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生信人R語(yǔ)言學(xué)習(xí)必備

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（56線程，256G內(nèi)存，個(gè)人存儲(chǔ)1T）

• 基于之前對(duì)CIBERSORT軟件包的介紹和使用，今天小果要教大家如何在使用CIBERSORT包的前提下對(duì)其結(jié)果進(jìn)行可視化，可視化我們要用到的R包主要為ggplot2，感興趣的話就和小果一起來(lái)看一下吧！
  

準(zhǔn)備工作及免疫細(xì)胞分析

這一部分其實(shí)在之前小果已經(jīng)給大家做過(guò)詳細(xì)的介紹，在這里我們?cè)俅魏?jiǎn)單的回顧一下吧！這一步我們主要要做的工作有：

安裝以下 R 庫(kù)：ggplot2, ggpubr, reshape2, dplyr, CIBERSORT；

下載 LM22.txt數(shù)據(jù)集 和 TCGA deg_fpkm.tsv 數(shù)據(jù)文件；

從 LM22.txt 和 TCGA deg_fpkm.tsv 文件中讀取基因表達(dá)數(shù)據(jù)；

使用 CIBERSORT 庫(kù)對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行免疫細(xì)胞類型的分析，并使用 CIBERSORT 函數(shù)計(jì)算出各種免疫細(xì)胞類型的比例；

將?CIBERSORT 計(jì)算結(jié)果輸出到文件中

現(xiàn)在，你已經(jīng)成功完成了免疫細(xì)胞類型分析哦！怎么樣，是不是很簡(jiǎn)單呢！

將CIBERSORT的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，以適應(yīng)ggplot2的繪圖要求

生成的結(jié)果如下圖所示：

將圖像保存為PDF格式

ggsave("cibersort_barplot.pdf",height=10,width=25)

在上述代碼中，我們使用reshape2包的melt函數(shù)將CIBERSORT的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，生成長(zhǎng)格式的數(shù)據(jù)框。然后，我們使用ggplot2包的geom_bar函數(shù)生成堆積條形圖，并使用scale_fill_manual函數(shù)設(shè)置顏色，theme函數(shù)設(shè)置樣式，labs函數(shù)設(shè)置圖像標(biāo)題和軸標(biāo)簽。最后，我們使用ggsave函數(shù)將圖像保存為PDF格式。

到此為止，我們已經(jīng)成功地完成了免疫細(xì)胞比例分析，并可視化了結(jié)果。我們可以根據(jù)分析結(jié)果來(lái)進(jìn)一步研究免疫細(xì)胞在腫瘤組織中的作用和機(jī)制，為腫瘤免疫治療提供科學(xué)依據(jù)和指導(dǎo)！

怎么樣，今天的熱圖繪制你學(xué)會(huì)怎么用了嗎！

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