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kmplot是一个生存分析的在线工具，最初是设计用来对肝癌中的miRNA进行生存分析，对应的文章发表在scientific reports上，链接如下

https://www.nature.com/articles/s41598-018-27521-y.pdf

数据库构建的过程如下

从TCGA, GEO等大型数据库中收集肝癌相关的miRNA表达谱数据，同时从文献中整理已报到的生存相关biomarker miRNA进行生存分析，综合cox回归和差异表达的结果，进一步筛选biomarker miRNA。

后来在此基础上进一步拓展, 目前支持21种肿瘤类型，包括miRNA和mRNA的生存分析，网址如下

http://kmplot.com/analysis/

用法也非常简单，以乳腺癌为例，点击首页对应的菜单进入对应的分析页面

1. 输入感兴趣的基因

支持探针ID或者gene  symbol, 会有对应的提示框，这里以tp53为例，如下图所示

也可以通过use multiple genes, 输入多个基因，批量进行生存分析

2. 确定样本分组策略

根据基因表达量将样本分成高低两组，这里支持按照均值等多种统计量来分类，示意如下

3. 确定生存分析的类型

支持多种事件的生存分析，对应不同的类型，示意如下

RFS对应relapse free survival，以复发作为生存分析中的事件，用来分析手术治疗的效果，RFS的具体解释参见以下链接

https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/rfs

OS代表Overall survival，分析从确诊开始之后患者的生存时间，OS的具体解释参见以下链接

https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/os

DMFS代表Distant Metastasis Free survival, 将肿瘤的转移作为生存分析中的事件；PPS代笔post progression survival, 主要分析预后的生存情况。

4. 筛选样本

可以根据临床信息等指标筛选样本，当然这一步是可选的，示意如下

确定好之后，直接点击Draw Kaplan-Meier plot即可，结果如下所示

到此，相信大家对“如何使用kmplot在线进行生存分析”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

本文标题：如何使用kmplot在线进行生存分析
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