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（56线程，256G内存，个人存储1T）

• 免疫治疗是一种新兴的治疗方式，通过调节患者自身的免疫系统来攻击肿瘤细胞，具有疗效显著、副作用小等优点。

然而，不同的患者对免疫治疗的响应程度存在差异，有些患者可能获益颇丰，而另一些患者则可能无法获得良好的治疗效果。

通过预测某样本亚型对免疫治疗的响应可能性，可以更好地实现个体化治疗，为患者提供更精准、有效的治疗方案。对于预测某样本对免疫治疗的响应，可以根据预测结果来制定治疗方案，例如对于预测响应良好的患者，可以优先选择免疫治疗；而对于预测响应不佳的患者，则可以考虑采用其他治疗方式或结合其他治疗方式进行联合治疗，以提高治疗效果。

这样看来，预测是很重要的，那么问题来了，该如何预测呢？TIDE和GenePattern网站的submap算法提供了预测途径，生信云平台据此提供了线上工具。但是因为这个工具运行的时间比较长，所以若是想要测试，只能是在服务器下进行测试。我们已经把代码准备好放到服务器上了，您要是想用私信小果哦！

今天是step1（由于篇幅较长，分3步展示，后续内容请持续关注哦！）：

步骤

Step1：Rscript preTIDE.R 亚型转录组数据进行标准化。

Step2：Rscript readTIDE.R 表型文件 TIDE输出 样本转录组 样本信息 TCGA中该类癌症全部样本转录组数据（剔除低表达）

Step3: Rscript readsubmap.R submap网站得到的矩阵中的16个pvalu

开动啦
1. 点击上传数据 输入1个文件，输入的文件名必须和示例文件名一致，且都是英文无特殊字符。如果使用自有数据时，需注意文件名和对应的内容要匹配，以及输入数据里的行名列名等等。

2. 如有非文件类参数，点击 输入参数对应的值,默认比如 pvalue值是0.05 gene值是 TP53 

本程序对数据的行与列都进行了标准化，但并未中心化。

示例程序耗时：瞬间完成

呀！还没吃饱，下期继续~

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