基于Immune Subtype Classifier进行肿瘤免疫亚型分类(49)

描述

现代肿瘤学认为肿瘤不再是一种疾病，而是一类疾病。对于同一种癌症类型（以癌灶器官命名）而言，由于肿瘤发病机制的复杂，在组织病理学及分子生物学上都具有高度异质性。肿瘤通常是多基因参与的复杂疾病，不同阶段具有不同基因表达谱，癌症的遗传性、个体差异性和分子机制的复杂性，因此需要由亚型来描述其特征。因此开发了一款基于ImmuneSubtypeClassifier包，根据肿瘤中的免疫细胞基因表达情况进行肿瘤免疫亚型分类的代码。区分免疫亚型用到了485个关键的基因，利用XGBoost分类器，根据这485个特征基因，建模评估样本表达谱与特征之间的关联。然后按照肿瘤中的免疫细胞基因表达情况将肿瘤样本分为6种免疫反应亚型：C1—伤口愈合型、C2—IFN–γ主控型、C3—炎症型、C4—淋巴细胞消减型、C5—免疫静默型、C6—TGF–β主导型。

使用方法：Rscript  ImmuneSubtype.R  –expdata= data.txt 

参数说明：

USAGE:ImmuneSubtype.R  –expdata=<expdata>PARAMETERS:

–expdata the tumor samples exprssion data ,input txt format.

 

操作步骤：

1、打开命令行界面，输入“Rscript  ImmuneSubtype.R”调阅帮助文档，确定该程序所需的输入文件。2、用户根据帮助文档中的参数说明内容，对参数进行设置。这里，必须输入参数有1个，分别是–expdata，用户提供基因表达谱。3、完成参数提交后，按下回车键，整个程序即正式开始进入执行。每步执行内容都会给出提示。程序执行完毕后，界面会显示”Program execution is completed“结束语。

 

结果展示：

1. result. csv

           

第一列为样本，第二列为亚型，依次对应着6种免疫反应亚型：C1—伤口愈合型、C2—IFN–γ主控型、C3—炎症型、C4—淋巴细胞消减型、C5—免疫静默型、C6—TGF–β主导型。

 

2. missingGenes. csv

 

注：区分免疫亚型用到了485个关键的基因。missingGenes 告诉你有多少基因是在输入数据中不存在的，如果比例过高，那最终计算出来的亚型就不那么可靠。2. missingGenes. csv

注：样本的免疫亚型分别情况，横坐标为免疫亚型，纵坐标count代表样本个数