尔云间生信代码|基于基因表达谱估算样本免疫基质评分和肿瘤纯度
科研有捷径，输入代码，一键获取科研成果！就是这么省事，来具体看下有多方便！
搜索http://985.so/a9kb查看全部代码（目前共计50+持续新增中），也可以点击右侧【目录】，可以看到更多有趣的代码；真香提示：文末可以知道如何获取代码~
瘤微环境是肿瘤细胞所处的细胞环境，其组成包括细胞外基质、可溶性分子和肿瘤基质细胞。肿瘤微环境一旦形成，众多免疫细胞，如T细胞、髓源抑制细胞、巨噬细胞等，都被催化至此，构成肿瘤的微环境，计算免疫细胞评分，基质细胞评分，肿瘤纯度对探索和理解肿瘤的发生和发展有着很重要的意义。本分析软件通过利用基因表达数据估计恶性肿瘤组织中的间质细胞和免疫细胞，估计肿瘤样本的基质分数(stromal score )和免疫分数(immune score)，用于代表基质和免疫细胞的存在。两个分数相加即得到estimate score，可用于估计肿瘤纯度，进一步结合样本分组文件，观察不同表型下样本的免疫与肿瘤纯度是否存在显著差异，为后续进一步研究提供参考。用户只需要输入基因表达矩阵以及样本的表型信息，软件将自行计算出各个样本的免疫分数、基质分数以及肿瘤纯度，同时结合样本分组绘制不同组别下各个指标的箱式图。
使用方法：
Rscript estimate.R -exp.file= -pheno.file=
参数说明：
USAGE:
estimate.R -exp.file=,-pheno.file=
PARAMETERS:
-exp.file the gene expression matrix ,gene symbol as row,sample as column ,input txt format with tab-separated.
-pheno.file the sample group file ,the first column is sample name,the second column is the classification labels, input txt format with tab-separated.
操作步骤：
1、打开命令行界面，输入“Rscript estimate.R”调阅帮助文档，确定该程序所需的输入文件。
2、用户根据帮助文档中的参数说明内容，对参数进行设置。这里，必须输入参数有2个，分别是-exp.file，表示处理好的基因芯片表达谱数据，如果是测序数据，需要进行FPKM或RPKM标准化并进行log转化；-pheno.file表示样本分组文件，第一列为样本名称，列名为“sample”，第二列为对应的分组，列名为“Group”。
3、完成参数提交后，按下回车键，整个程序即正式开始进入执行。每步执行内容都会给出提示。程序执行完毕后，界面会显示“Program execution is completed”结束语。
流程图：
结果展示：
1.est_score.tsv（各个样本的StromalScore、ImmuneScore、ESTIMATEScore和TumorPurity）
2.immune_score_box.pdf（两组间免疫评分的箱式图以及显著性p.value值）
3.Stromal_score_box.pdf（两组间基质评分的箱式图以及显著性p.value值）
4.ESTIMATE_Score_box.pdf（两组间ESTIMATE评分的箱式图以及显著性p.value值，ESTIMATE评分是将免疫评分与基质评分相加得到的）
5.TumorPurity_box.pdf（两组间肿瘤纯度的箱式图以及显著性p.value值）
6.estimated_purity_plots（该文件夹下是各个样本肿瘤纯度和ESTIMATE评分的相关性散点图，一般是负相关）
特别说明：本代码经申请软件著作权，仅转让使用权，不转让所有权
如需代码及示例数据等文件，请扫码聊天框回复 “B41”领取！
写在文末：
如果您近期想做生信方面的文章而苦于没有思路，或者不知道如何来入手生信分析，或者兑具体的某一个图有作图需求，都可以扫码咨询小云，我们有专业的技术团队，生信热点思路设计、生信分析、热点方向生信挖掘等，如有需要，可扫码下方二维码了解详情：
