结果图
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介绍
原理
CIBERSORT 是基于线性支持向量回归(linear support vector regression)的原理对人类白细胞亚型的表达矩阵进行去卷积的一个网页版工具。多用于芯片表达矩阵,对未知混合物和含有相近的细胞类型的表达矩阵的去卷积分析优于其他方法 (LLSR,LLSR,PERT,RLR,MMAD,DSA) 。该方法仍然是基于已知参考集,提供了22种白细胞亚型的基因表达特征集—LM22.
网址链接:http://cibersort.stanford.edu/
CIBERSORT是基于线性支持向量回归的原理对免疫细胞亚型的表达矩阵进行去卷积的一个工具,可用RNA-Seq的数据来估计免疫细胞浸润情况。
用户只需要注册一个账号,就可获得500M存储数据和结果的空间。操作时,只需上传标准的表达矩阵文件即可分析免疫浸润;如果想要分析包含其他细胞类型的浸润比例,则需按照官网提示的格式上传相应的文件。
使用方法
(1)网页版
- 在网页注册账号
- 准备数据
- 需要分析的表达矩阵
- 参考数据集
- 上传数据,设置参数,运行CIBERSORT
(2)R语言版
直接运行
- 准备数据
- 需要分析的表达矩阵
- 参考数据集
- 一键运行
局限性
- 基于已知基因表达集,参考集LM22仅包含白细胞相关的特征基因。所以不需白细胞的研究者需要自行准备参考集,但是不一定能找到合适的参考基因集合;
- 测试集主要是根据芯片数据的,测序数据目前刚开始
网页版
(1)准备表达量数据
在数据分析之前首先需要准备好自己的数据格式,要求不能有缺失值,txt文档不能有双引号,RNA测序数据不要经过log转换或者其他标准化。数据样式如下所示:列为标本或者患者,行为基因。
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