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今天，小果將給大家介紹一個(gè)基于反卷積分析的算法及其對(duì)應(yīng)的R包。

在本教程中，我們將使用 R 語言中的 CIBERSORT 庫對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行免疫細(xì)胞類型的分析，并使用 ggplot2 庫對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行可視化。那就和小果一起來看一下吧！

初識(shí)CiberSort

在學(xué)習(xí)怎么使用之前，小果來給大家簡(jiǎn)單的介紹一下什么是CIBERSORT。

CIBERSORT是一種廣泛應(yīng)用于腫瘤免疫學(xué)研究的計(jì)算方法，它能夠利用基因表達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)腫瘤組織中不同免疫細(xì)胞亞群的比例進(jìn)行定量分析。CIBERSORT基于一個(gè)線性回歸模型，該模型通過對(duì)已知免疫細(xì)胞特征基因表達(dá)譜的訓(xùn)練來估計(jì)混雜細(xì)胞樣本中各個(gè)免疫細(xì)胞亞群的相對(duì)豐度。

好了，接下來我們一起來看一下怎么使用它吧！

步驟 1: 準(zhǔn)備工作

在開始分析之前，我們需要準(zhǔn)備所需的工具和數(shù)據(jù)。具體來說，我們需要以下內(nèi)容：

·?安裝以下 R 庫：ggplot2, ggpubr, reshape2, dplyr, CIBERSORT

·?下載 LM22.txt數(shù)據(jù)集 和 TCGA deg_fpkm.tsv 數(shù)據(jù)文件

步驟 2: 運(yùn)行 CIBERSORT 進(jìn)行免疫細(xì)胞類型分析

首先，我們將使用 CIBERSORT 庫對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行免疫細(xì)胞類型的分析。具體來說，我們將從 LM22.txt 和 TCGA deg_fpkm.tsv 文件中讀取基因表達(dá)數(shù)據(jù)，并使用 CIBERSORT 函數(shù)計(jì)算出各種免疫細(xì)胞類型的比例。請(qǐng)按照以下步驟進(jìn)行操作：

1. 將 LM22.txt 和 TCGA deg_fpkm.tsv 文件放在工作目錄中。

2. 輸入以下代碼，導(dǎo)入所需的庫：

3. 輸入以下代碼，讀取基因表達(dá)數(shù)據(jù)并運(yùn)行 CIBERSORT 函數(shù)：

其中，lm22.file 和 rawdata_file.file 分別為 LM22.txt 和 TCGA deg_fpkm.tsv 文件的文件名，cibersort_file 為輸出文件名，perm 表示重復(fù)運(yùn)行的次數(shù)，QN 表示是否進(jìn)行量化歸一化。小果提醒：運(yùn)行時(shí)間可能較長(zhǎng)，具體取決于數(shù)據(jù)集的大小和計(jì)算機(jī)的性能哦。

4. 輸入以下代碼，將 CIBERSORT 計(jì)算結(jié)果輸出到文件中：

接下來，小果帶大家一起看一下最后生成的結(jié)果數(shù)據(jù)是什么樣的吧！

現(xiàn)在，你已經(jīng)成功完成了免疫細(xì)胞類型分析哦！怎么樣，是不是很簡(jiǎn)單呢！

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