云平台在线绘制ROC曲线:单指标诊断、多指标联合诊断 | OmicStudio重磅云工具
ROC曲线(receiver operating characteristic curve)是一种评价二值分类器(binary classifier)的优劣的常见方法,在生物医学领域,现在主要应用于判断某因素对于疾病的诊断价值,筛选可靠的biomarker。联川生物ROC曲线工具现已开放,可以应用于单指标诊断效果、多指标效果比较及多指标联合诊断效果评估等,使用简单、应用广泛。
1.打开云工具
首先打开联川生物云平台ROC工具:https://www.omicstudio.cn/tool/58,选择左侧开始绘制页面。
2.上传数据
打开工具是默认使用示例数据,如果需要使用自己的数据进行图片绘制,需要打开页面上方绘图数据的+,展开数据上传模块,然后分别上传输入数据和分组信息共两种表格。
输入数据表格格式如下(第一列为样本名称,第二列为指标丰度),也可以点击下载图标查看示例数据格式。
分组信息表格格式如下(第一列为样本名称,第二列为分组名称),也可以点击下载图标查看示例数据格式。
3.完成绘图
点击下方开始绘制按钮,稍等片刻即可完成图片绘制。
4.细节调整
图片的相关调整参数可以在下方参数调整进行修改。
(1)组别选择:ROC曲线分析的是二元分类模型,也就是只能包含两组类别,例如阴性/阳性,正常/疾病等,因此对于分组表格大于3组的数据,需要先选择两个分组。
(2)线条粗细:默认的线条粗细可以自行修改。
(3)区域多边形:对于单指标绘制的ROC曲线,可以进行区域多边形绘制,并自行选择颜色。
(4)平滑曲线:根据您的绘图需求,也可以将折线改成平滑曲线样式。
(5)置信区间:可以在非平滑曲线条件下,绘制置信区间,并自定义颜色和样式。
(6)图例位置:可以根据展示情况,自定义图例的位置。
5.图片下载
图片调整完毕后,可以点击结果下载的+图标,展开下载框,选择需要的图片类型,点击结果下载即可完成图片下载。
疾病的诊断有时候需要多个指标联合才能做出诊断,在文献中也常用多种标记物数据进行联合诊断预测,本工具也可进行多指标的ROC曲线分析。
1.打开云工具
与单指标ROC曲线绘制方法相同。
2.上传数据
与单指标ROC曲线绘制方法相同。
输入数据表格格式有所区别:第一列为样本名称,第二至n列分别为多个指标丰度。
分组信息与单指标ROC表格格式相同:第一列为样本名称,第二列为分组名称。
3.完成绘图
点击下方开始绘制按钮,稍等片刻即可完成图片绘制。
默认绘制出来的是多条ROC曲线,可以用于比较两个或多个标志物的诊断价值优劣,曲线下面积(AUC值)越大,代表分类器效果更好。
当AUC=0.5时,说明诊断方法无诊断价值,AUC越接近于1,说明诊断价值越高:
AUC在0.5-0.7时,诊断价值较低;
AUC在0.7-0.9时,有一定诊断价值;
AUC在0.9以上时,诊断价值较高。
4.多指标联合
在左侧参数选择进行逻辑回归,即可将示例数据中的两个指标联合诊断,右下角图例中显示了联合诊断的AUC值,可以查看联合诊断效果。
5.图片下载
图片调整完毕后,展开结果下载框,选择需要的图片类型,点击结果下载即可。
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