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本文首發于 ”百味科研芝士“ 微信公眾號，轉載請注明：百味科研芝士，Focus科研人的百味需求 想研究疾病OS，PFS，DFS? 想研究預后如何制作生存曲線? 百味芝士今日為你盤點幾款生存曲線制作方法。
第一款：Kaplan-Meier Plotter數據庫 ★★★★☆ Kaplan-Meier Plotter數據庫這是今天推薦首款生存曲線制作方法，官網(http:///analysis/)，它是長的這個樣子的。
咋一看，Kaplan-Meier Plotter數據庫似乎只能研究6個癌種，小編之前也犯了同樣的錯誤，“pan-cancer”(pancreatic cancer,胰腺癌像不像？)。其實，“pan-cancer”是畫中有畫，不信咱打開瞧瞧！ 先看看mRNA表達譜，還有不下20個癌種可供研究，而主頁上面的五個癌種的信息是比較詳細的。同樣，也可以查看miRNA表達譜的“pan-cancer”，包含的癌種也有20種。
Kaplan-Meier Plotter數據庫的數據來源于GEO（僅限Affymetrix微陣列），EGA和TCGA，缺點是每個數據庫每兩年更新一次。走起來～ 點擊癌種“Lung Cancer”,左上的搜索框輸入“KRAS”，默認參數。
下拉頁面，點擊“Draw Kaplan-Meier Plotter”,簡單粗暴，出圖！
最后，我們看看參數設置吧，在“survival”這里可以選擇患者的總生存期(OS)、首次進展生存期(FP)、再次進展生存期(PPS)。而對于隨訪時間的終點也可以設置，在“Survival”菜單下面的“Follow up threshold”里面。
接著，看看其他參數設置，左上角是探針設置，根據自己的研究選擇不同的探針。病理參數里面可以設置病理類型、分級、分期、T、N、M、性別、吸煙史。在治療分組中，也可以看不同治療的預后。而數據集里面也囊括了TCGA以及GEO的芯片數據。最后的COX分析也可以選擇單因素和多因素分析。
通過參數設置，我們可以分析不同亞組、不同病理參數、不同治療模式、不同數據集的患者預后，由此也看出來Kaplan-Meier Plotter數據庫的強大。 第二款：SPSS軟件 ★★★★★ SPSS軟件制作生存曲線是最經典的做法，只要你有數據就能做，就是不熟悉SPSS的孩紙會感覺稍稍復雜。直接上數據吧！假定：分組信息(0低表達；1高表達)、存活狀態death(0存活；1死亡)、生存時間time(月)。
數據錄入完成后，依次點擊分析→生存函數→Kaplan-Meier
參數設置：time-時間，death-狀態，點擊定義事件(終點時間設置為1死亡)
設置檢驗統計量：對數秩、Breslow
選項里面點擊生存函數
直接出圖！當然，這個圖在SPSS中可以進行簡單修改，可以試一試！
第三款：GraphdPad Prism軟件 ★★★★☆ GraphdPad Prism軟件是一款超級好用的專業醫學繪圖軟件，在醫藥生物領域被廣泛使用，擁有ROC曲線分析、Bland-Altman分析功能以及GraphPad Prism的線性/非線性擬合功能，所以，制作生存曲線對它來說只是小菜。 首先，錄入數據，注意它與SPSS的輸入區別，即實驗組(EXP)和對照組(CON)輸入在不同的兩列中。
點擊Graphs中的Data 1，右側即顯示制作好的生存曲線。
調色：鼠標雙擊其中一條曲線，更改顏色后點擊OK。
下面是更換顏色后的圖，看著還不錯~
圖還行，貌似缺點東西，P值!點擊菜單欄中“Analyze”,選擇“survival curve”，然后點擊OK。
直接查看P值及其他數據。相比SPSS來說，略顯麻煩，但是對圖形的修改，還算不錯，有機會下次為大家推送GraphdPad Prism。
第四款：UALCAN網站 ★★★★★ UALCAN(http://ualcan.path./index.html)主要是基于TCGA數據庫中的相關癌癥數據進行分析的網站，操作仍然是簡單粗暴，先看主頁。
開始表演了~抖一下“Analysis”，方框里面根據需要更改。
點一下“Explore”,繼續點“Show all gene expression in same page”,別停！接著點“Survival”，完事兒！
話說這圖出的真驚喜，連續好幾張(不試后悔)！必須給五星！
第五款：GEPIA網站 ★★★★★ GEPIA在百味里面推送過~，官網（http://gepia./）
收索框中輸入基因，點擊“Survival Analyze”。
跳轉頁面，在下圖紅框里面選擇一個腫瘤患者數據集，比如“LUAD”。
點擊下方“Plot”,出圖~666。
第六款：cbiportal網站 ★★★★★ 這個網站(https://www./)大家太熟悉了，不再多說！點擊鏈接直接查看推文：懶人如何分析TCGA數據之cBioportal網站。
第七款：Oncolnc網站 ★★★★★ 既然是“Party”,那就再來介紹一個網站好了！OncoLnc，也是一款基于TCGA數據預后分析網站，官網網址：http://www./。
輸入基因名：可以是基因名，也可以輸入mRNA，microRNA和lncRNA。
點擊“Submit”后，查看結果~頁面如下，顯示了腫瘤類型、回歸系數、P值、基因表達水平等參數。
比如選擇肺腺癌后，點擊“Yes Please!”在這個頁面比如選擇低位4分位和高位4分為的表達量，也就是25:25，當然，也可以選擇50:50也就是取中位數。
點擊提交，生存曲線就做好了，直接導出PDF保存。
下拉頁面，保存生存分析的數據，分析結束。
第八款：R軟件 ★★★★☆ R語言做生存曲線作為今天的壓軸方法，在這里以TCGA數據庫中的數據為例，分析差異基因表達情況與患者的生存關系。 首先用hash函數從矩陣normalizeExp.txt中提取TOP2A的基因表達量。
將基因表達量與生存文件time文件整合
survival函數制作生存曲線
出圖~學會了嗎？
縱觀這些軟件或數據庫，都各有千秋，根據需要，可以任意選擇。小編今天總結了常見的制作生存曲線的八種方法，然而，制作生存曲線的方法遠不止這些，小伙伴們，跟帖吧~
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