Graphpad绘制受试者工作特征（ROC）曲线教程

Graphpad绘制ROC曲线

在生物标志物模型分析中，还有一种常见的分析为受试者工作特征（ROC）曲线分析。如下图所示，ROC曲线也是这类文献中常见的分析图，结合临床数据，可以验证某个基因或模型作为疾病诊断和预后标志物。

那么如何使用Graphpad绘制ROC曲线呢？我们就以下图为例，来一步步演示吧。

1  数据准备

绘制ROC曲线需要生存状态、基因表达量，将数据整理成表格。示例文件示例数据.xlsx所示。

（1）patient：患者编号；（2）status：生存状态，其中0表示存活，1表示死亡；（3）expression：基因的表达量（或模型的风险评分）。

2  使用Graphpad进行ROC分析

接下来，打开Graphpad，选择Column，点击Create。

将Excel中ROC中的数据复制到Graphpad中。

点击Analysis中的Analyze，在Column analysis中选择ROC Curve，点击OK。

在Parameters:ROC Curve中选中Line of identity（是否绘制参考线，AUC=0.5），点击OK。

点击Results中ROC of Data 1中的Area，其中Area under the ROC curve下的Area值就是我们需要的AUC值。

3  绘制ROC曲线

点击Graphs中的ROC curve: ROC of Data 1。

双击坐标轴，修改相关参数。点击Frame and Origin，在Size中选择Square（长宽相等），同时修改Width和Height。在Frame style中选择Plain Frame（加边框）。

点击X axis，取消选择Automatically determine the range and interval。修改Minimum（x轴最小值）、Maximum（x轴最大值）和Major ticks interval（坐标间隔）。点击Left Y axis，修改相同参数。

双击绘图区域，在Data set中选择ROC of Data 1:ROC curve: Sensitivity%，取消选择Show symbols（显示关键点）、Color（颜色）、Style（类型改成折线）、Show legend（图例）等参数；将Data set修改成ROC of Data 1:ROC curve:Indentity%，修改相同的参数。

修改x轴和y轴标题，并将图例调整到合适的位置，ROC图就绘制完成了。

结果还是非常漂亮的对不对？