看自己感兴趣的基因在自己研究的癌症的预后相关性是高频需求，其实就是拿到基因在癌症病人的表达信息，然后就可以根据表达量高低对病人进行分组，最后这个分组是否统计学显著的把病人的生存情况区分开来。

但是我没有想到，同样的基因在同样的癌症的生存分析结果，在不同的网页工具里面居然是千差万别。

oncoln

首先我们看看http://www.oncolnc.org

很明显这个基因在这个癌症，如果是按照表达量分成高低两个组别， 那么生存分析是不显著的。

kmplot

但是我们再看看 http://kmplot.com/analysis

神奇的事情发生了，同样是按照表达量分成高低两个组别，生存分析结果那是非常的显著啊

很困惑。

GEPIA

再看看：http://gepia.cancer-pku.cn/detail.php?gene=CUL3

这款网页工具稍微有点不一样，可以选择OS和DFS，这里稍微介绍一下临床试验终点（End Point），比如大家熟知的 OS、PFS、ORR 还有 DFS、TTP、TTF……不同的终点服务于不同的研究目的。

• 总生存（Overall survival，OS）定义为：从随机化开始至（因任何原因）死亡的时间。被认为是肿瘤临床试验中最佳的疗效终点，当患者的生存期能充分时，它通常是首选终点。
• 无病生存期（Disease-free survival，DFS）定义为：从随机化开始至疾病复发或（因任何原因）死亡之间的时间。DFS 最常用于根治性手术或放疗后的辅助治疗的研究，目前是乳腺癌辅助性激素治疗、结肠癌辅助治疗、以及乳腺癌的辅助化疗的主要审批基础。

我们先看看 OS的结果吧：

跟前面介绍的两个数据库网页工具结果都不一样，我有点头大，但还是切换了DFS再看看：

发现这个时候的生存分析输出的图跟前面的KMPLOT工具几乎是一模一样的，这个时候我思考的结果是既然有两个数据库一致，那么我们就会认为第三者，也就是oncolnc是错的，但是为什么它会错呢？

我继续探索

在R里面重新画oncolnc数据

在oncolnc网页工具里面可以下载其生存分析的数据，我首先怀疑是不是该工具自己绘图错误，所以在R里面重新绘制，代码是：

rm(list=ls())
options(stringsAsFactors = F) 
# http://www.oncolnc.org/kaplan/?lower=20&upper=20&cancer=LIHC&gene_id=8452&raw=CUL3&species=mRNA
f='LIHC_8452_50_50.csv'
a=read.table(f,
 header = T,sep = ',',fill = T)
colnames(a)
dat=a
colnames(dat)
library(ggstatsplot)
ggbetweenstats(data =dat, 
 x = Group, y = 'Expression')

ggbetweenstats(data =dat, 
 x = Status, y = 'Expression')

library(ggplot2)
library(survival)
library(survminer) 
table(dat$Status)
dat$Status=ifelse(dat$Status=='Dead',1,0)
sfit <- survfit(Surv(Days, Status)~Group, data=dat)
sfit
summary(sfit)
ggsurvplot(sfit, conf.int=F, pval=TRUE)

如图：

很有趣，的确是P值被扰动了，但都是不显著的，所以应该不是其网页工具绘图问题，就应该是该网页工具使用的数据源和另外两个不一样。

既然提到了TCGA数据源，我就必须看看cbioportal和ucsc的xena数据源了，同样的道理，下载它们，然后在R里面比较：

这些数据源导入到R里面，代码是：

rm(list=ls())
options(stringsAsFactors = F)
# http://www.oncolnc.org/kaplan/?lower=50&upper=50&cancer=LGG&gene_id=93663&raw=ARHGAP18&species=mRNA

# http://www.oncolnc.org
f='LIHC_8452_50_50.csv' ## 
a=read.table(f,
 header = T,sep = ',',fill = T)
colnames(a)
dat=a
colnames(dat)
head(dat)
## http://www.cbioportal.org 
b=read.table('plot-LIHC_cbioportal.txt',
 header = T,sep = '\t',fill = T)
colnames(b)=c("Patient","stage","rsem")
b[,1]=substring(b[,1],1,12)
d=merge(a,b,by='Patient')

# https://xenabrowser.net/datapages/

xena=read.table('TCGA-LIHC.survival.tsv.gz',
 header = T,sep = '\t',fill = T)
xena=xena[grepl('01A',xena[,1]),]
head(xena)
e=merge(d,xena,by.x='Patient', by.y = 'X_PATIENT')
par(mfrow=c(2,1))
plot(e$Days,e$X_TIME_TO_EVENT)
plot(e$Expression,e$rsem)

神奇的事情又发生了，cbioportal和ucsc的xena数据源与前面那个oncolnc是一致的。不管是时间点记录，还是表达量记录。