第1个回答 2024-08-16
本文主要介绍Cibersort算法，一种在免疫浸润分析中常用的工具。CIBERSORTx由Newman等人开发，通过基因表达数据估算免疫细胞的丰度。它可用于两种主要模块：纯代码实现与结果绘图展示，以及网页版实现。
在代码实现部分，首先加载Cibersort的基准数据库LM22.txt，接着加载患者数据进行计算，包括设置Permutations for significance analysis（通常选择1000次，但这里为了加速，笔者选择50次）。接着，对数据进行处理，如取前22列并绘制箱线图，同时可根据文献将免疫细胞分为四大类：Total lymphocytes、Total dendritic cell、Total macrophage和Total mast cell。
网页版CIBERSORTx则提供了更直观的用户体验，用户需注册并登录（需使用edu邮箱），上传txt格式的数据，配置参数后在线运行。同样，Permutations for significance analysis设置为50次。运行完成后，用户可从Job Results获取与代码版等价的结果，包括免疫细胞占比和M1/M2巨噬细胞比例等信息。
无论是代码还是网页版，输入数据要求是非对数线性的表达数据，RNA-seq数据通常以FPKM或TPM格式使用。基因名字应为Gene symbol，确保无重复基因名和缺失/负值数据。获取TCGA数据和处理重复基因名的方法，可参考前期相关推文和R代码示例。