尔云间 一个专门做科研的团队

生信人R语言学习必备

立刻拥有一个Rstudio账号

开启升级模式吧

（56线程，256G内存，个人存储1T）

• 嘿大家！好久不见，今天我们来学习一个新的R包，它可以用来进行免疫得分的计算，并绘制箱线图进行结果展示。感兴趣的话就和小果一起学起来吧！

什么是estimate包？

在这之前，小果先给大家对estimate包做一个简单的介绍。

estimate是一个在肿瘤组学研究中常用的R包，其主要功能是用于评估肿瘤组织中免疫细胞浸润的程度，并对免疫相关的信号通路进行分析。estimate基于基因表达数据进行计算，主要利用了免疫和肿瘤细胞特异的基因表达标记，并根据这些标记的表达水平估算组织中免疫和非免疫细胞的数量。最终，estimate会输出三个指标：ImmuneScore、StromalScore和ESTIMATEScore，用于评估免疫和成纤维细胞浸润的程度及其影响。

小果提醒，今天我们要学的就是通过estimate计算ImmuneScore值并将其可视化，同时在学会计算ImmuneScore（免疫得分）的基础上小果还会向大家介绍如何计算StromalScore（基质得分），那么大家就和小果一起来看一下吧！

数据导入及预处理

首先我们需要安装并载入一个叫做“estimate”的包，这个包可以用来计算Immune Score的分值哦。

接下来我们来导入我们准备好的数据：

接下来我们使用“filterCommonGenes”函数对数据集进行过滤，并将结果保存到“my.gct”的文件中。在这个函数中，我们还要指定“GeneSymbol”作为基因的ID：

计算免疫得分

然后我们需要使用“estimateScore”函数来计算免疫得分。在这个函数中，我们需要指定输入文件的路径，以及输出文件的路径。我们还要指定数据的平台（例如affymetrix）：

接下来，我们需要读取输出文件“estimate_score.gct”中的数据，并将其保存到名为“raw_data”的数据集中：

我们一起来看下输出的数据吧：

然后，我们需要读取准备好的“group.txt”的文件，这个文件包含了每个样本的名称以及其对应的集群，我们需要将其与上面的结果文件合并才能方便之后的可视化工作：

计算结果可视化

在上面的步骤中，我们成功的计算出了Immune Score的值，现在我们通过我们熟悉的ggplot2包来实现计算结果的可视化：

设置my_labely标签

绘制箱线图

添加标题和调整绘图细节

设置x轴和y轴名称以及y轴显示范围

最后，我们使用 ggsave 函数将绘制好的图保存为 PDF 格式。

现在和效果一起来看下最后绘制好的图长什么样吧！

怎么样，你学会怎么使用estimate包了嘛? 更多学习资源请大家移步小果专属云生信平台搜索更多资源哦！

StromalScore

有了计算ImmuneScore的基础，计算StromalScore也是同样的计算方法和可视化方法，只要提取的是结果文件中的StromalScore列即可：

那么我们再来看看最后StromalScore的可视化结果：

怎么样，今天的图你学会怎么绘制了吗？

“生信果”，生信入门、R语言、生信图解读与绘制、软件操作、代码复现、生信硬核知识技能、服务器、生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化等原创内容，一起见证小白和大佬的成长。