本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。
本次课程所用的配套书籍是：《R Graphic Cookbooks》
除了以上的基本图形外，师兄还会给大家讲解箱线图、提琴图、热图、火山图、气泡图、桑基图、PCA图等各种常用的生信图形的绘制，还不赶紧加入收藏夹，跟着师兄慢慢学起来吧！
R语言绘图练习03 -- 生存曲线绘制：
生存分析研究的是某个事件发生之前过去的时间，在临床研究中最常见的应用就是死亡率的估计(预测患者的生存时间)，不过生存分析也可以应用于其他领域如机械故障时间等。
在R中，survival包中有很多函数可以对生存数据进行建模，可以使用survfit()函数来估计删失数据的生存曲线，在survminer包中，使用ggsurvplot()函数用来绘制Kaplan-Meier生存曲线。
今天就来学习在R中使用ggsurvplot()函数绘制Kaplan-Meier生存曲线。
生存曲线01
代码实现：
########加载这几个做生存分析需要用到的包
library(survival)
library(dplyr)
library(survminer)
# 加载我的数据
d <- lung
head(d)
# 创建生存模型
# time对应生存时间，status就是事件的状态拉，~sex就是分组，如果你用性别来分组，
# 就把你的性别那一列的列名换掉我的“group”，data就是你的数据名
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = d)
fit
ggsurvplot(fit, pval = TRUE,
conf.int = T,
conf.int.style="ribbon",
surv.median.line = "hv", # 增加中位生存时间
conf.int.alpha=0.1, #显示置信区间
palette = "jco", # 设置颜色模式：可选调色板有 "grey","npg","aaas","lancet","jco","ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".
risk.table = TRUE # 添加风险表；
)
生存曲线02
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