sig_matrix<-"LM22.txt"## 指定表达矩阵 mixture_file='SKCM.fpkm.txt'#运行cibersort 此步骤比较慢 cibersort_res<-CIBERSORT(sig_matrix,mixture_file,perm=10,QN=TRUE)# outputCIBERSORTresults cibersort_res[1:4,1:4]#Bcells naiveB
sig_matrix/mixture_file:file path or matrix 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)的矩阵(22种细胞之和的值为1),此外result中还会多出三列: P-value: 用来展示去卷积的结果在所有细胞类群中是否具...
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 ...
sig_matrix = LM22b, # 22种免疫细胞的marker基因 mixture_file = "normalize.txt", # 自己的数据用于分析计算免疫细胞 perm = 1000, # 置换次数,用来计算单个样本估算免疫浸润的p值。大多数文章会采用1000次。数值越大,p值的精确度越高,但运行时间也越久 QN = T # 如果是芯片设置为T,如果是测序就设置...
(免疫细胞特征基因文件) #sig_matrix <- system.file("extdata", "LM22.txt", package = "CIBERSORT") data(LM22) LM22[1:4,1:4]#547 22 set.seed(123456) res_cibersort <- cibersort(sig_matrix = LM22, mixture_file = mixed_expr,perm = 1000,QN = F) save(res_cibersort,file = "./...
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 #readindataX<-read.table(sig_matrix,header=T,sep="\t",row.names=1,check.names=F)Y<-read.table(mixture_file,header=T,sep="\t",check.names=F)Y<-Y[!duplicat...
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...
- './expression_data.txt' # 基因表达矩阵 # 运行 Cibersort 分析 # perm 参数表示置换次数,用于计算 p 值;QN 参数表示是否进行分位数归一化 results <- CIBERSORT(sig_matrix_file, mixture_file, perm = 1000, QN = FALSE) # 将结果保存为 CSV 文件 write.csv(results, 'CIBERSORT_results.csv',...
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 因为我对这个小函数进行了一点改造,所以会展示计算过程,就是缓解一些等待的焦虑
#' 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) ...