太绝了！临床研究加上这个图，等着被导师夸吧！一眼吸睛！
Nomogram图一文就会
小伙伴们，大家好！又和小洋见面啦，上一期的热图大家学会了嘛？热图可是生信类SCI文章中与我们经常见面的老朋友啦，小伙伴们一定要熟练掌握哦！这一期，小洋继续向大家说图。今天要向大家介绍的是一款在预后类生信文章中经常出现的图形——nomogram图。
预后nomogram 图主要用于分析和可视化预后多因素回归模型的情况，得到的列线图可用于外部预后数据分析某个患者事件发生的概率情况。一般有用多因素Cox 回归方法建立模型都会用nomogram 图进行可视化。
图中第1行Point：为下方模型中各个变量不同分组/数值下对应的评分情况， 比如T分期中的T3组对应评分是17分。
图中第2行到Total Points 的上一行部分：这部分为模型中各个变量不同分组/数值的情况，具体不同分组/数值的评分需要对应到第一行Point 标尺。
- 如果这个变量是数值变量，则认为该变量相同数值距离下的评分差值是一样的（多因素Cox回归中HR 差值也是一样）。比如：假设Age 年龄，从40-50 和从50-60 这两个数值距离都是10，两个评分（或者HR）差值是一样的。
- 如果这个变量是等级变量，则认为该变量不同等级之间的评分差值是不同的，比如图中的T stage 变量，可以看到T3 和T1&T2 与T4 和T3 之间的差异是不同的。
- 如果一个变量是二分类变量，则这个变量以分类变量或者以等级资料纳入的结果（评分/HR 值）都是一样的。
Total Points 行：总的得分标尺，可用于（计算模型总的y 值（Linear Predictor行）对应的总的得分），也可用于（计算某个总的得分下对应的事件发生概率（x-year Survival Probability 行））。比如总的得分是80 分，此时对应的1年生存率的概率是0.9 左右，对应的3 年生存率的概率是0.7 左右。
Linear Predictor 行：多因素模型总的y值情况，可以比对到Total Points 行以确定对应不同y 值对应的总的得分，也可以比对到下面对应的事件发生概率（x-year Survival Probability 行）
x-year Survival Probability 行：不同时间生存概率标尺，用于分析某个总的得分下对应的某年生存概率。
此图不用于评估模型的好坏，评估模型的好坏是多个方面，其中一个可以看一致性指数（C-index）（在0.5-1 之间，越大越好）。
以上就是有关nomogram图的背景介绍，如果想要进一步掌握nomogram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！
敲黑板啦！！！
今天，小洋还给大家带来一个好消息！解螺旋仙桃学术云端数据nomogram图新增保存模型对应的riskscore变量选项啦，保存后的riskscore可以作为一个变量在一些云端模块中直接使用！！！！
走吧，让我们一起去瞧一瞧！
保存的riskscore变量可以在历史记录中查看到（第1条），可以直接下载riskscore，也可以查看说明文本（同分析中的说明文本）。
保存后的riskscore变量可以在一些云端模块中使用（需要选择一样的云端数据）：临床相关性模块，选择同一个云端数据，右侧的分子中就可以搜索到这个riskscore变量。
基线资料表的分子选项卡中一样可以搜到riskscore变量（需要云端数据选择一样的数据集，包括平台和格式）。
同样还有下面这些模块一样可以搜到这个保存在历史记录中的变量，并进行分析和可视化：
当然，也可以作为一个新的变量重新纳入到预后模型中，分析这个模型和TNM联合后的结果。
这些模块也都提供模型联合TNM后的riskscore的下载选择，下载这个riskscore，和之前模型的riskscore放在一个文件中，把数据上传到时间依赖ROC曲线、DCA图等，还可以进行两个模型的比较。
下面让我们来看一篇2020年4月发表在“BMC Cancer（IF：4.43）”杂志上的一篇文章。题名为“INHBA is a prognostic predictor for patients with colon adenocarcinoma”。
仙桃学术工具（https://www.xiantao.love/products）
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】 →【预后列线图（Nomogram）】→结肠癌数据→确认
保存结果
好啦，本期有关nomogram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
变量
数据
仙桃学术
生信
预后
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