看小果演示CIBETSORT、xcell兩種常用的R語言包

爾雲間一個專門做科研的團隊原創小果生信果

腫瘤免疫微環境在腫瘤的反生、發展、轉移及預後過程中發揮著重要的作用，我們研究腫瘤免疫微環境是在分析腫瘤組織免疫細胞的種類及構成比例。其研究方法分為實測法和推測法兩類。其中推測法通過表達譜推測免疫細胞的構成，是腫瘤免疫微環境研究的重要方法，CIBETSORT、xcell是常用的兩種R語言包，小果下面就開始演示下這兩個包。

1 CIBETSORT

這裡的CIBERSORT.R和LM22.CSV是自行準備的本地文件，小果給大家附在最後，express.txt是我們自己的表達譜文件

rm(list=ls());gc();setwd(u0026#34;D:/rstudy/u0026#34;)source(u0026#;CIBERSORT.Ru0026#;)LM22u0026lt;-read.csv(u0026#34;LM22.CSVu0026#34;,header=T,check.names=F)write.table(LM22,u0026#34;LM22.txtu0026#34;,sep = u0026#34;tu0026#34;,row.names = Tresult u0026lt;- CIBERSORT(u0026#;LM22.txtu0026#;,u0026#34;express.txtu0026#34;, perm = 100, QN = TRUE)write.table(result, file=u0026#34;cibersort.csvu0026#34;, sep=u0026#34;,u0026#34;, row.names=T, quote=F)

2 xcell

rm(list = ls())options( reposu0026lt;- c(CRAN=u0026#34;https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/u0026#34;))options(u0026#34;BioC_mirroru0026#34;u0026lt;- u0026#34;https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/u0026#34;)options(stringsAsFactors = F)Sys.setlocale(u0026#34;LC_ALLu0026#34;,u0026#34;Englishu0026#34;)devtools::install_github(u0026#;dviraran/xCellu0026#;)library(xCell)expressu0026lt;-fread(u0026#34;express.CSVu0026#34;)expressu0026lt;-as.data.frame(express)rownames(express)u0026lt;-express[,1]expressu0026lt;-express[,-1]class(express)colnameu0026lt;-colnames(express)#保存行名rownameu0026lt;-rownames(express)#保存列名expressu0026lt;-as.data.frame(lapply(express,as.numeric))#數據框轉換為數值型colnames(express)u0026lt;-colnamerownames(express)u0026lt;-rownameresu0026lt;-xCellAnalysis(express)resu0026lt;-t(res)write.table(res,u0026#34;xcell.CSVu0026#34;,sep = u0026#34;,u0026#34;,row.names = T)

這樣我們免疫評分就完成了。小夥伴們如果有什麼問題私信小果哦