R语言使用ggsurvplot创建森林图可视化Cox回归结果

使用R语言创建森林图可视化Cox回归结果\n\n错误代码：\n\nR\nmodel <- coxph( Surv(time, status)~Rap1+TGF\u03b2+p53, data = forestplot )\nf1=ggforest(model, #coxph得到的Cox回归结果\n data = forestplot, #数据集\n main = 'Hazard ratio of Signaling pathways', #标题\n cpositions = c(0.05, 0.15, 0.35), #前三列距离\n fontsize = 0.8, #字体大小\n refLabel = 'reference', #相对变量的数值标签，也可改为1\n noDigits = 3 #保留HR值以及95%CI的小数位数\n)\nf1\nf2 <- ggplot() \nf2 <- f1 + geom_point(data = f1, aes(x = time, y = surv), color = "red")\nf2 \n\n\n错误原因：\n\nggforest()函数并不存在于R语言中。您可能试图使用ggplot2包创建森林图，但正确的函数是survminer包中的ggsurvplot()。\n\n修正后的代码：\n\nR\nlibrary(survival)\nlibrary(survminer)\n\nmodel <- coxph(Surv(time, status) ~ Rap1 + TGF\u03b2 + p53, data = forestplot)\nggsurvplot(model, data = forestplot, main = 'Hazard ratio of Signaling pathways',\n cpositions = c(0.05, 0.15, 0.35), fontsize = 0.8,\n refLabel = 'reference', digits = 3)\n\n\n\n代码说明：\n\n这段代码将创建一个生存图，展示变量Rap1、TGF\u03b2和p53的风险比和95%置信区间。生存图将基于Cox回归模型。