根据基因的表达分成高低两组，并绘制的K-M曲线生存曲线

基于基因表达进行生存分析的步骤如下：

1. 确定研究对象和研究目的，确定需要分析的基因和相应的表达数据。

2. 将样本按照基因表达水平从高到低排序，将表达水平前50%的样本定义为高表达组，后50%的样本定义为低表达组。

3. 利用Kaplan-Meier（K-M）曲线绘制生存曲线，比较高表达组和低表达组的生存率差异。

4. 使用log-rank检验或Cox比例风险模型对生存率差异进行统计学分析。

K-M曲线是用来描述生存数据的一种非参数估计方法，可以直观地展示不同基因表达水平组之间的生存率差异。在绘制K-M曲线时，横轴表示时间，纵轴表示生存率。对于每个时间点，计算出在该时间点之前仍存活的样本数和总样本数，从而得到该时间点的生存率。然后将生存率连成曲线，即可得到K-M曲线。如果两个组的K-M曲线有明显的交叉，则说明它们的生存率存在显著的差异。

下面是绘制K-M曲线的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from lifelines import KaplanMeierFitter

# 读取基因表达数据和生存数据
gene_expression = pd.read_csv('gene_expression.csv')
survival_data = pd.read_csv('survival_data.csv')

# 将样本按照基因表达水平从高到低排序，并将前50%定义为高表达组，后50%定义为低表达组
gene_expression_sorted = gene_expression.sort_values('expression')
n_high = int(len(gene_expression_sorted) / 2)
high_expression_samples = gene_expression_sorted.iloc[-n_high:]
low_expression_samples = gene_expression_sorted.iloc[:n_high]

# 利用Kaplan-Meier曲线绘制生存曲线
kmf = KaplanMeierFitter()
kmf.fit(survival_data['time'], event_observed=survival_data['event'], label='All')
kmf.fit(high_expression_samples['time'], event_observed=survival_data.loc[high_expression_samples.index, 'event'], label='High expression')
kmf.fit(low_expression_samples['time'], event_observed=survival_data.loc[low_expression_samples.index, 'event'], label='Low expression')
kmf.plot()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Survival rate')
plt.title('Kaplan-Meier survival curves for gene expression groups')
plt.show()

在这个代码示例中，我们假设基因表达数据和生存数据已经被读入到了Pandas DataFrame对象中，其中基因表达数据包含一个`expression`列，生存数据包含`time`和`event`两列，分别表示每个样本的生存时间和是否发生了事件（如死亡）。首先，我们将基因表达数据按照表达水平从低到高排序，并将前50%的样本定义为高表达组，后50%的样本定义为低表达组。然后，我们利用Kaplan-Meier曲线绘制生存曲线，并将所有样本、高表达组和低表达组的生存曲线画在同一个图中进行比较。最后，我们添加横轴和纵轴标签以及图表标题，并将图表显示出来。