生信豆芽菜-ImmuCellAI预测24种免疫评分

最新推荐文章于 2024-08-17 22:01:13 发布
最新推荐文章于 2024-08-17 22:01:13 发布
阅读量921 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： r语言 数据挖掘 数据分析
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43949246/article/details/132301839
本文介绍了ImmuCellAI工具，它能估计18种T细胞和6种其他免疫细胞比例，预测患者对免疫检查点抑制剂治疗的反应，还可比较不同分组下免疫细胞比例差异。文中说明了使用方法，包括数据准备、选择数据类型和是否预测免疫治疗响应，运行后可直接下载结果，也可下载示例数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

网址：http://www.sxdyc.com/immuneImmucellScore
一、ImmuCellAI预测24种免疫评分简介
ImmuneCellAI能够估计18种T细胞和6种其他类型免疫细胞（B细胞，NK细胞，Monocyte细胞，Macrophage细胞，Neutrophil细胞和DC细胞.）的比例，同时可以预测患者对免疫检查点抑制剂治疗的反应，如果有分组信息，使用传统的方差检验的方法比较不同分组下各个免疫细胞比例的差异。
二、使用方法
1、数据准备
一个全编码蛋白的表达谱基因，其中行为基因，列为样本
在这里插入图片描述

第一列为基因为行名，不能重复
一个分组信息（可为空）
在这里插入图片描述

2、选择数据类型和是否预测免疫治疗响应
在这里插入图片描述

三、结果
运行后直接下载即可
在这里插入图片描述

当然，如果不清楚数据是什么样的，可以选择下载我们的示例数据,也可以关注：豆芽数据分析
，

木之如水
关注
生信豆芽菜——箱线图+小提琴图使用说明
weixin_43949246的博客
08-11 210
当然，如果不清楚数据是什么样的，可以选择下载我们的示例数据，也可以关注：豆芽数据分析。第二个文件为分组文件，包含两列，第一列为样本，第二列为分组结果。5.输入分析队列名，点击提交，等待完成，查看结果。），选择“箱线图+小提琴图”
生信豆芽菜-多种算法计算免疫浸润
weixin_43949246的博客
08-15 736
它利用肿瘤组织的基因表达数据，通过分析特定的基因集合来估计不同免疫细胞亚群的相对丰度。5、Quantiseq（Quantitative Sequencing）是一种用于计算免疫细胞丰度的方法，它通过基因表达数据的定量测量来推断不同免疫细胞类型在样本中的存在程度。1、CIBERSORT是一种用于计算免疫细胞相对丰度的计算工具，可以通过分析基因表达数据估计复杂组织或血液样本中不同免疫细胞类型的相对丰度。使用基因表达数据和参考数据集，Timer通过比较样本中标记基因表达的模式，推断不同免疫细胞类型的相对丰度。
生信豆芽菜-XGboost构建诊断模型
weixin_43949246的博客
09-06 234
当然，如果不清楚数据是什么样的，可以选择下载我们的示例数据，也可以关注：豆芽数据分析。网址：http://www.sxdyc.com/xgboostBuilds。2、提交等待运行结果即可。
rstudio跑不动咋整？-------生信豆芽菜
weixin_43949246的博客
04-13 1024
我有时候在思考，这么一来配置的服务器，什么时候才可以回本，什么时候才可以盈利，在这个物欲横流的时代，让人不敢相信，后来，我详细了解了他们的平台，才发现，生信豆芽菜，是做数据挖掘起家，他们的公众号(生信豆芽菜)专门做文章复现，而且是纯代码复现的那种。我不是她，我也无法理解，她在做什么？我活着是为了什么呢？但是在她身上我看到了曾经的艰难，曾经为了学习所经历的一切，曾经的曾经，我们也是这样，在满怀希望和期待，我开始写优快云，开始做技术共享，可是多年过去了，曾经的雄心早已不在，剩下的只有被生活抹去棱角的我！
