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小果又來啦~

今天要分享的在線小工具是“基于基因表達(dá)譜估算樣本免疫基質(zhì)評分和腫瘤純度”。那么問題來了，什么是基因表達(dá)譜？為什么要估算樣本免疫基質(zhì)評分和腫瘤純度呢？怎么估算呢？聽小果一一道來。

基因表達(dá)譜是指在一個(gè)特定的組織或細(xì)胞中，基因轉(zhuǎn)錄的數(shù)量或水平，可以用來研究不同生物過程、組織分化、疾病發(fā)生和治療等方面的基因調(diào)控。

免疫基質(zhì)評分是一種用于評估腫瘤組織中免疫和基質(zhì)成分的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)的方法，它可以用來預(yù)測腫瘤患者的預(yù)后和治療效果。通過計(jì)算腫瘤組織中免疫和基質(zhì)細(xì)胞的比例，可以得到一個(gè)免疫基質(zhì)評分，該評分越低，表示腫瘤純度越高，腫瘤組織中基質(zhì)細(xì)胞和免疫細(xì)胞浸潤水平越低。

腫瘤純度是指腫瘤組織中腫瘤細(xì)胞的百分比，通常用來評估樣本中混雜的正常細(xì)胞的含量。腫瘤純度越高，代表樣本中的腫瘤細(xì)胞含量越高，與腫瘤相關(guān)的基因表達(dá)信號(hào)也會(huì)更明顯。

那么該怎樣估算呢？

當(dāng)當(dāng)當(dāng)~當(dāng)然就是我們云生信提供的線上小工具啦（www.biocloudservice.com/114/114.php）只需要輸入基因表達(dá)矩陣以及樣本的表型信息，小工具將自行計(jì)算出各個(gè)樣本的免疫分?jǐn)?shù)、基質(zhì)分?jǐn)?shù)以及腫瘤純度，同時(shí)結(jié)合樣本分組繪制不同組別下各個(gè)指標(biāo)的箱式圖。

讓小果來介紹一下總體流程吧：

【輸入數(shù)據(jù)】

1.?exp.file 輸入文件（預(yù)處理好的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)）

2.?pheno.file 輸入文件（樣本分組信息，只能含兩組）

【輸出結(jié)果】

1.?est_score.tsv（各個(gè)樣本的 StromalScore、ImmuneScore、ESTIMATEScore 和TumorPurity）

2.?immune_score_box.pdf（兩組間免疫評分的箱式圖以及顯著性 p.value 值）

3.?Stromal_score_box.pdf（兩組間基質(zhì)評分的箱式圖以及顯著性 p.value

4.?ESTIMATE_Score_box.pd（f 兩組間 ESTIMATE 評分的箱式圖以及顯著性 p.value值，ESTIMATE 評分是將免疫評分與基質(zhì)評分相加得到的）

5.?TumorPurity_box.pdf（兩組間腫瘤純度的箱式圖以及顯著性 p.value 值

6.?estimated_purity_plots（該文件夾下是各個(gè)樣本腫瘤純度和 ESTIMATE 評分的相關(guān)性散點(diǎn)圖，一般是負(fù)相關(guān)）

?

今天的介紹就到這里啦，請持續(xù)關(guān)注小果，我們下期見~

基于基因表達(dá)譜估算樣本免疫基質(zhì)評分和腫瘤純度看這里www.biocloudservice.com/384/384.php

其他分析：云生信 ?- 學(xué)生物信息學(xué) (biocloudservice.com)

