大家好，这次给大家分享的文献是A nomogram for predicting overall survival in patients with low-grade endometrial stromal sarcoma: A population-based analysis，2020年5月发表在cancer communications杂志上，影响因子5.62。本文主要是寻找与低分级恶性子宫内膜间质肉瘤（LG-ESS）预后显著相关的临床特征并构建预测模型，以达到预测LG-ESS患者的总体生存率的目的。
列线图，也叫诺莫图，在肿瘤研究的文章中随处可见，只要是涉及预后建模的文章，展示模型效果除了ROC曲线，也就是列线图了。那么列线图究竟是什么，列线图怎么得到，从图中我们可以得到哪些信息，带着这些问题，我们来阅读下面的这篇文献，地址如下
线图（AlignmentDiagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。其优势在于可以直接利用图形推算出某变量的取值，如患者的指标得分或生存概率等。它在医学领域中的应用由来已久，常见的有百分位列线图和概率列线图等。百分位列线图是确定个体某指标的测量值在总体中的百分位数；概率列线图是确定某个体特定事件的发生概率，该特定事件可以是疾病的发生、复发以及预后(如死亡)等，往往由多因素二分类回归或COX比例风险模型求得。列线图是回归方程结果的可视化，常用于逻辑回归或COX回归的结果展示，依据回归的结果，按照特定的比例画出多个线段，通过做图能够便捷地推算出某个体的发病风险或生存概率。
关于临床预测模型的基础知识，小编之前已经写过非常详细的教程，包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
在日常工作中，有时候单一的图表类型无法满足多维度的数据展示，这时候就要考虑使用组合图表。
列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在多因素回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。
列线图在预后建模的相关文章中随处可见，除了传统的只有坐标轴的列线图，还包括下列这种展示信息更加丰富的列线图
大家好，这次给大家分享一篇2020年5月发表在Front Oncol杂志上的文章，2019年影响因子4.848，仍然是一篇基于SEER数据库的文章，重点研究影响原发性肝淋巴瘤（PHL）预后的临床特征因素。
列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归，通过回归分析将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。使用Matplotlib，可以使用各种图表类型（包括折线图、条形图、饼图和散点图）绘制数据。
大家好，这次给大家分享的文献是Nomograms for Predicting Cancer-Specific and Overall Survival Among Patients With Endometrial Carcinoma: A SEER Based Study，2020年3月发表在Front. Oncol.杂志上，影响因子4.137。同样是基于seer数据库的数据，对子宫内膜癌患者肿瘤特异性生存率和总生存率相关临床特征进行研究。
Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘
小编今天解读的这篇文章是2020年发表在DNA AND CELL BIOLOGY（影响因子3.191）上，题目为Identification of a 14-lncRNA Signature and Construction of a Prognostic Nomogram Predicting Overall Survival of Gastric Cancer。本文构建了包含lncRNA特征和临床因素的列线图，以预测原发性胃癌患者的OS，结果表明，风险特征和列线图均是GC患者的有效预后指标。
Identification of a blood-based 12-gene signature that predicts the severity of coronary artery stenosis: An integrative approach based on gene network construction, Support Vector Machine algorithm, and multi-cohort validation
今天要跟大家分享的是纵向折线图！ 本例中要展示的是纵向折线图的制作技巧！ 在excel中折线图、散点图等图表类型是没有办法直接做成纵向的那种的（就像是柱形图和条形图的差别）。 但是通过添加辅助系列和若
迪士尼电影公司是知名好莱坞电影巨头公司。它先后收购了独立电影界巨头米拉麦克斯、3D动画霸主皮克斯 、动漫巨头漫威和卢卡斯影业，是目前世界上最成功的电影公司之一。本案例使用迪士尼历年的电影票房销量来探究使迪士尼电影成功的因素。
今天要跟大家介绍的图表是箱线图！ ▽▼▽ 在恶心excel2013及以下版本中，没有直接制作箱线图的图表工具，需要借助股价图，并对数据做少许变换才能做出箱线图的效果，不过自excel2016版本开始，
刚刚结束了本年度的最后一次扩增子课程和宏基因组课程（都是爆满，2020年的课程提前开始报名了。就看后面的转录组和单细胞课程的参与度了），数据分析得到的大部分结果都可以用ImageGP绘图展示。在运行流程之余，收到学员的反馈，说希望有一个手册来熟悉网站有哪些功能。在此之前，我们也零星收到一些关于网站的使用咨询和功能建议，因次借这次的ImageGP答疑，来给ImageGP正正名，是的，它不是imagp，也不是imap，更不是GPS（此处有个省略50字的悲伤故事）。它是ImageGP — 画个Picture。
将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。
今天给大家分享的是一篇发表在Aging(Albany NY) (IF=5.515)上的文章A nomogram combining long non-coding RNA expression profiles and clinical factors predicts survival in patients with bladder cancer，作者通过TCGA数据库筛选出膀胱癌中与预后相关的lncRNA，并基于三个lncRNA建立了可定量预测膀胱癌患者预后的列线图。
大家好，今天和大家分享的是2020年1月发表在“Frontiers in Genetics” (IF=3.258)上的一篇文章“An Integrated Model Based on a Six-Gene Signature Predicts Overall Survival in Patients With Hepatocellular Carcinoma”，作者借助GEO、ICGC等公共数据库，通过生物信息学的方法筛选出6个可用于预测肝细胞癌（HCC）患者OS的基因，并构建列线图对不同数据集的样本进行预测，验证筛选基因的预后价值。
