肿瘤微环境(TME)在肺腺癌(LUAD)的发生发展过程中起着至关重要的作用;然而,在理解TME中免疫和基质成分的动态调节仍然是一个挑战,所以我在这向大家分享这样一篇研究报道。...
我们已经对基质细胞的分组和免疫细胞的分组分别做了差异分析,我们得到了两个差异的结果,接下来我们就把这两个差异的结果取交集, 得到交集的差异基因。...
我们得到肿瘤微环境的结果之后,我们就可以得到每个细胞基质细胞的打分和免疫细胞的打分,就可以比较哪些基因在这两组之间是具有差异的,然后我们就可以做差异分析。...
1、微环境生存分析 2、临床相关性分析...
我们已经计算好了肿瘤的微环境,得到了基质细胞和免疫细胞的打分,得到了这两个打分之后,我们就需要将这个免疫微环境的打分是跟我们的生存数据进行合并。...
下载好了临床数据以后,我们就需要对这样的数据进行了整理,整理好了临床数据后,我们讲解开始肿瘤微环境。...
通过我们前面数据的整理,我们得到一个行名为id列名为样品名的矩阵,接下来我们需要对这个矩阵进行转换,得到一个行名为基因的名称,列名为样品名的一个矩阵。...
在做免疫细胞浸润之前,我们要下载转录组的数据,下载好了数据后,我们的每个样品都是一个文件,我们需要把它整理成矩阵。...
肿瘤微环境联合免疫细胞浸润文章套路 肿瘤微环境联合免疫细胞浸润,转录组数据下载,转录组数据整理,id转换,临床数据下载,临床数据整理,肿瘤微环境,肿瘤微环境打分和生存...
TMB与生存结果、病理分期和肿瘤分级相关,低tmb和高tmb组基因表达谱的比较,识别hub tmb相关的免疫基因和突变体与免疫浸润的关系...
调查透明细胞肾癌TMB的预后及其与免疫浸润的相关性...
转录数组的下载,数据的管理...
转录数据id的转换 临床数据的下载和整理...
突变数据的下载 maftools可视化...
通过计算TMB和合并肿瘤数据对肿瘤进行生存分析...
主要分析肿瘤突变负荷在不同的临床分组间是否具有差异,按肿瘤突变负荷对我们的表达突变数据进行分组,从而得到转录组的矩阵。...
高低突变负荷组的差异分析,基因名称转换成id...
GO富集分析与KEGG的富集分析...
GSEA富集分析...
通过免疫细胞浸润的算法计算每个样品中免疫细胞的含量...
1、提取差异的免疫基因 2、表达和生存数据的合并...
单因素COX分析和预后构建模型...
风险生存曲线和ROC曲线、CNV与免疫细胞的关系...
一类被称为增强子RNA(eRNA)的增强子转录的ncRNA被发现,eRNA的长度为0.5-5kb,因此可以分类为lncRNA。...
肿瘤突变负荷联合免疫细胞浸润文章套路(TCGA数据库TMB预后模型)...
运行生信自学网perl脚本报错merge.pl或者singleGene.merge.pl...
糖酵解预后模型模型基因cbioportal突变情况...
糖酵解预后模型文章套路简介(glycolysis/临床性状生存分析)...
糖酵解相关GSEA基因集下载...
Lasso回归生信应用可变剪切Lasso回归模型...
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1、免疫细胞浸润 2、免疫细胞的相关性...
这里教大家如何在GSEA上下载GO的数据集。...
临床数据的下载及整理...
肿瘤干细胞(Cancer Stem Cell, CSC),是指肿瘤中具有自我更新能力并能...
免疫基因对最后一节教大家如何绘制GSEA富集结果的气泡图...