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【2】R可視化：ggstatsplot包—科研界的美圖秀秀
【3】隨機(jī)森林算法用于分類預(yù)測和篩選診斷標(biāo)志物
【4】基于本地Java版GSEA的輸出結(jié)果整合多個(gè)通路到一張圖
【5】基于嶺回歸模型和基因表達(dá)矩陣估算樣本對藥物反應(yīng)的敏感性
【6】基于R包NMF對樣本進(jìn)行分型分析
【7】DALEX包用于探索、解釋和評估模型；分析不同特征變量對響應(yīng)變量的影響
【8】根據(jù)腫瘤突變負(fù)荷TMB進(jìn)行KM生存分析尋找最佳的cutoff
【9】基于單樣本富集分析算法評估組織中的免疫細(xì)胞浸潤水平
【10】代碼分享│什么？你還在用散點(diǎn)圖來可視化數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性
【11】代碼分享│診斷列線圖、校準(zhǔn)曲線、決策曲線和臨床影響曲線的構(gòu)建
【12】代碼分享│你了解基因的動(dòng)態(tài)變化模式嗎
【13】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門圖表-復(fù)雜熱圖
【14】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門圖表-火山圖
【15】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門圖表-箱型圖和小提琴圖
【16】代碼分享│深度學(xué)習(xí)-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的構(gòu)建
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【18】代碼分享│R可視化：基因與功能之間的關(guān)系--GO功能富集網(wǎng)絡(luò)圖繪制
【19】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門圖表—KM曲線和tROC曲線
【20】代碼分享│R可視化：腫瘤預(yù)后模型之Cox回歸分析后用R語言繪制森林圖
【21】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門圖表—相關(guān)性熱圖和散點(diǎn)圖
【22】代碼分享│生信分析之R語言分析相關(guān)性及可視化的N種風(fēng)格
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【37】基于基因功能注釋信息挖掘關(guān)鍵作用基因
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【39】依據(jù)表型數(shù)據(jù)基于無監(jiān)督聚類算法對研究群體進(jìn)行分層聚類分析
【40】基于穩(wěn)健排序整合算法對多數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合及可視化
【41】基于基因表達(dá)譜估算樣本免疫基質(zhì)評分和腫瘤純度
【42】自動(dòng)化繪制LASSO算法回歸模型圖
【43】用于臨床診斷和臨床決策影響的DCA分析
【44】基于樣本預(yù)后生存信息和臨床因素用于評價(jià)不同模型的一致性指數(shù)軟件
【45】用于探索、解釋和評估模型的DALEX殘差分析軟件
【46】基于細(xì)菌群落功能豐度結(jié)果進(jìn)行差異功能分析及可視化
【47】基于基因差異分析結(jié)果繪制其在染色體上的分布
【48】利用逐步回歸法篩選特征基因構(gòu)建Cox風(fēng)險(xiǎn)模型分析
【49】基于Immune Subtype Classifier進(jìn)行腫瘤免疫亞型分類
【50】不同物種之間的同源基因名稱轉(zhuǎn)換分析
【51】基于逐步多因素cox回歸篩選預(yù)后標(biāo)記基因并構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評分模型
【52】基于表達(dá)信息挖掘與關(guān)注基因密切相關(guān)的基因
【53】基因組學(xué)基因名稱修正分析
【54】基于Spearman算法構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)
【55】基于線性建模方法對代謝組和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合分析
【56】基于lasso回歸模型方法篩選特征基因
【57】基于線性建模方法對代謝組和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合分析
【58】基于參數(shù)型經(jīng)驗(yàn)貝葉斯算法和支持向量機(jī)（SVM）篩選疾病亞型特征基因
【59】基于LDA(線性判別分析)算法的微生物biomarker的篩選
【60】基于R包xCell計(jì)算64種免疫細(xì)胞相對含量及下游可視化
【61】基于甲基化數(shù)據(jù)評估腫瘤純度及下游可視化
【62】基于DiffCorr包識(shí)別不同表型下的差異共表達(dá)關(guān)系對
【63】基于逆累計(jì)分布函數(shù)識(shí)別顯著偏差通路
【64】基于差異基因?qū)ν返挠绊懲诰蜿P(guān)鍵通路
【65】基于高通量數(shù)據(jù)的樣本相似性分析

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