单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis, ssGSEA),原理上与GSEA类似,不同的是不同于以组别为单位的GSEA分析,ssGSEA将样本内基因表达谱进行归一化处理,然后计算每个基因集对应的ssGSEA得分。通过这种方式,ssGSEA将单个样本的基因表达谱转换为基因集富集得分矩阵。因此,如果使用的是免疫细胞mar...
ssGSEA是一种用于评估单个样本中特定基因集富集程度的方法。在免疫浸润分析中,ssGSEA被用来评估单个样本中免疫相关基因集的活跃程度,从而推断该样本的免疫细胞浸润情况。 (一)数据准备(3种) 1.样本中基因表达谱 library(readxl) gene_exp <- read_xlsx("ssGSEA/gene_expression.xlsx") gene_exp<-as.data.frame...
geneset2<-split(geneset$Metagene,geneset$Cell.type)#ssGSEA:res<-gsva(as.matrix(exp),geneset2,method="ssgsea",kcdf="Gaussian",mx.diff=F,verbose=F)#给热图添加样本注释信息:group_list<-ifelse(str_sub(colnames(res),14,15)<10,"tumor","normal")annotation<-data.frame(group_list)rownames...
该工具通过基于肿瘤样本的基因表达谱,结合经过研究证实的各个免疫细胞的marker基因,利用ssGSEA(单样本富集分析)算法,估算出各个肿瘤样本的免疫细胞富集分数,以此来代表相对的浸润丰度,通过结合不同样本分组,即可知道某种免疫细胞在不同表型下是否存在浸润差异。用户只需要输入基因表达矩阵、已经经过研究证实的各个细胞的 mark...
从上图中我们看出,在肿瘤(cancer)和癌旁(control)组织中,其免疫细胞的浸润是显著不同的,通过聚类分支可以看出两类样本显著富集于不同的分支上。 好了,小试牛刀,没想到ssGSEA的结果这么不错,还不赶紧试试! 如需获取分析代码和测试数据 来自:忘仔扣扣糖>《NCAPD2》...
ssGSEA其中最明显的特征就是可以高度定制化。根据输入的gmt文件即可对样本数据进行随机游走,之后对每个样本计算出其免疫细胞的富集得分。 话不多说,马上进入实操环节。##输入文件准备 首先我们需要准备输入文件。其中文件主要为3个: “symbol.txt”(仅展示部分):数据为TCGA-LUSC的转录本FPKM文件 ...
ssGSEA:全称single sample gene set enrichment analysis,即单样本基因集富集分析,它是GSEA方法的扩展,主要是针对单个样本无法做GSEA而设计。 2 来源文献 2009年发表于nature,题目为Systematic RNA interference reveals that oncogenic KRAS-driven cancers require TBK1。
ssGSEA是一种常用于免疫细胞浸润分析的方法。该方法通过将每个样本的基因表达数据与特定的基因集(免疫细胞基因集)进行比较,来估计该基因集在该样本中的相对富集程度。 2. 使用 反/去卷积 ★单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis, ssGSEA),是GSEA方法的扩展,计算每个样本和基因集配对的...
r语言免疫浸润热图分组配色 r语言ssgsea免疫浸润 这期讲讲单样本基因富集分析,这个也蛮有意思的之前我已经介绍过基因集富集分析(GSEA),但是当时是用差异基因来分析,这期我们就通过单基因免疫浸润的方法来介绍一下。 前言 single sample Gene Set Enrichment Analysis (ssGSEA) 是针对单个样本进行 GSEA 分析,其基因...
CIBERSORT是一个程序包,使用LM22仅仅对免疫浸润细胞进行分析。 ssGSEA分析 1 文件准备 (文件样式) 1. 表达矩阵 2.cellMarker 原始表格 3. cellMarker 整理成list样式 代码 #加载包library(tidyverse)library(data.table)library(GSVA)#1.2 准备细胞marker (geneset)cellMarker<-data.table::fread("cellMarker.csv...