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Cox回归模型-森林图
小伙伴们，大家好！又到了小洋说图的时间，不知道上期的甲基化相关知识大家学的怎么样啦？这一期，小洋将向大家介绍如何利用仙桃学术工具来进行cox回归模型的构建以及森林图的绘制。
小洋的单图复现系列传送门
Cox 回归模型：又称为比例风险回归模型，是一种半参数回归模型。Cox 模
型以生存结局和生存时间为因变量，分析众多自变量因素对生存期的影响。
森林图：在一个平面直角坐标系中，以X=1 或0 的垂直线为中心，用平行于x轴的先来表示每个变量的效应量以及95置信区间。森林图是meta 分析中比较常见的结果综合展示的形式。
Cox 回归模型：主要用于评估变量对于预后的影响，或者判断某个变量是否是独立预后因素。一般在进行多因素Cox 回归前，会先进行单因素Cox 回归对每个变量逐个进行分析，将单因素有意义（p<0.1这个一般不会设置0.05）纳入到多因素中进行分析。
森林图：可以用于展示：（1）单因素Cox 回归的结果。（2）logistics 回归分析的结果。（3）亚组分析的结果。
1. Cox回归
Characteristic：临床变量
- 如果变量是等级/分类变量，则紧接其后的变量的分组，其中第一个分组为参考组。
- 如果变量是数值类型，则该变量在表格中只有有一行结果。
Total(N)：数量情况。对应变量总所选分组总的数量以及各组的数量，此样本数量为进行分析前对应分组的数目。
- 由于可能包含缺失信息以及可能没有纳入所有的分组，所以不同的临床变量之间的总数可能是不同。最终纳入到多因素时都会去除任意一个纳入的变量有缺失的样本。
- 这一列在文章中并不是一定需要的，可以不提供。
HR(95% CI) Univariate analysis:单因素分析得到的HR（Hazard ratio, 风险比）以及对应的置信区间。一般HR>1 说明变量是危险因素，HR<1 为保护因素。
如果是等级/分类变量：
- 变量的变量名（非具体分组）是不会有对应的HR值的，也不会有整体的HR值这么一种说法的，HR是要有对比或者参考对象的。
- 参考组的HR为Reference，其余各组的HR是和参考组进行对比，相应得到HR值。
如果是数值变量：
- 变量的变量名对应有一个HR值，表示对应变量每改变一个单位，相应增加的HR值。
P value Univariate analysis：单因素分析得到的自变量对应的p值（一般是满足<0.1就会纳入到模型中）
如果是等级/分类变量：
- 参考组的单因素p值为空。
- 变量是否纳入多因素取决于整个变量整体性检验的p值
HR(95% CI) Multivariate analysis：
（只有变量满足进入多因素Cox 模型的p值阈值才会有值，没有纳入到多因素模型中这个部分都是空）多因素分析得到的HR（Hazard ratio, 风险比）以及对应的置信区间。一般HR>1 说明变量是危险因素，HR<1 为保护因素。
P value Multivariate analysis：
（只有变量满足进入多因素Cox 模型的p值阈值才会有值，没有纳入到多因素模型中这个部分都是空）多因素分析得到的自变量对应的p值。当纳入一定的变量时，多因素仍然有意义则说明该变量可能是独立预后因素。
2. 森林图
此图主要有这么几个部分：
- 第一列的变量名
- 第二列的样本数量
- 第三列的HR 值以及对应的95%置信区间
- 第四列的森林图主要部分
- 第五列的p值
上图可以理解成亚组预后分析结果的森林图可视化，即在每一个小亚组内，另外一个变量对于预后的影响。例如：
想要研究GeneA 在T分期的各个亚组内的预后作用，可以在T分期的每个亚组（T1、T2、T3...）逐一或者组合下，分析GeneA 对于预后的作用，就能得到在各个亚组的HR 值和p值，即可拿到类似于示例数据样式的数据。
以上就是有关Cox回归和森林图的背景介绍，如果想要进一步掌握Cox回归和森林图的相关内容，还可以登录解螺旋官方网站进行深入的学习和探索！
下面让我们来看一篇2020年4月发表在“International immunopharmacology（IF= 4.931）杂志上的一篇文章。题名为“Prognostic biomarker MITD1 and its correlation with immune infiltrates in hepatocellular carcinoma(HCC)”。
仙桃学术（https://www.xiantao.love）
1. Cox回归
2. 森林图：
进入仙桃学术，点击【生信工具】
【高级版】 → 【立即使用】
【临床意义（靠）】 → 【预后分析】 →【（云）单\多因素Cox回归】→选择肝细胞癌数据→依次选择age，gender，grade，stage，T，M，N，MITD1 这8个临床病例因素→确认
保存结果：
打开分析数据Excel结果表格，只保留Cox回归分析结果，当如果分类变量是二分类的时候，可以直接去掉reference，就可以保留HR值和P值作为这个变量的HR值和p值，绘制Cox回归森林图，进入“基础绘图—森林图“，上传刚才整理好的Cox回归数据表格，提交分析作图，保存结果并下载图片。
好啦，本期有关Cox回归模型的构建和森林图的相关内容就介绍到这里，希望对大家的科研工作有所帮助。我是小洋，我们下期再见~
欢迎大家关注解螺旋生信频道-挑圈联靠公号~
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撰文丨小 洋
排版丨四金兄
主编丨小雪球
关键词
数据
模型
Cox回归
多因素
预后
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