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TCPA蛋白数据库多指标ROC曲线绘制 ROC曲线的作用：用于检验模型验证病人生存的准确程度，参数AUC值也就是曲线下面积，AUC值介于0.5-1之间，AUC值越大，说明模型的准确性越高，一般认为AUC值>0.7是比较理性的结果 输入文件：独立预后模型分析用到的输入文件indepInput.txt，包含样本ID，生存时间，生存状态，各临床指标，风险值risk score  R包：install.packages("survivalROC") 调用R包：library(survivalROC) 函数：survivalROC() predict.time=1（输入文件futime的单位是年，这里设定为1，绘制1年的ROC曲线） 横坐标假阳性率，纵坐标真阳性率  绘制好模型risk score的ROC曲线之后，就绘制其他临床的ROC曲线，把多指标ROC绘制在一个图形里面，得到最终的结果 精品课程推荐： 《中药复方网络药理学联合GEO》 《单细胞测序分析》 《TCGA单基因发文套路挖掘》 
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