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基于ssGSEA的免疫基因集简介和分析过程

时间:2019-09-04 16:05来源:生信自学网 作者:乐伟 点击:
ssGSEA——单样本GSEA的方法,通过这个方法,我们可以得到每个样本的免疫细胞或者免疫功能,免疫通路的活性,然后根据免疫活性进行分组。

   一、ssGSEA简介和分析


1、内容简介

运用29个免疫相关的基因集,这29个基因集不仅包括免疫细胞种类,在我们之前免疫细胞浸润课程里面,用到的基因集只有免疫细胞的类型,这里还包括免疫相关的通路、免疫相关的功能,所以这些基因集免疫相关的内容是非常丰富的。用这些免疫相关的基因集做分析,就可以很准确的得到每个样本的免疫活性,通过分组就可以得到高免疫组、中等免疫组和低免疫组。

方法:ssGSEA——单样本GSEA的方法,通过这个方法,我们可以得到每个样本的免疫细胞或者免疫功能,免疫通路的活性,然后根据免疫活性进行分组。ssGSEA(single sample GSEA)主要针对单样本无法做GSEA而提出的一种实现方法,原理上与GSEA是类似的。ssGSEA根据表达谱文件计算每个基因的rank值,再进行后续的统计分析。

 

2、数据下载

数据从TCGA官网下载数据,在整个生信自学网TCGA系列课程中,我们都反复强调,下载数据无比从TCGA官网下载,官方的数据权威性高,更新快,后期说明精准。

网址:

数据类型:转录组数据

3、数据整理

TCGA下载的转录组数据,一个样本是一个文件,需要分三步走,第一步把这些文件整合放在一个工作目录,第二步把这些文件整合成一个矩阵,第三步ID转换,学习过生信自学网课程的学员都知道,TCGA官网用的是ensembl ID,需要转换为gene symbol方便后续做分析。经过这一系列操作,就得到了用于后续分析的表达矩阵。

整理好的矩阵

 

4、ssGSEA分析


免疫相关基因集数据

结果解读:行名29个免疫相关的基因集(有免疫细胞类型、也有免疫功能或免疫通路),列名是TCGA样品名称,数据就是免疫活性,数值越大,免疫活性越大。

ssGSEA结果文件

 

用到的输入文件就是之前准备好的表达矩阵,以及一个从文献下载的免疫基因集文件。有了这两个文件,我们就可以用R做ssGSEA分析。

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责任编辑:乐伟
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