看图说话|森林图（Forest Plot）
每周看一图，这周我们将和大家一起来看下森林图。森林图是meta分析中统计汇总结果最常见的展示形式，此外，森林图也能展示Cox生存分析结果。一张森林图看似横横竖竖很简单，但其实包含了大量的信息，接下来我们一起来看下吧。
废话不多说，直接上图，这张图是Linlin昨天分享的6+分生信文章{ 文献详解|单基因纯生信分析发6+分，这篇文章有啥神操作？ }里的meta分析结果图 （本文仅针对这张图进行介绍，因为不同的文章分析方法及结果不同）：
对于这个结果，文章是这样描述的“4个数据库中LGG患者的数据meta分析结果表明ARL9低表达的LGG患者预后良好，OS更高，且4个数据库的分析结果没有异质性”：
那么这张森林图是如何展示这一结果的呢，首先需要了解图中每个元素的意思：
Dataset: 研究因素，纳入研究的对象；
HR：风险比，ARL9低表达LGG患者的风险发生率比 ARL9高表达LGG患者的风险发生率 （这篇文章研究的是ARL9高低表达量与OS的关系，OS展示的是生存结果，那么生存对应的风险应该是死亡，所以这里的发生风险可以理解为死亡）；
95% CI：95%置信区间，在这个范围内结果95%为真；
Weight：权重，该研究因素对合并结果（Overall）的影响程度。
看图说话：首先从整张图我们可以看出所有的结果展示在一个平面直角坐标系中的，有一条实线垂直于X轴，这条直线称为无效线（坐标为X=1）。
我们以研究因素TCGA-LGG为例，②是一条平行于X轴的短线，线段长短对应95% CI，线段左右两端横坐标的数值分别对应95% CI的两个数值（0.35，0.69），线中的黑点对应HR（0.49），灰色方框对应权重（22.04%）， 该线段反映的图形信息在③和④中以数值的形式进行了展示。线段越短表明95% CI越小，结果越准确，相应的权重也越大 （插一句，我们经常会看到有些森林图中该线段会与无效线相较，这种情况下结果是没有统计学意义的）。图中TCGA-LGG的meta分析结果中HR小于1，表明ARL9低表达发生风险的概率小于ARL9高表达，也就意味着ARL9低表达LGG患者的OS更高。同理，我们可以从图中看到其他三个数据库分析结果均表明ARL9低表达LGG患者的OS更高，且四个数据库meta分析的HR均小于1。
最后我们来看下4个数据库汇总分析的结果Overall ⑤ （其实应该最先看这个结果），这个是该分析的重点结果，一般情况下也是着重看这个结果的，它的95% CI以菱形展示，虚线是对应HR值，这个是多个研究因素汇总后的HR值，一般情况下看这个虚线就可以直观的了解分析的结果，菱形大小代表权重。图中Overall的HR小于1，表明4个数据库汇总分析的结果同样显示ARL9低表达LGG患者的OS更高。
好了，这张图就讲到这里了，其实对于有经验的人，扫一眼就知道结果是什么了，总结起来就是主要看Overall的HR，也就是图中的虚线位置。