只有腫瘤能做免疫浸潤分析嗎？

小云告訴你：No！當然不！

話說諸葛亮足智多謀，面對司馬懿大軍來襲，守在空城，用篤定于胸的十萬神兵退敵于千里之外。

其實，在我們每個人的身體里也埋伏著十萬神兵，它幫我們抵抗疾病，維護健康，而且不是空城計，是真實存在的。

它就是——身體的免疫系統(tǒng)。

除了腫瘤之外，很多疾病都跟免疫相關(guān)，包括免疫功能低下、免疫功能亢進或免疫功能紊亂。

換句話說，很多非腫瘤疾病都能進行免疫細胞浸潤分析！

不知道怎么分析可以找小云，超多個性化、創(chuàng)新性高的分析思路供你選擇！

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那么很多疾病是哪些疾??？分析免疫浸潤能發(fā)幾分？

別急，小云幫你匯總了2022年最新發(fā)表的10種常見非腫瘤疾病分析免疫細胞浸潤的生信思路，看看有沒有你想要的疾??？

01 急性心肌梗死+免疫細胞浸潤

GEO數(shù)據(jù)集篩選差異表達基因(DEGs)、通路分析、基因集富集分析(GSEA)，利用STRING數(shù)據(jù)庫構(gòu)建蛋白質(zhì)互作(PPI)網(wǎng)絡(luò)，用CIBERSORT分析免疫細胞的組成。

02?骨關(guān)節(jié)炎+免疫細胞浸潤

分析GEO數(shù)據(jù)集，建立蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)，利用GO和KEGG進行功能富集分析，采用CIBERSORT分析骨關(guān)節(jié)炎組織與對照組織之間的免疫細胞浸潤情況。

03?活動性潰瘍性結(jié)腸炎+免疫細胞浸潤

從GEO數(shù)據(jù)庫下載活動性潰瘍性結(jié)腸炎的數(shù)據(jù)，篩選差異表達基因(DEGs)?；蚣患治?GSEA)、GO和KEGG分析潛在通路。利用CIBERSORT評估22個免疫細胞的比例。WGCNA確定臨床性狀相關(guān)的關(guān)鍵模塊。構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用(PPI)網(wǎng)絡(luò)，細胞景觀(Cytoscape)篩選中心基因。

04?頸動脈斑塊內(nèi)出血+免疫細胞浸潤

斑塊內(nèi)出血(IPH)是不穩(wěn)定斑塊的一個重要特征，是心血管事件的獨立危險因素。下載GEO數(shù)據(jù)集GSE163154（包含IPH和非IPH斑塊樣本），鑒定差異表達基因(DEGs)和功能分析，通過蛋白質(zhì)相互作用(PPI)網(wǎng)絡(luò)分析中心基因。利用CIBERSORT分析免疫細胞浸潤及免疫細胞與中樞基因的關(guān)系。

05?腰椎間盤突出+免疫細胞浸潤

從GEO數(shù)據(jù)集中下載腰椎間盤突出癥(LDH)患者和對照者的全血基因表達譜數(shù)據(jù)，篩選差異表達基因(DEGs)，并進行功能相關(guān)性分析。利用CIBERSORT分析免疫細胞，加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)分析(WGCNA)對網(wǎng)絡(luò)中的中心基因進行鑒定，并與浸潤性免疫細胞的進行Spearman相關(guān)性分析。

06?動脈粥樣硬化+免疫細胞浸潤

利用GEO數(shù)據(jù)集篩選差異表達基因(DEGs)，利用CIBERSORT分析22種免疫細胞組分的組成模式。

07?缺血性腦卒中+免疫細胞浸潤

從GEO數(shù)據(jù)庫下載缺血性腦卒中(IS)數(shù)據(jù)集，采用xCell、基因集富集分析(GSEA)、單樣本GSEA (ssGSEA)和免疫相關(guān)基因分析，評價IS與對照組在免疫微環(huán)境和特征通路方面的差異。

08?慢性阻塞性肺疾病+免疫浸潤

利用GEO數(shù)據(jù)庫慢性阻塞性肺疾病(COPD)數(shù)據(jù)集進行差異表達基因(DEG)分析。使用SVM-RFE分析和LASSO回歸模型確定候選生物標志物，評估這些候選生物標志物的診斷價值和表達水平。使用CIBERSORT分析免疫細胞浸潤及與關(guān)鍵基因的相關(guān)性。

09?系統(tǒng)性紅斑狼瘡+免疫細胞浸潤

從GEO數(shù)據(jù)庫中下載系統(tǒng)性紅斑狼瘡(SLE)患者和健康人外周血單個核細胞(PBMC)數(shù)據(jù)集，篩選了差異表達基因(DEGs)，并采用LASSO回歸和SVM-RFE分析來發(fā)現(xiàn)潛在的診斷性生物標志物。采用CIBERSORT確定免疫細胞在SLE患者中的比例，并研究生物標志物的表達與免疫細胞比例之間的相關(guān)性。

10?糖尿病視網(wǎng)膜病變+免疫細胞浸潤

從GEO數(shù)據(jù)庫中下載糖尿病視網(wǎng)膜病變(DR)數(shù)據(jù)集，利用CIBERSORT算法分析22種免疫細胞的浸潤情況，采用加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)分析(WGCNA)和差異表達分析來識別M2巨噬細胞上可能影響DR進展的hub基因。

#?總結(jié)?#

上述這些文章的分析內(nèi)容并不復(fù)雜，用到的分析方法都很常規(guī)，很容易復(fù)現(xiàn)，主要特點就是分析了免疫細胞的浸潤情況。

如果你也對免疫感興趣或者課題沒思路想通過生信分析與免疫細胞關(guān)聯(lián)起來，zhi 需要給小云提供你關(guān)注的疾病名稱，我們先查一下是否有對應(yīng)的可用于分析的數(shù)據(jù)，如果有，小云會給您設(shè)計個性化的分析思路。如果沒有數(shù)據(jù)，也可以先做測序再進行分析哦。

感興趣的小伙伴快來咨詢小云吧！