运行只需要一步: results <- cibersort(sig_matrix = LM22, mixture_file = mixed_expr,perm = 1000,QN = F) sig_matrix/mixture_file:file path ormatrix perm:Number of permutations QN:Perform quantile normalization or not (TRUE/FALSE) 返回了一个列名为细胞类型、行名为样本名的细胞浸润程度(占比)...
Xgns<-row.names(X)Ygns<-row.names(Y)YintX<-Ygns%in%Xgns ###y中取xY<-Y[YintX,]###取共有子集 XintY<-Xgns%in%row.names(Y)###x中取yX<-X[XintY,]dim(X)dim(Y)#standardize sig matrixX<-(X-mean(X))/sd(as.vector(X))###标准化数据Y[1:4,1:4]X[1:4,1:4]boxplot(X[...
]XintY<- Xgns %in% row.names(Y)X<- X[XintY,]standardize sig matrixX<- scale(X, scale = FALSE) # use mean and sd to standardize the sig matrixempirical null distribution of correlation coefficientsif(P> 0) {nulldist <- sort(doPerm(P, X, Y)$dist)#print(nulldist)header...
(免疫细胞特征基因文件) sig_matrix <- system.file("extdata", "LM22.txt", package = "CIBERSORT") #perm置换次数=1000,QN分位数归一化=TRUE results <- cibersort(sig_matrix, "tpm.txt",perm = 0,QN = T) #得到的结果是第一列为样本,第一行为细胞类群 head(results[,1:4],n=12) ## B ...
sig_matrix <-"LM22-ref.txt" # CIBERSORT 内置数据库挖掘 mixture_file <- "mRNA2.txt" # 约80M,TCGA数据库 # 两个表达矩阵需要取交集 #read in data X <- read.table(sig_matrix,header=T,sep="\t",row.names=1,check.names=F) Y <- read.table(mixture_file, header=T, sep="\t", chec...
sig_matrix <- 'CIBERSORT/LM22.txt' ## 指定表达矩阵 mixture_file = 'exprMat.txt' ## 运行 res_cibersort <- CIBERSORT(sig_matrix, mixture_file, perm=10, QN=TRUE) 其中nperm给的是置换的次数,QN如果是芯片设置为T,如果是测序就设置为F,测序数据最好是TPM ...
#' results <- CIBERSORT('sig_matrix_file.txt','mixture_file.txt', perm, QN) #' #' Options: #' i) perm = No. permutations; set to >=100 to calculate p-values (default = 0) #' ii) QN = Quantile normalization of input mixture (default = TRUE) ...
BayesPrism是一个综合工具,旨在利用贝叶斯统计方法从bulk RNA测序数据中精确解析肿瘤微环境的细胞组成,并同时考虑细胞特异性的基因表达模式,通过先进的算法模块实现对复杂细胞混合物的深入分析和理解。 BayesPrism包含细胞去卷积模块和嵌入学习模块。细胞去卷积模块依据来自单细胞RNA测序(scRNA-seq)的细胞类型特异性表达轮廓...
#' results <- CIBERSORT('sig_matrix_file.txt','mixture_file.txt', perm, QN) #' #' Options: #' i) perm = No. permutations; set to >=100 to calculate p-values (default = 0) #' ii) QN = Quantile normalization of input mixture (default = TRUE) ...
sig_matrix <- 'CIBERSORT/LM22.txt' ## 指定表达矩阵 mixture_file = 'exprMat.txt' ## 运行 res_cibersort <- CIBERSORT(sig_matrix, mixture_file, perm=10, QN=TRUE) 其中nperm给的是置换的次数,QN如果是芯片设置为T,如果是测序就设置为F,测序数据最好是TPM ...