--生信自學(xué)網(wǎng)光俊
免疫浸潤是一個非常經(jīng)典的思路，通過簡單的基因矩陣數(shù)據(jù)，我們將復(fù)雜實驗才能提取的免疫細胞含量直接計算出來，對科研工作非常有幫助。今天我們來講講，通過腫瘤免疫浸潤分析，可以發(fā)表什么樣的文章。
免疫浸潤是2019年研究的熱點，通過geo或者TCGA分析，可以很容易的發(fā)表相應(yīng)的文章，就目前來看，如果發(fā)免疫浸潤挖掘方面的文章，3分都是比較低的。
我們先看看一個3分的文章，題目是” Profiles of immune infiltration in colorectal cancer and theirclinical significant: A gene expression- based study”。這個文章用到了GEO和TCGA的數(shù)據(jù)，下載好了數(shù)據(jù)以后，對數(shù)據(jù)進行整理，然后用CIBERSORT軟件進行分析，得到免疫細胞免疫細胞含量矩陣。這個思路和我們生信自學(xué)網(wǎng)的思路是一樣的，通過CIBERSORT的反卷積算法得到免疫細胞免疫細胞含量矩陣。
接下來的圖形，也跟生信自學(xué)網(wǎng)的視頻很相似，得到經(jīng)典的柱狀圖，熱圖，相關(guān)性熱圖、生存曲線，以及和臨床的相關(guān)性圖。
我們再看一篇4分的文章，文章名字是”Deviations of the immune cell landscape between healthy liver andhepatocellular carcinoma”，也是比較經(jīng)典的套路。這個文章數(shù)據(jù)來自GEO數(shù)據(jù)庫，由于GEO臨床數(shù)據(jù)相對于TCGA少很多，所以這個文章圖表相對來說少很多。對于GEO數(shù)據(jù)庫的免疫浸潤視頻，需求的學(xué)員也比較多，生信自學(xué)網(wǎng)近期也在考慮錄制的。
下載好了GEO數(shù)據(jù)后，我們第一步當然是對數(shù)據(jù)進行多芯片批次矯正，也就是batch normalize，這個我們生信自學(xué)網(wǎng)也有相應(yīng)的是視頻。得到矯正后的矯正后，我們同樣使用CIBERSORT的反卷積算法得到免疫細胞免疫細胞含量矩陣。得到了矩陣后，后面我們就是做組間的差異表達了。
接下來，我們分享下一篇11分的文章，文章名字是”Patterns of Immune Infiltration in Breast Cancer and Their ClinicalImplications: A Gene-Expression-Based Retrospective Study”。這個文章的最主要思路，和視頻的思路是一樣的，運用CIBERSORT的反卷積算法得到免疫細胞免疫細胞含量矩陣。
這個文章也有他獨特的優(yōu)勢，同時運用了幾個常用數(shù)據(jù)進行聯(lián)合分析，這也是處理數(shù)據(jù)最難的部分。作者首先從http://compbio.dfci.harvard.edu/pubs/sbtpaper/下載乳腺癌分型數(shù)據(jù)，然后通過TCGA、GEO、METABRIC數(shù)據(jù)，得到各個公共數(shù)據(jù)庫的乳腺癌分型樣品。接下來，通過一系列過濾標準，比如生存信息不完整的數(shù)據(jù)，得到符合標準的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)，經(jīng)過CIBERSORT處理，就得到了免疫細胞矩陣。得到矩陣后，后面就是和生信自學(xué)網(wǎng)視頻類似的分析，比如柱狀圖，生存圖，和臨床的相關(guān)性分析。所以要發(fā)高分文章，關(guān)鍵還是要樣品大，數(shù)據(jù)庫完全。
