seer数据库如何获取免疫治疗的数据呢？

SEER数据库可以用于分析肿瘤发生和治疗等方面的数据，但是要获得免疫治疗相关的数据，需要进行以下操作：

1. 进入SEER官网（https://seer.cancer.gov/），点击“SEER数据访问”进入数据访问页面。

2. 点击“SEER 18 Regs Custom Data (with additional treatment fields), Nov 2018 Sub (1975-2016 varying)”进入数据查询页面。

3. 在查询页面的“Select a Database”下拉菜单中选择“SEER 18 Regs Custom Data (with additional treatment fields)”.

4. 在“Incidence, Survival, and Prevalence (1975-2016)》中的“Incidence-SEER 18 Regs Custom Data (with additional treatment fields), Nov 2018 Sub (1975-2016 varying)”中选择“Incidence - SEER Research Data (1975-2016)”.

5. 在“SEER Research Data, Nov 2018 Submission》中选择“SEER Research Data, Nov 2018 Submission”.

6. 在“Site Recode ICD-O-3/WHO 2008 Definition》中选择“Site Recode ICD-O-3/WHO 2008 Definition”.

7. 在“Histology (92) ICD-O-3》中选择“Histology (92) ICD-O-3”。

8. 在“Select Variables”中选择“Immunosuppression Recode”、“Immunotherapy recode”、“Radiation Recode”、“Chemotherapy recode”等与免疫治疗相关的变量。

9. 填写需要查询的人群特征、疾病特征和治疗特征等信息，然后点击“Submit Query”进行查询。

需要注意的是，SEER数据库中并不是所有的数据都包含免疫治疗相关的信息，因此需要根据具体的疾病和治疗类型来选择合适的查询变量。此外，对于一些新型的免疫治疗药物，可能在SEER数据库中还没有收录相关数据。

可能有以下几种可能性：

1. 您输入的代码可能有误

2. SEER数据库可能没有收集或存储您需要的免疫治疗相关数据。

3. SEER数据库提供了多种查询方式和工具，例如在线查询工具、数据集下载等，可能需要使用不同的工具或方式来查找您需要的数据。

首先进行seer数据库的申请注册，其后进行软件的下载登录，然后申请免疫治疗数据，最后进行数据的提取分析。

代码如下：

if(!require(ggplot2))install.packages("ggplot2")

df <- read.table(file="PubMed_Timeline_Results_by_Year.csv",

header=TRUE,

sep=",",

check.names=F,

quote="")

ggplot(df,aes(x = Year, y =Count,fill = Year)) +

theme_classic() + ###去除背景颜色

theme(panel.grid=element_blank()) +

theme(legend.position = 'none') +

geom_bar(stat="identity",width = .9) +

scale_fill_viridis_b() +

theme(axis.line.x=element_line(linetype=1,color="black",size=0.7),

axis.line.y=element_line(linetype=1,color="black",size=0.7),

axis.ticks.x=element_line(color="black",size=0.7,lineend = 3),

axis.ticks.y=element_line(color="black",size=0.7,lineend = 3)) +

scale_y_continuous(limits=c(0,1500),breaks=seq(0, 1500, 100),expand = c(0,0)) +

scale_x_continuous(limits=c(1990,2024),breaks=seq(1990, 2024, 2),expand = c(0,0)) +

labs(x = '年份',y = '发文数')+

theme(axis.text.x = element_text(size = 8,colour = 'black',hjust = 0.5),

axis.text.y = element_text(face = "italic",size = 8,colour = 'black'),

axis.title.y = element_text(size = 10,face = "bold"),

axis.title.x = element_text(size = 10,face = "bold"))