ImmuCellAI | 免疫浸润计算工具 R包学习
Aechh的博客
01-06 6615
ImmCellAI是一个从基因表达数据集（包括RNA-Seq和芯片数据）中估计24种免疫细胞丰度的工具，其中24种免疫细胞由18种T细胞亚型和6种其他免疫细胞组成。B细胞、NK细胞、单核细胞、巨噬细胞、中性粒细胞和DC细胞。此外，ImmuCellAI可用于估计不同人群免疫细胞浸润的差异，以及预测患者对免疫检查点阻断疗法的反应。同时拥有人和小鼠版本。人版本:ImmuCellAI (Advanced Science 2020 , ESI high citation paper) 的小鼠版本。
生信豆芽菜数据分析平台-模型构建
weixin_43949246的博客
05-22 725
lasso分析主要是为了进一步压缩基因的数量，从侧面来说可以去掉一个共线性表达的基因，其实就是一个去重的过程，这里的去重并不是单纯的名字的重复，而是表达模式的相似。点击提交就可以等待运行完成，默认选择p<0.05筛选预后相关的基因，可以根据自己的需求进行修改，常见的<0.01,<0.005,<0.001,<0.0001等等。时间仓促，我们加班加点在上线各个工具，如果喜欢豆芽菜的分析网站，可以推荐给身边的朋友哦！这里的选择特征基因主要是基于二分类的分组进行的，如果是预后模型，可使用患者的存活状态进行分析。
R语言---生信分析---ssGSEA基因集富集分析、免疫浸润
dujidan的博客
12-14 4292
R语言---生信分析---ssGSEA基因集富集分析、免疫浸润
生信知识点-串讲-富集分析_R生信_生物信息_富集分析_R富集分析_生信分析_
10-02
富集分析是生物信息学中的一个关键步骤，用于探索在特定条件下基因集合的功能特性。在R语言中，富集分析提供了强大的工具来解析基因表达数据并揭示潜在的生物学意义。本教程将深入讲解如何利用R进行富集分析，这对于...
生信豆芽菜-山峦图分析使用说明
weixin_43949246的博客
08-11 546
山峦图（Ridgeline plots），本质上是多个核密度曲线图的相互重叠组合，也可以看作是只有半个“小提琴”的横向小提琴图，主要用于展示和比较数据（比如基因的表达量、物种的丰度等）的分布情况。准备数据:可以是两列也可以是多列数据，第一列为样本名，该名称要与后面的分组的样本名对应，后面可以是基因表达量（也就是我们想要展示某一个特征的数值）如果是多个特征，可以选择分面（yes），分面后的数据，显示的就是每一个特征的表达图，也可以选择分面（no），显示的就是所有特征综合表达图。
生信质控分析-FastQC
01-13
**FastQC：生信质控分析的基石** FastQC是一款广泛应用于生物信息学领域的基础软件，专门用于对高通量测序数据进行质量控制（QC）分析。在高通量测序技术如Illumina、PacBio或ONT等产生的海量数据中，FastQC能够...
生信豆芽菜-箱线图使用说明
weixin_43949246的博客
08-11 159
当然，如果不清楚数据是什么样的，可以选择下载我们的示例数据，也可以关注：豆芽数据分析。第二个文件为分组文件，包含两列，第一列为样本，第二列为分组结果。5.输入分析队列名，点击提交，等待结果，查看结果.），选择“箱线图”。
生信豆芽菜-单基因预后
weixin_43949246的博客
08-14 127
该工具主要用于查看单基因在泛癌的预后情况，这里默认用火山图展示。提交后等待运行成功即可，还可以关注公众号：豆芽数据分析。
生信豆芽菜-预后之lasso分析
weixin_43949246的博客
09-06 355
