在上一篇文章：单基因泛癌表达箱线图和配对箱线图展示 中，我们讲解了如何绘制单基因泛癌表达箱线图和配对箱线图。在做完泛癌表达箱线图和配对箱线图之后，往往会跟着显示下单基因或多基因的诊断ROC曲线表明它的诊断性能。
先上效果图

3.png

第一步是得到泛癌矩阵。

image.png

接下来我们来绘制单基因ROC曲线，以BRCA肿瘤中的PUM1为例：

library(pROC)
library(ggplot2)

BRCA=subset(pandata,Cancer=="BRCA") # 提取BRCA数据

res<-roc(Type~PUM1,data=BRCA,aur=TRUE,
         ci=TRUE, # 显示95%CI
         #percent=TRUE, # 是否需要以百分比显示
         smooth=TRUE,# 是否平滑曲线
         levels=c('Normal','Tumor'),direction=">" #设置分组方向
         )

p<- ggroc(res, color ="red",legacy.axes = TRUE)+
  geom_segment(aes(x = 0, xend = 1, y = 0, yend = 1), color="darkgrey", linetype=4)+
  theme_bw() + # 设置背景
  ggtitle("PUM1 ROC Curve")+
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size = 16),
        axis.text=element_text(size=12,colour = "black"),
        axis.title.x = element_text(size = 14),
        axis.title.y = element_text(size = 14))

p+annotate("text",x=0.75,y=0.25,label=paste("AUC = ", round(res$auc,3)))+
  annotate("text",x=0.75,y=0.20,label=paste("95%CI: ", round(res$ci[1],3),'-',round(res$ci[3],3)))

image.png

再来个多基因的ROC曲线图：

BRCA=subset(pandata,Cancer=="BRCA")
library(pROC)
res<-roc(Type~PUM1+PERM1+TTLL10,data=BRCA,aur=TRUE,
         ci=TRUE, # 显示95%CI
         #percent=TRUE, # 是否需要以百分比显示
         smooth=TRUE,# 是否平滑曲线
         levels=c('Normal','Tumor'),direction=">" #设置分组方向
         )

library(ggplot2)
p<- ggroc(res, legacy.axes = TRUE)+
  geom_segment(aes(x = 0, xend = 1, y = 0, yend = 1), color="darkgrey", linetype=4)+
  theme_bw() + # 设置背景
  ggtitle("BCA ROC Curve")+
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size = 16),
        axis.text=element_text(size=12,colour = "black"),
        axis.title.x = element_text(size = 14),
        axis.title.y = element_text(size = 14))

p+annotate("text",x=0.85,y=0.055,label=paste("PUM1-AUC = ", round(res$PUM1$auc,3)))+
  annotate("text",x=0.85,y=0.15,label=paste("PERM1-AUC = ", round(res$PERM1$auc,3)))+
  annotate("text",x=0.85,y=0.25,label=paste("TTLL10-AUC = ", round(res$TTLL10$auc,3)))

3.png