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基于ssGSEA的免疫基因集簡介和分析過程

時間:2019-09-04 16:05來源:生信自學網 作者:樂偉 點擊:
ssGSEA——單樣本GSEA的方法,通過這個方法,我們可以得到每個樣本的免疫細胞或者免疫功能,免疫通路的活性,然后根據免疫活性進行分組。

   一、ssGSEA簡介和分析


1、內容簡介

運用29個免疫相關的基因集,這29個基因集不僅包括免疫細胞種類,在我們之前免疫細胞浸潤課程里面,用到的基因集只有免疫細胞的類型,這里還包括免疫相關的通路、免疫相關的功能,所以這些基因集免疫相關的內容是非常豐富的。用這些免疫相關的基因集做分析,就可以很準確的得到每個樣本的免疫活性,通過分組就可以得到高免疫組、中等免疫組和低免疫組。

方法:ssGSEA——單樣本GSEA的方法,通過這個方法,我們可以得到每個樣本的免疫細胞或者免疫功能,免疫通路的活性,然后根據免疫活性進行分組。ssGSEA(single sample GSEA)主要針對單樣本無法做GSEA而提出的一種實現方法,原理上與GSEA是類似的。ssGSEA根據表達譜文件計算每個基因的rank值,再進行后續的統計分析。

 

2、數據下載

數據從TCGA官網下載數據,在整個生信自學網TCGA系列課程中,我們都反復強調,下載數據無比從TCGA官網下載,官方的數據權威性高,更新快,后期說明精準。

網址:

數據類型:轉錄組數據

3、數據整理

TCGA下載的轉錄組數據,一個樣本是一個文件,需要分三步走,第一步把這些文件整合放在一個工作目錄,第二步把這些文件整合成一個矩陣,第三步ID轉換,學習過生信自學網課程的學員都知道,TCGA官網用的是ensembl ID,需要轉換為gene symbol方便后續做分析。經過這一系列操作,就得到了用于后續分析的表達矩陣。

整理好的矩陣

 

4、ssGSEA分析


免疫相關基因集數據

結果解讀:行名29個免疫相關的基因集(有免疫細胞類型、也有免疫功能或免疫通路),列名是TCGA樣品名稱,數據就是免疫活性,數值越大,免疫活性越大。

ssGSEA結果文件

 

用到的輸入文件就是之前準備好的表達矩陣,以及一個從文獻下載的免疫基因集文件。有了這兩個文件,我們就可以用R做ssGSEA分析。

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責任編輯:樂偉
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