在這個(gè)春光無限好的煙花三月，在這個(gè)本應(yīng)該四處游玩感受滿園春色的三月，各地疫情頻發(fā)，很多人被封印在了家里，我們一邊密切配合疫情防控工作，一邊默默等待疫情好轉(zhuǎn)。

很多人感嘆疫情蹉跎了我們的青春，其實(shí)沒有，時(shí)間是把控在我們自己手中的。

小編只是個(gè)普普通通的生信分析黨，在這個(gè)時(shí)間里除了日常工作之外，還一直在做的一件事情，就是將之前的免疫浸潤知識（這畢竟是近很久一段時(shí)間的熱點(diǎn)）和大家做一個(gè)分享，大家有其他的想要學(xué)習(xí)的方向也可以留言區(qū)告訴小編。

特殊時(shí)期，小編想多掌握些技能總是沒有錯(cuò)的，疫情好轉(zhuǎn)，發(fā)個(gè)SCI似乎也是個(gè)不錯(cuò)的選擇，大家覺得呢？之前給大家介紹過其他的工具，那接下來我們就接著學(xué)習(xí)estimate工具吧~

?? ?利用癌癥樣本轉(zhuǎn)錄譜的獨(dú)特性質(zhì)來推斷腫瘤細(xì)胞的內(nèi)容以及不同的浸潤正常細(xì)胞，稱為Estimation of STromal and Immune cells in MAlignant Tumour tissues using Expression data(ESTIMATE)。

??? 腫瘤微環(huán)境中，免疫細(xì)胞和基質(zhì)細(xì)胞是兩種主要肺腫瘤細(xì)胞類型；而ESTIMATE，利用表達(dá)譜數(shù)據(jù)來預(yù)測基質(zhì)細(xì)胞和免疫細(xì)胞評分，進(jìn)而預(yù)測這兩種細(xì)胞的含量；最后可以計(jì)算每個(gè)腫瘤樣本里面的腫瘤純度了，也就是說，基質(zhì)細(xì)胞和免疫細(xì)胞含量多，那腫瘤純度低，反之腫瘤純度就高了。

第一步 estimate R包的安裝

library(utils)

rforge <- "http://r-forge.r-project.org"

install.packages("estimate", repos=rforge, dependencies=TRUE)

library(estimate)

?

第二步 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

正常表達(dá)譜數(shù)據(jù)即可，ESTIMATE適用平臺有"affymetrix", "agilent", "illumina"，為了能讓RNAseq數(shù)據(jù)能夠適用ESTIMATE，可以使用VOOM法對RNAseq數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

示例如下：

第三步 分析代碼

in.file <- ‘sample_input.txt’????? #輸入文件

outfile2E <- ‘ESTIMATE_input.gct’? #生成ESTIMATE 的輸入文件

outputgcT(in.file, outfile2E)????? #該函數(shù)以gcT格式寫入輸入文件

filterCommonGenes(input.f= in.file, output.f= outfile2E, id="GeneSymbol")

# 該功能將每個(gè)平臺的不同數(shù)量的基因與10412個(gè)普通基因相結(jié)合。

## code chunk number 2: estimate

#這個(gè)功能計(jì)算基質(zhì)，免疫，并估計(jì)得分每個(gè)樣本使用基因表達(dá)數(shù)據(jù)。

estimateScore("ESTIMATE_input.gct", "ESTIMATE_score.gct")

plotPurity(scores="ESTIMATE_score.gct", samples="s516")

#根據(jù)ESTIMATE score繪制腫瘤純度。

#將評分保存為txt格式

ESTIMATE_score <- read.table("ESTIMATE_score.gct", skip = 2,#前兩行跳過

header = TRUE,row.names = 1)

ESTIMATE_score <- ESTIMATE_score[,2:ncol(ESTIMATE_score)]

write.table(ESTIMATE_score,file = "ESTIMATE_score.txt",quote = F,sep = "\t")

第四部 示例結(jié)果展示

好啦，estimate的介紹就到這里啦，大家可以找些表達(dá)譜數(shù)據(jù)，用代碼試一試。

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