免疫细胞浸润分析（Cibersort法），以GEO数据为例，R语言实现与可视化

[视频作者] 盛夏的果实丶丶

[视频时长] 17:16

[视频类型] 校园学习

CIBERSORT是一种用于预测细胞浸润水平的生物信息学方法。CIBERSORT是基于模型的方法，其中使用样本 特定的基因表达数据 来训练模型，以便预测不同免疫细胞类型在样本中的 相对丰度。CIBERSORT可以用于预测许多不同的免疫细胞类型，包括 T 细胞， B 细胞，嗜中性粒细胞，巨噬细胞和许多其他细胞类型。使用 CIBERSORT 的一个常见用途是用于癌症免疫细胞浸润分析，以了解肿瘤环境中不同免疫细胞类型的相对丰度，以及它们如何影响肿瘤生长和进展 。