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• 在介紹之前小果先帶大家了解一下基本知識(shí)：
  

什么是免疫細(xì)胞浸潤(rùn)

免疫細(xì)胞浸潤(rùn)是指免疫細(xì)胞（如T細(xì)胞、B細(xì)胞、巨噬細(xì)胞、自然殺傷細(xì)胞等）在組織內(nèi)的積聚和聚集現(xiàn)象。免疫細(xì)胞可以通過(guò)多種機(jī)制識(shí)別和攻擊腫瘤細(xì)胞，同時(shí)也可以調(diào)節(jié)其他免疫細(xì)胞的活動(dòng)，從而影響腫瘤的生長(zhǎng)、擴(kuò)散和治療反應(yīng)。因此，評(píng)估腫瘤組織中的免疫細(xì)胞浸潤(rùn)程度和類(lèi)型，對(duì)于了解腫瘤微環(huán)境和預(yù)測(cè)腫瘤預(yù)后具有重要的臨床意義。

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什么是免疫細(xì)胞浸潤(rùn)豐度分析

免疫細(xì)胞浸潤(rùn)豐度分析是一種用于評(píng)估腫瘤組織中免疫細(xì)胞浸潤(rùn)的方法，通過(guò)對(duì)組織樣本進(jìn)行基因表達(dá)分析，計(jì)算出不同類(lèi)型的免疫細(xì)胞在組織中的相對(duì)豐度，通過(guò)免疫細(xì)胞浸潤(rùn)豐度分析，可以確定腫瘤組織中的不同類(lèi)型的免疫細(xì)胞的相對(duì)數(shù)量，如腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞、CD8+ T細(xì)胞、調(diào)節(jié)性T細(xì)胞等。這些信息可以幫助研究人員了解免疫細(xì)胞在腫瘤微環(huán)境中的作用和相互作用，并為腫瘤治療的個(gè)體化設(shè)計(jì)提供重要的參考依據(jù)。

單樣本富集算法是什么

單樣本富集算法（Single-sample GSEA）是一種基于基因集富集分析（GSEA）的方法，用于在單個(gè)樣本中對(duì)基因集的富集程度進(jìn)行評(píng)估。該算法通過(guò)將基因表達(dá)數(shù)據(jù)與參考基因集進(jìn)行比較，來(lái)確定在特定條件下哪些基因集是富集的。

該準(zhǔn)備哪些數(shù)據(jù)呢？

單樣本富集算法通常需要以下數(shù)據(jù)：

1、基因表達(dá)矩陣：-Eset，表示基因表達(dá)矩陣文件，以基因?yàn)樾?，樣本為列?保存為 csv 文件；

2、各細(xì)胞的marker基因列表：-genesets 表示各個(gè)免疫細(xì)胞的 maeker 基因文件，第一列為基因symbol，第二列為 marker 基因?qū)?yīng)的細(xì)胞類(lèi)型；

3、樣本表型信息：?-sampleLabels 表示樣本表型信息，包含兩列，第一列為樣本名稱(chēng)，必須包含于或等于基因表達(dá)矩陣的樣本， 第二列為對(duì)應(yīng)的表型。

不懂算法怎么辦？

1、現(xiàn)學(xué)

2、找云生信線(xiàn)上分析（網(wǎng)頁(yè)左上角有使用說(shuō)明，跟著教程來(lái)就可以了。）

只需要?jiǎng)觿?dòng)手指，直接上傳自己的數(shù)據(jù)就可以啦，是不是超簡(jiǎn)單的！下面小果展示一下運(yùn)行效果，這里用的是網(wǎng)站提供的示例數(shù)據(jù)。

圖1各個(gè)免疫細(xì)胞在各組表型樣本中的相對(duì)浸潤(rùn)豐度箱式圖.

不同顏色表示不同的樣本表型，該圖添加了顯著性 p.value 值

另外，該算法還提供了各個(gè)免疫細(xì)胞在不同樣本中的富集得分，如圖2所示

圖2各個(gè)免疫細(xì)胞在不同樣本中的富集得分.其中A1列表示了不同的免疫細(xì)胞，B-MQ列則表示不同的樣本。有了這個(gè)表格數(shù)據(jù)就可以結(jié)合自己的樣本和研目的繪制自己想要的圖了。

圖3表示各個(gè)免疫細(xì)胞在各個(gè)樣本中的相對(duì)浸潤(rùn)豐度熱圖，最上邊不同顏色橫條表示不同表型的樣本，圖中的顏色從藍(lán)到黃表示浸潤(rùn)豐度從低到高。圖4表示各個(gè)免疫細(xì)胞在各組表型樣本中的相對(duì)浸潤(rùn)豐度箱式圖，不同顏色表示不同的樣本表型。

圖3不同免疫細(xì)胞在各個(gè)樣本中的相對(duì)浸潤(rùn)豐度熱圖

圖4各個(gè)免疫細(xì)胞在各組表型樣本中的相對(duì)浸潤(rùn)豐度箱式圖

怎么樣，看到這里是不是想要迫不及待地用自己的數(shù)據(jù)試一試呢？簡(jiǎn)單又漂亮，你值得擁有！快來(lái)試一試吧。

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