小白也能搞定的免疫浸润样本分类，你确定不看看？
在肿瘤免疫治疗中，免疫细胞的浸润水平很重要。通过分析免疫浸润的结果，可以将患者分为三类：免疫高、免疫中和免疫低。其中，免疫高的患者具有较高的 T 细胞、B 细胞和巨噬细胞等免疫细胞浸润水平，可能对免疫治疗产生更好的响应。免疫中患者的免疫细胞浸润水平较低，而免疫低患者的免疫细胞几乎没有浸润。
因此，根据免疫浸润定量结果将患者分为不同的类别，并针对不同类别设计相应的治疗方案，可以提高治疗效果，避免不必要的毒副作用和经济负担。
免疫浸润分析中常用的软件有CIBERSORT，TIMER，ssGSEA，ESTIMATE等等，我们的小工具按免疫浸润定量结果给样本分类，但是只需要上传数据文件就可以啦，和小果一起看看生信云上“免疫浸润样本分类”小工具吧。
【上传数据】
mmc2.csv（ TCGA里33种癌症1万多个样本的免疫浸润结果文件）
【输出结果】
输出结果包含了癌症免疫基因表达特征的成对相关性的聚类分析、每个免疫簇的表达签名的条形码图以及显示集群差异的特征得分分布。
1. consensus.pdf显示了聚类的结果，包括聚类簇数为2-6的结果以及对聚类结果的评估（图为部分结果）
2. 每个免疫簇的表达签名的条形码图及得显示集群差异的特征得分分布（共5个文件）
3.不同聚类簇数的Class文件和Matrix文件，可用于后期作图分析
例如，step01.k=2.consensusClass.csv文件包含了每个 样本在k=2下的分类信息，其中第一列为样本 ID，第二列为样本的分类结果，为数字 1 或 2，表示该样本被分为哪个分类。
step01.k=2.consensusMatrix.csv则包含了每个样本被分到每个亚群中的概率值。
通过以上过程，1万多个样本就被成功分类了，可以根据自己的需求和结果来选择分为几类。
今天的介绍就到这里啦，请持续关注小果，我们下期见~
免疫浸润样本分类看这里：www.biocloudservice.com/310/310.php
其他分析：云生信 – 学生物信息学 (biocloudservice.com)
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