在最小二乘基础上增加了一个惩罚项来对估计参数进行压缩，当参数缩小到小于一个阈值的时候，就令它变为0，从而选择出对因变量影响较大的自变量并计算出相应的回归系数，最终能得到一个比较精简的模型。第一列为样本名，第二列为生存时间（可以是天/月/年），第三列为生存状态。当然，如果不清楚数据是什么样的，可以选择下载我们的示例数据，也可以关注：豆芽数据分析。第一个文件：行为基因，列为样本的表达谱矩阵，其实第一列不能重名；2、直接提交等待运行即可，默认是使用10倍交叉。第三个文件：进行lasso分析的基因。
箱形图适用于哪种数据_想提高肿瘤免疫浸润分析的适用范围和准确性？试试ImmuCellAI数据库！...
weixin_39529128的博客
11-20 842
大家好，我是阿琛。自2018年诺贝尔生理学奖公布以后，肿瘤免疫治疗掀起了一阵阵的研究高潮；当然，在生信研究中也不例外，各种分析算法和在线分析网站逐渐出现。在题为Quantifyingtumor-infiltrating immune cells from transcriptomics data的综述中，作者总结介绍了已有的各种免疫细胞评估方法，包括经典的CIBERSORT和xCell方...
生信豆芽菜-单基因表达比较
weixin_43949246的博客
08-14 247
该工具主要用于查看单基因在泛癌的癌组织和癌旁组织中表达比较，可以只选择TCGA数据库，也可以选择TCGA+GTEx数据库（GTEx数据库，存放了正常组织全基因的表达谱）提交后等待运行成功即可。
ImmuCellAI-mouse 工具的使用介绍（R包的使用安装）
TiYong的博客
09-22 1366
ImmuCellAI-mouse平台的算法基于单样本基因集富集分析（single-sample Gene Set Enrichment Analysis，ssGSEA）。ssGSEA是一种常用的基因集富集分析方法，适用于单个样本的基因表达数据。ImmuCellAI-mouse利用ssGSEA算法对癌症模型中的基因组数据进行分析。它将预定义的免疫相关基因集（例如与T细胞、B细胞、巨噬细胞等免疫细胞类型相关的基因）与样本中的基因表达数据进行比较。
生信豆芽菜-EPIC预测免疫评分
weixin_43949246的博客
08-15 534
它通过基因表达数据来推断肿瘤样本中免疫细胞和肿瘤细胞的存在比例。免疫评分预测和解释：根据EPIC的计算结果，可以得到肿瘤样本中免疫细胞和肿瘤细胞的相对比例。通过对这些比例的分析和解释，可以获得有关肿瘤免疫状态和整体免疫评分的信息。当然，如果不清楚数据是什么样的，可以选择下载我们的示例数据，也可以关注我们公众号：豆芽数据分析。运行后生成，data.pre.txt文件，既可以各个细胞预测的丰度。一个全编码蛋白的表达谱基因，其中行为基因，列为样本。2、直接提交，输入运行队列的名称，等待运行结果即可。
生信豆芽菜-TIDE分析
weixin_43949246的博客
08-15 1877
该工具主要有以下功能模块：预测反应（Predict Response）：为每个肿瘤样本计算的TIDE评分可以作为替代生物标记物，预测对免疫检查点阻断的反应，包括黑色素瘤和NSCLC的抗PD1和抗CTLA4。2、选择肿瘤类型等等，这里需要注意是如果数据没有进行scale标准化，则需要选择在是否选择scale上选择yes。TIDE代表肿瘤免疫功能障碍和排斥，用于评估肿瘤样本基因表达谱中肿瘤免疫逃逸的可能性。当然，如果不清楚数据是什么样的，可以选择下载我们的示例数据，也可以关注：豆芽数据分析。
转录组8种免疫浸润分析方法整理
最新发布
zfyyzhys的博客
08-17 5978
转录组8种免疫浸润分析方法整理(CIBERSORT/quanTIseq/EPIC/xCell/TIMER/MCPcounter/ImmuCellAI/ESTIMATE)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值