列线图（nomogram）
简介
列线图是一种基于统计模型（这里是Cox回归）创建的直观的图形化计算工具。医生只需根据患者的具体情况，在图上找到对应的点，然后将这些点相加，就能得到该患者发生某个事件的概率（如3年生存率等）。
一个标准的列线图通常包含以下几个部分：
1）预测变量轴：图表上有若干条平行的线段，每一条线段代表一个在模型中具有显著意义的预测变量（如年龄、肿瘤大小、分级等）。每条线段上有刻度，代表了该变量的取值范围。
2）分数点轴：通常位于图的最上方，是一条水平的“分数”标尺。每个预测变量都能根据其取值在“分数点轴”上获得一个对应的分数。
3）总分轴：将所有预测变量的分数相加，得到总分。
4）预测概率轴：位于图的最下方，与“总分轴”平行。通过将总分投射到“预测概率轴”上，可以直接读出该患者的预测概率（如1年、3年、5年生存率）。
C-index评估生存模型预测能力：0.5(无价值), 0.5-0.70(低), 0.71-0.90(中), >0.90(高)。
一个优秀的预测模型，既需要列线图来提供便捷的预测工具，也需要校准曲线来证明这个工具的预测结果是准确的。两者结合，才能全面体现模型的价值。
数据说明
数据包括3+N列：第1列是样品名；第2列是生存时间（必须是年，可以在excel中转换）；第3列是生存状态（0,1），其余列是各种特征，例如肿瘤分期，年龄，性别，riskscore等
论文例子
Organic agriculture in the twenty-first century
如何引用？
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（知网）论文
正式引用：Tang D, Chen M, Huang X, Zhang G, Zeng L, Zhang G, Wu S, Wang Y.
SRplot: A free online platform for data visualization and graphing. PLoS One. 2023 Nov 9;18(11):e0294236. doi: 10.1371/journal.pone.0294236. PMID: 37943830.
方法章节：Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 10 Dec 2024), an online platform for data analysis and visualization.
致谢章节：We thank Mingjie Chen (Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd.) for providing data analysis and visualization support.
