳性或者ER阴性的乳腺癌患者,并不是说人类有2万多个蛋白编码基因就可以有 ...

  • 自驾环游中国(计划)

    去程: 1️⃣广东· #江门 -福建· #福州 ,1002km,12hr,¥598 2️⃣福建·福州-浙江· #杭州 ,629km,8.5hr,¥373 3️⃣浙江·杭州- #上海 ,182km,2. ...

  • TCGA+biomarker

    引用:Clariom;  https://www.jianshu.com/p/8b257d1ff818生存分析KM法与Cox法异同KM 方法即Kaplan-Meier survival estimat ...

  • 一千零一技|如何计算环境遗传相关:育种中的基因与环境互作

    基因与环境互作 1. 环境 「参考:」 ❝ http://www.isbreeding.net/common/UploadFiles/file/teaching/%E6%95%B0%E9%87%8F% ...

  • 生存分析凭什么不需要矫正P值

    生存分析是大数据时代筛选目标基因的超级有效策略.各种数据挖掘文章本质上都是要把目标基因集缩小,比如表达量矩阵通常是2万多个蛋白编码基因,不管是表达芯片还是RNA-seq测序的,采用何种程度的差异分析, ...

  • R语言生存分析: 时变竞争风险模型分析淋巴瘤患者

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=22422 在本文中,我们描述了灵活的竞争风险回归模型.回归模型被指定为转移概率,也就是竞争性风险设置中的累积发生率.该模型包含Fine和Gray(1 ...

  • 【文献摘要】前庭神经鞘瘤的恶性转变:临床研究与生存分析

    <Frontiers in Oncology>杂志 2021 年4月14日在线发表四川大学华西医院的Jiuhong Li, Qiguang Wang, Menglan Zhang,等撰写的 ...

  • 生存分析,你真得了解吗? |

    在医学或者公共卫生研究中,慢性疾病的发生.发展.预后一般不适用于治愈率.病死率等指标来考核,因为其无法在短时间内明确判断预后情况,为此,只能对患者进行长期随访,统计一定时期后的生存或死亡情况以判断诊疗 ...

  • 中考数学压轴题分析:二次函数区间最值问题

    二次函数含参问题见的比较多了,本文内容选自2020年日照中考数学压轴题.题目非常典型,涉及二次函数在给定自变量取值范围(区间)内的最值问题,也就是常说的轴定区间动问题.对称轴是固定的,但是给定的范围却 ...

  • 短线看量技巧 第二章个股做多量能分析第一节低位连续放量

    第二章 个股做多量能分析 很多投资者在分析股价走势时,或多或少都会犯一个错误,那就是过于注重K线或指标的形态,而对个股波动时的量能变化较少关注. 可能K线的变化由于直接涉及资金的盈亏,而成交量并不能直 ...

  • 【Meta分析】可信区间与P值结果矛盾怎么办?

    在之前的推送和课程中我们介绍了森林图的解读图说meta十:森林图简介 其中我们讲到对于结果统计显著性的判断要么看P值,要么看可信区间,例如图片中可信区间是1.19-2.01,不与无效线相交,说明结果有 ...

  • 应该知道的生存分析参数(收藏贴)

    在做生信分析的时候,尽管各种分析多到让人眼花缭乱,但是最重要的无外乎表达差异和生存参数,其余都是点缀.表达差异是前提,但是光有表达差异还不行.若A基因在肿瘤和正常组织中表达有差异,但是不影响生存参数, ...

  • Excel公式技巧88:使用FREQUENCY函数统计不同值、唯一值和连续值(上)

    excelperfect FREQUENCY函数是一个较难掌握的Excel工作表函数,这篇文章收集整理了一组运用FREQUENCY函数的公式,用来统计不同值.唯一值和连续值的数量,希望能够帮助有兴趣的 ...