ssgsea

以ssGSEA为例，它是单样本基因集富集分析，最初在2009年提出，适合于处理单个样本数据。R包GSVA常用于执行ssGSEA，尤其是在评估免疫细胞浸润方面。免疫浸润的量化分析方法还包括immunedeconv，这个R包包含了多种免疫细胞浸润分析工具，如quantiseq、timer、cibersort等。quanTIseq通过反卷积技术，能从RNA-seq数...

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对于每种细胞类型，计算xCell丰度分数的主要步骤有四个：(i)利用R包GSVA对489个基因集单独进行ssGSEA；(ii)对属于一种细胞类型的所有基因集的ES进行平均；(iii)平台特异性ES转化为丰度分数；(iv)使用与流式细胞术数据分析类似的spillover方法纠正密切相关的细胞类型之间的关系。02 使用表达特征对细胞混合...

通过ssGSEA估计免疫细胞浸润，并采用Spearman相关分析检查与免疫细胞和免疫功能相关的铜死亡相关基因。研究结果表明，采用三种机器学习算法筛选特征基因，最终鉴定出四个关键特征基因：ATP7A、DLAT、SLC31A1和DBT。这些基因在PD组中的表达低于正常对照组，且在预测PD疾病进展方面具有良好的诊断效率。通过对帕金森...

5、CMDLncS的生物学机制 通过基因集富集分析(GSEA)、生物信息学算法(如GSVA、Estimate、ssGSEA)揭示CMDLncS与生物学途径的关系，表明CMDLncS高/低患者在免疫、间质转化等方面存在差异。总结 本文深入解析了非套路化的生信研究，强调数据驱动与模型选择的重要性。在常规分析方法下，文章突出创新性和实用性，...

使用机器学习算法如SVM-RFE、LASSO回归和RandomForest，确定了四个特征基因：BTN3A2、CYFIP2、ST8SIA1和TYMS。文章进一步验证了这些基因在RA中的表达，并通过GSEA分析揭示了它们在RA组织中的作用。构建了RA诊断柱状线图模型，模型预测准确，验证集也证实了诊断价值。免疫相关性分析：文章使用ssGSEA方法研究...

此外，通过分析高风险和低风险组之间的DEGs，进行了GO富集和KEGG通路分析，揭示了与免疫相关的生物学过程和通路。最后，研究使用ssGSEA量化了不同免疫细胞亚群、相关功能或通路的富集评分，发现TCGA队列中高危组和低危组在抗原呈递过程上存在统计学差异。综上所述，本文探索了乳腺癌组织中铁死亡相关基因与其...

MCPcounter包可以从转录组数据中预测10个细胞类型的丰度，算法原理类似于ssGSEA。它包括选择转录标签、提取并标准化表达矩阵、定义和分级细胞微环境、进行MCP分组和非监督MCP聚类一致性检验、使用MCP样本和对照TM标签进行筛选和验证、进行MCPcounter打分以及验证打分结果。MCPcounter包的下载地址为：github.com/e...

先来观察下GSEA需要的gmt文件格式( h.all.v7.0.symbols.gmt )：共有3列信息：第1列：基因集名称（geneset names）第2列：基因集的URL，(备注：没有URL，直接写“NA”)第3列：基因集包含的基因 假如有这么一列基因 这样自定义的gmt文件就做好了，下一步就可以愉快的进行GSEA/GSVA/ssGSEA分析...

实现把bulk RNA当作single cell RNA来分析主要是有两种算法 反卷积 和 ssgsea ，而CIBERSORT就是基于反卷积算法来做的，所以这篇着重介绍反卷积算法。要想了解什么是反卷积，我们就要了解什么是卷积，我先show一张图，这张图就展示了卷积的过程 我想用一些比较容易懂的话来讲卷积，所以可能讲述或隐喻的...

分析结果输出为"CIBERSORT-Results.txt"，在每次运行后请记得重命名，以免覆盖已有的文件。结果可进行可视化展示，如箱线图、柱状图等。若对代码使用或可视化有困难，可报名参加小云提供的培训课程。课程内容涵盖目前免疫浸润分析最常用的工具和数据库，包括Cibersort、ESTIMATE、ssGSEA等，帮助学员全面掌握分析...