使用ggforest和ggplot创建森林图和生存曲线图

本文将展示如何使用R语言的ggforest和ggplot包来创建森林图和生存曲线图。

1. 创建森林图

首先，我们使用coxph函数构建Cox回归模型，然后使用ggforest函数创建森林图。

model <- coxph( Surv(time, status) ~ Rap1 + TGFβ + p53, data = forestplot )
f1 <- ggforest(model,  #coxph得到的Cox回归结果
         data = forestplot,  #数据集
         main = 'Hazard ratio of Signaling pathways',  #标题
         cpositions = c(0.05, 0.15, 0.35),  #前三列距离
         fontsize = 0.8, #字体大小
         refLabel = 'reference', #相对变量的数值标签，也可改为1
         noDigits = 3 #保留HR值以及95%CI的小数位数
)
f1

该代码将创建一个显示Cox回归结果的森林图。图中包含了每个变量的危险比(HR)及其95%置信区间。

2. 添加生存曲线图

接下来，我们使用ggplot包创建一个空白的图，并在其上添加生存曲线图。

f2 <- ggplot()
 f2 <- f1 + geom_point(data = f1, aes(x = time, y = surv), color = 'red')
f2

该代码将创建一个包含生存曲线的散点图。该图使用f1对象中的生存时间(x轴)和生存概率(y轴)作为数据源，并将点设置为红色。

总结

本文介绍了如何使用ggforest和ggplot包创建森林图和生存曲线图。这些图表可以有效地展示Cox回归模型的结果，并帮助我们理解不同变量对生存时间的影响。