A four-methylated mRNA signature-based risk score system predicts survival in patients with hepatocellular carcinoma 。
今天仍然是一个经济学人的图表案例，而且从方法上来讲，略有难度，挺费工夫。 原图上这样的，风格一如既往，呈现的数据是一个季度时间序列数据列，折线图，添加了时间趋势线。 最重要的特色是实际值与趋势值之间使
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
工作任务：将Excel文件中的学生姓名和他们的语文、数学、英语成绩绘制成三条折线图，以便于比较不同科目的成绩分布情况。
制作该10种折线图所用的数据均来自于以下： 数据源提取： 链接： https://pan.baidu.com/s/1qSV9xnN9JGyoy_SqXvcEEw 提取码： 69mk 10种折线图Tableau工作簿下载地址： https://public.tableau.com/profile/.63722048#!/vizhome/Tableau10_15965373925630/1 第1种折线图 效果展示： 制作要领： 首先将订单日期拉到列，销售额拉到行； 右击订单日期选择离散； 再右击订单日期
关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
今天分享一篇发表于Cancer Immunol Immun，影响因子为4.9的文献。标题是Immune cell infiltration as a biomarker for the diagnosis and prognosis of stage I–III colon cancer. 文章利用CIBERSORT进行免疫细胞比例的计算，据此进行诊断模型和预后模型的构建和评估，并进行了基因富集分析用于生物学功能的阐明；
在之前的文章中，我们介绍了列线图的含义和构建方法，本文重点介绍下绘制列线图的代码，经典的列线图如下所示
本案例使用一份包含30000个样本的美国高中生社交网络信息数据集，进行了缺失值和异常值处理，并对连续变量进行标准化、离散化，对非数值离散变量进行编码。
为了节省版面，我们通常会将多张图片合成一张图，在R语言中我们可以使用par( )或者layout( )函数来轻松实现这个功能。
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
Development and validation of a nomogram with an autophagy-related gene signature for predicting survival in patients with glioblastoma
导读：上篇Tableau可视化之多变折线图一文中，介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法，今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下，可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。
想给大家说说机器学习，今天带来的是2021年发表在Am J Transl Res上的一篇文章，IF4.06，JCR分区Q2。文章思路简单清晰，易于模仿上手。
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。使用Matplotlib，可以使用各种图表类型绘制数据，包括折线图、条形图、饼图和散点图。
Plotly Express是对 Plotly.py 的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数，即可快速生成漂亮的互动图表，可满足90%以上的应用场景。
前面已经讲了很多关于折线图的常用参数，但是像颜色关键词在黑白文献中应该如何修改呢？plot()提供了一个marker=' '参数，其具体变化如下：
分析->取消聚合度量，标记->线，角度—>路径，酒店数量，地区->标签（线末端，取消线尾标签）
今天给大家分享的标注特定日期的折线图！ ▽▼▽ 有时候我们拿到的数据存在特定日气的波动，比如股市、衍生品等指数会存在星期（周末）的波动，如果能够在图表中标注出特定日期，那么读者会对这种突然地波动有一个
m6A甲基化调控因子在影响结直肠癌患者的预后中发挥了重要作用，m6A相关的lncRNA和mRNA揭示了结直肠癌肿瘤发生发展的潜在机制。
今天小编解读的这篇文章是2020年发表在Genomics（IF:6.205），题目为Construction and validation of a TP53-associated immune prognostic model for gastric cancer.作者根据胃癌中TP53突变状态构建了免疫预后特征，它可以独立预测胃癌患者的OS，并反映GC微环境中的总体免疫强度。通过整合IPS和TNM分期，作者还构建了预后列线图，它在预测GC患者的生存率方面表现出良好的表现。
作为一名数据科学家，当你收到一组新的、不熟悉的数据时，你会采取什么第一步？熟悉数据。
大家好，这次给大家分享得文献是A hypoxia-related signature for clinically predicting diagnosis, prognosis and immune microenvironment of hepatocellular carcinoma patients，2020年9月发表在Journal of Translational Medicine杂志上，影响因子4.124。文章主要是寻找肝细胞癌诊断、预后和复发的特征基因并构建预测模型，所用方法比较常见但篇幅很长！
style包为易于切换的绘图『样式』增加了支持，它们与matplotlibrc文件参数相同。 有一些预定义样式由matplotlib提供。 例如，有一个名为『ggplot』的预定义样式，它模拟ggplot（R 的一种流行的绘图软件包）的美学。 为了使用此样式。首先，调出所有可以选择的样式列表
线图 线图是反映趋势变化的一种方式，其输入数据一般也是一个矩阵。 单线图 假设有这么一个矩阵，第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域，第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度，想绘制一张线图展示。 profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5" 读入数据 (经过前面几篇的联系，这应该都很熟了) profi
Excel上玩出这么硬核的地图应用，李强老师的确有一手，不要以为在Tableau或PowerBI上轻松做出来，在Excel上做就没价值，论传播力Excel胜过前两者无数，稍加点自动化，就可以在Excel上自动做此类报表，非常有应用价值。
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