使用pROC包进行ROC曲线的绘制

    ROC分析是临床数据联合分析物雹的重要内容，用于发现和验证诊断和预后的生物标志物。前文我们讲述了 “ Graphpad绘制受试者工作特征（ROC）曲线教程 ”， 那么在R中能不能绘制ROC曲线呢？接下来，我们仿照文献 Expression profiles of circRNAs and the potential diagnostic value of serum circMARK3 in human acute Stanford type A aortic dissection 中 Figure 6B 的风格，在R中绘制ROC曲线。

我们录制了 *** 作视频，手把手呈现分析细节，并对可能遇到的问题做了详解。

bilibili超清视频链接： https://www.bilibili.com/video/BV175411Y75u/

以下是图文版的简化教程。

示例数据中需要包含3列信息：样品编号、生存状态和基因的表达量值。示例数据文件为 示例数据.txt ，通过Excel打开，查看示例数据的格式。

具体 *** 作方法可参考视频手渣。

ROC分析主要使用生存状态和基因的表达量值的数据。首先将基因表达量的数据有小到大排列，并按照生存状态计算ROC的节点和AUC值。最佳分割点筛选出节点中距离左上角最近的节点，该点相对具有更高的敏感性和特异性。结果文件保存在文件 ROC.result.txt 中，内容包括：（1）用于ROC分析的基因；（2）AUC值；（3）AUC值的95%置信区间；（4）最佳分割点对应的值；（5）最佳分割点对应的敏感性；（6）最佳分割点对应的特异性。

将ROC曲线作图结果输出到PDF文件中，并将AUC、最佳分割点以及对应的敏感性和特异性标注出来。

ROC分析可以比较不同模型的预测能力，将不同预测模型的ROC曲线绘制在一张图中，可以直观地比较不同模型的预测能力。比如文献 Aberrantly glycosylated integrin α3β1 is a unique urinary biomarker for the diagnosis of bladder cancer 中的 Figure 2C 中就验证了AG31在BC和其他组都有很好的预测能力。

这里，我们对3种不同的基因进行ROC分析，比较3个ROC曲线对应的AUC值，其中，gene3作毕蚂悄为预后的模型更准确。

看见问题就知道不是专业，那啥我感觉头大了。像悉饥槐我们小白没睁友那么多术语，用啥命令看，啥某一线程的的占用，还有什么逻辑占用。本人一般看cpu占用直接右击任务栏，启用任务管理器，直接看cpu的占用比。个人感觉够用了，如果谁能把占用cpu百分之八十去压缩到一个cpu核心肢肢里面，那我服他。那样我感觉我10年前的电脑还能再战至少10年

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