在R中,我们可以使用ssgsea函数来进行单样本GSEA分析。该函数在GSVA包中提供。需要提供的参数包括基因表达矩阵(全表达矩阵)、基因集名称(免疫细胞基因集)以及每个基因集内基因的符号。函数的输出包括每个样本的ssGSEA得分。通常来说,ssGSEA得分越高,表示该样本或基因集越富集相关基因。 ssGSEA得分可以取任何实数值,取...
进行ssGSEA,我们需要的输入数据有基因表达矩阵和肿瘤浸润免疫细胞基因集。 1.导入基因表达矩阵 load("基因表达矩阵.rdata") View(data) 图1 行为基因、列为样本(注意是matrix,不是data.frame) 2.导入肿瘤浸润免疫细胞基因集 文献中比较常见的用来做肿瘤浸润免疫细胞分析的基因集主要用两个:一个是来源于文献Classif...
基于单样本基因集富集分析(ssGSEA)分数的免疫浸润分析 为了研究膀胱癌的免疫浸润情况,根据免疫细胞特异性标记基因的表达水平,对ssGSEA进行了评估,以评估样品中的免疫浸润水平(记录为ssGSEA评分)。 ssGSEA分析是基于GenePattern环境进行的(26)。为了运行ssGSEA在线分析(https://cloud.genepattern.org),将基因表达数据集文...
与GSEA不同,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,以此量化基因集的表达模式差异。 l 单基因GSEA分析是一种基于基因表达谱数据的生物信息学分析方法,它可以用来分析单一基因与一个特定生物过程或疾病状态的相关性以及其调控机制。单基因GSEA分析是在GSEA的基础上,对每个单一基因...
3. GSVA/ssGSEA分析 ssGSEA顾名思义是一种特殊的GSEA,它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,不同的是GSEA需要准备表达谱文件即gct,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。ssGSEA是为无重复的样本进行,geneset enrichment analysis准备的,所以不同于上方以组别...
胶质母细胞瘤(GBM)预后差,现有免疫治疗效果不佳,且缺乏有效的基于肿瘤免疫微环境(TIME)的免疫预后模型。研究人员用 TCGA 数据经单样本基因集富集分析(ssGSEA)构建模型,该模型可评估预后和免疫特征,为治疗提供指导。 在医学研究的舞台上,胶质母细胞瘤(Glioblastoma,GBM)犹如一个难以攻克的 “堡垒”,让无数患者和科研...
接下来,我们使用 gsva 函数计算基因集变化分析指标(GSVA),gsva()函数是一种基于非参数方法的通路富集分析(Pathway Enrichment Analysis)工具,而通路富集分析也是免疫浸润分析中常见的一个应用哦!它用于计算基因表达谱中每个样本与指定基因集的关联程度,将其转化为一个连续值得分。
SSGSEA实现步骤 安装和加载必要的R包 首先,我们需要安装并加载GSVA和BiocManager包。GSVA包提供了SSGSEA分析的方法。 install.packages("BiocManager")BiocManager::install("GSVA")library(GSVA) 1. 2. 3. 准备数据 在进行SSGSEA分析之前,我们需要准备基因表达矩阵和基因集。以下是创建示例数据的代码: ...
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第三步,也就是最重要的一步,就是进行ssGSEA分析了,这里直接把代码贴出来,方便大家学习使用(文末有领取方式): 1# run gsva 2library(GSVA) 3library(limma) 4 5ssgsea.res <- 6 gsva( 7 as.matrix(exp), 8 gene.set.list, 9 method = "ssgsea", ...