保姆级教程！5分钟学会绘制timeROC、multiROC（附示
文献中常见的ROC曲线有两种，一种是多时间点ROC（timeROC），是不同时间点下的ROC，最常见的为1、3、5年，如图1；一种是多指标ROC（multiROC），是不同变量的ROC，如图2中的风险评分risk score、年龄age、性别gender。
图1
图2
那么，如何用R来绘制呢？给小碗5分钟时间，一定教会你！（私信领取示例数据）
1.打开R，安装并加载需要的包：
#安装包
install.packages("survival")
install.packages("timeROC")
#加载包
library(survival)
library(timeROC)
2.加载timeROC示例数据：
#加载数据
load("timeROC示例数据.rdata")
view(data1)
str(data1)
图3
首先，使用view函数来看一下用来计算timeROC的示例数据，如图3所示，行名为样本名，所需要的列包括生存状态、生存时间以及要计算timeROC的变量（这里是risk score，也可以是基因表达量、性别、年龄等等）。
图4
然后，使用str函数看一下示例数据的结构，是一个有342行、3列的数据框，生存状态、生存时间、要计算timeROC的变量（risk score）都是数值型。
3.构建timeROC：
##构建timeROC
ROC <- timeROC(T=data1$os_time, #生存时间
delta=data1$os_status, #生存状态
marker=data1$risk_score, #计算timeROC的变量
cause=1, #阳性结局指标数值(1表示死亡)
weighting="marginal", #计算方法，默认为marginal
times=c(1, 3, 5), #时间点，选取1年，3年和5年的生存率
iid=TRUE)
ROC
可以看到，如图5所示，1、3、5年对应的阳性结局数、阴性结局数、删失数、曲线下面积、标准差都已经计算出来了，下面我们就可以开始绘制曲线了。
图5
4.绘制timeROC：
##绘制timeROC
pdf("timeROC曲线.pdf",width = 12,height = 8)
plot(ROC,
time=1, col="red", lty=1,lwd=2, title = "") #time是时间点，col是线条颜色、lty为图例线条类型、lwd为图例线条宽度
plot(ROC,
time=3, col="blue", add=TRUE, lty=1,lwd=2) #add指是否添加在上一张图中
plot(ROC,
time=5, col="orange", add=TRUE, lty=1,lwd=2)
##添加图例
legend("bottomright",#图例画在右下角
c(paste0("AUC at 1 year: ",round(ROC[["AUC"]][1],2)), #提取1年AUC构建图例标签
paste0("AUC at 3 year: ",round(ROC[["AUC"]][2],2)), #提取3年AUC构建图例标签
paste0("AUC at 5 year: ",round(ROC[["AUC"]][3],2))),#提取5年AUC构建图例标签
col=c("red",
"blue",
"orange"), #设置1，3，5年AUC图例标签的图例颜色，注意与曲线保持对应
lty=1,
lwd=2,
bty = "n" #o表示用框框把图例部分框起来，为默认。n表示不画框框
)
dev.off()
运行完上述代码之后，打开文件夹下新出现的timeROC曲线.pdf文件，你是不是也获得了和图1一样精美的timeROC呢？
学完了timeROC，那么换汤不换药的multiROC就很简单了！继续看下去吧！
5.加载multiROC示例数据：
load("multiROC示例数据.rdata")
view(data2)
str(data2)
图6
使用view函数来看一下用来计算multiROC的示例数据，如图6所示，行名为样本名，所需要的列依旧包括生存状态、生存时间，除此之外，因为是多指标ROC，所以有多个变量——risk score、性别、年龄。
使用str函数看一下示例数据的结构，是一个有342行、5列的数据框，而且生存状态、生存时间、各变量都是数值型。
6.分别构建各个变量的ROC（这里设置的时间点是1年，如果你想计算3年、5年的，可以修改参数times）：
##构建risk score的ROC曲线
ROC.risk <- timeROC(T=data2$os_time,
delta=data2$os_status,
marker=data2$risk_score,
cause=1,
weighting="marginal",
times=1, #绘制1年处的ROC曲线
iid=TRUE)
##构建gender的ROC曲线
ROC.gender <- timeROC(T=data2$os_time,
delta=data2$os_status,
marker=data2$gender,
cause=1,
weighting="marginal",
times=1,
iid=TRUE)
##构建age的ROC曲线
ROC.age <- timeROC(T=data2$os_time,
delta=data2$os_status,
marker=data2$age,
cause=1,
weighting="marginal",
times=1,
iid=TRUE)
7.最后运行下面的代码就可以得到像前面图2一样的multiROC了：
##绘制multiROC曲线
pdf("multiROC曲线.pdf",width = 12,height = 8)
plot(ROC.risk, time = 1, col="red", lwd=2, title = "") #time是时间点，与构建ROC时的times参数保持一致
plot(ROC.age, time =1, col="blue", lwd=2, add = T)
plot(ROC.gender, time = 1, col="purple", lwd=2, add = T)
legend("bottomright",
c(paste0("risk score: ",round(ROC.risk[["AUC"]][2],2)),
paste0("age: ",round(ROC.age[["AUC"]][2],2)),
paste0("gender: ",round(ROC.gender[["AUC"]][2],2))),
col=c("red",
"blue",
"purple"),
lty=1,
lwd=2,
bty = "n")
dev.off()
今天的分享到这里就结束了，如果本篇推文对你有帮助的话，就给小碗一个免费的赞吧！
