小果的单日小技巧DAY9：850K甲基化数据的免疫浸润分析很难吗？
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850K甲基化芯片相对于450K甲基化芯片来说，具有更高的覆盖度和更好的分辨率。它检测的位点数量是450K的两倍以上，可以检测到更多的CpG位点和其他类型的位点。另外，850K芯片还能够覆盖更多的基因，因此在免疫浸润分析中，可以更全面地评估基因和免疫细胞之间的关系。上一期小果分享了云生信平台(云生信 – 学生物信息学 (biocloudservice.com))450K甲基化数据的免疫浸润分析方法，本期跟小果一起看看850K甲基化芯片的吧。
上传数据
1、Group.850.csv（分组信息）
2、methylation850.csv（不同样本各甲基化位点得分）
输出结果
1、Wilcox.result.csv（包含了经过 Wilcoxon rank-sum test 检验的差异甲基化位点的统计信息）
2、Immune.infiltration.result.csv（包含了不同类型免疫细胞浸润得分）
3、B.pdf
env_dir <- "D:/SCP_env/"dir.create(env_dir,recursive = TRUE)setwd(env_dir)# 使用小果曾经教过大家的renv包，在本地创建一个新的环境if(!require("renv")) install.packages(renv)renv::init(project = env_dir)
4、meth.DMP.results.csv（差异甲基化位点的分析结果）
5、Neutro.pdf
6、Eosino.pdf
7、CD4T.pdf
8、NK.pdf
9、CD8T.pdf
10、Mono.pdf
好啦，到这里全部输出文件就介绍完毕了，生信云平台同时提供根据450K和850K两种甲基化芯片的结果进行免疫浸润分析。
看了小果的介绍是不是想要迫不及待地试一下了呢？
450K甲基化数据的免疫浸润分析www.biocloudservice.com/789/789.php
850K甲基化数据的免疫浸润分析www.biocloudservice.com/111_850k/111_850k.php
在这之后还有非常多进阶且美观的代码，小果的笔记本有所限制就不一一展示啦，把代码展示给大家，后续的结果图小果会打包成压缩文件夹在文章结尾分享给大家哦！
今天的分享就到这啦~小果希望大家也可以像学习popsicleR一样，先将代码运行成功，然后有能力的同学可以可以研究一下源代码，进行深层次的学习哦！
如果小伙伴有其他数据分析需求，可以尝试使用本公司新开发的生信分析小工具云平台，零代码完成分析，非常方便奥，云平台网址为：(http://www.biocloudservice.com/home.html)，其中也包括了通路表达分析(http://www.biocloudservice.com/313/313.php)，单细胞的基因共表达分析(http://www.biocloudservice.com/906/906.php)等各种小工具哦~，有兴趣的小伙伴可以登录网站进行了解。
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