用R确定最适的Cut-off值

除了用X-tile以外，还可以用R确定最适Cut-off值，数据准备如下：

数据存成csv格式。

下面运行代码：


setwd("E:\\最适Cut-off值筛选")
dir()
data <- read.csv("Cut_off.csv",header = T,sep = ",")
head(data)# > head(data)
#               id futime fustat      NNMT
#1 TCGA.3Z.A93Z.01    385      0 10.908259
#2 TCGA.6D.AA2E.01    362      0  7.212290
#3 TCGA.A3.3306.01   1120      0 10.814406
#4 TCGA.A3.3307.01   1436      0 10.216313
#5 TCGA.A3.3308.01     16      0  9.110011
#6 TCGA.A3.3311.01   1191      1  9.417845


library(survminer)
res.cut <- surv_cutpoint(data, #数据集time = "futime", #生存状态event = "fustat", #生存时间variables = c("NNMT") #需要计算的数据列名
)summary(res.cut)# > summary(res.cut)
#     cutpoint statistic
#NNMT 10.25023  2.711016

最适cut-off值为10.25023

下面绘制生存曲线：


data$TIMP1 <- ifelse(data$NNMT>10.25023,"High NNMT expression","Low NNMT expression")
library(survival)
library(coin)
library(survminer)
fit <- survfit(Surv(futime,fustat)~TIMP1,data=data)
fit
head(data)d <- ggsurvplot_list(fit,data = data,pval = T,conf.int = T,risk.table = T, # Add risk tablerisk.table.col = "strata", # Change risk table color by groups###linetype = "strata", # Change line type by groups##surv.median.line = "hv", # Specify median survival# 定义表格abs表示O绝对值，pct表示占比 absolute number and percentage at risk.risk.table.y.text.col = F,# 设置为T表示在表格的左边是否显示颜色。colour risk table text annotations.risk.table.y.text = F,# 设置为FALSE表示在颜色的上边是否显示文字，即“Male”和“Female”。 show bars instead of names in text annotations# in legend of risk table.ggtheme = theme_bw()+theme(legend.text = element_text(colour = c("red","blue")))+theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank())+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size = 16,face = "bold"),axis.title.y.left = element_text(size = 16,face = "bold",vjust = 1),axis.title.x.bottom = element_text(size = 16,face = "bold",vjust = 0))+theme(axis.text.x.bottom = element_text(size = 12,face = "bold",vjust = -0.8,colour = "black"))+theme(axis.text.y.left = element_text(size = 12,face = "bold",vjust = 0.5,hjust = 0.5,angle = 90,colour = "black"))+theme(legend.title = element_text(face = "bold",family = "Times",colour = "black",size = 12))+theme(legend.text = element_text(face = "bold",family = "Times",colour = "black",size =12)), # Change ggplot2 themepalette = c("red3", "dodgerblue3"),xlim=c(0,5000),xlab = "Days",legend.labs = c("High NNMT expression","Low NNMT expression"))d

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