结合TCGA数据库中膀胱癌的体细胞突变数据计算病人的TMB值,基于该值的中位数值将样本划分为高TMB组合低TMB组,首先刻画高低TMB组生存的差异;接下来,结合膀胱癌病人的表达谱数据,识别高低TMB组差异的基因,使用单因素和多因素cox回归分析进而结合构建了由8个基因组成的膀胱癌预后模型;考虑到TMB值和免疫治疗的关系,使用CIBERSORT软件对膀胱癌病人中22中免疫细胞的组成刻画,基于单因素cox回归分析,找到潜在影响病人生存的免疫细胞类。
肿瘤突变负荷(Tumor mutational burden, TMB)已成为预测肺腺癌(LUAD)患者对免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitors, ICIs)治疗反应的独立生物标志物。近年来,用于治疗NSCLC的免疫检查点抑制剂(ICIs)的引入革新了晚期NSCLC患者的治疗方法,极大地提高了某些患者的生存率,而MicroRNAs (miRNAs)在调节抗癌免疫反应中发挥重要作用,但miRNA表达模式与TMB在LUAD中的关系尚不明确,今天介绍的文献就是研究这一问题。
已封装成函数,如下: compareRiskModal=function(os,ev,risks){ library('survRM2') library('Hmisc') require(survival) library(survcomp) library(prodlim) os=data$SURVIVAL_...
本期汇总的文章来自优质微信公众号:弗雷赛斯 如果大家喜欢可以关注一下。 1.通过几个特征分类方法和明星TMB找关系 2.通过肿瘤干细胞特征和免疫微环境识别潜在靶向药物 3.利用共表达...
本次文章很多,需要细品,再仔细品。
分析报告的模板定制与自动生成
library(ggplot2) library(tidyverse) library(reshape2) plotMutiBar=function(dat,ist=F,xlb='',ylb='',lineCol='black',lineW=0.5,legTitle='Group',showValue=F,showLine=T){ if(ist){...
一、分析流程的批量运行顺序 二、分析流程的过程控制
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没有哪一个教程可以满足所有人的需求。在阅读教程时,一边动手操作,一边上网搜索更多相关的知识才会学的更快。
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前文链接: 图形化生物信息分析系统开发 - 1 需求分析及技术实现 图形化生物信息分析系统开发 - 2 样本信息处理 图形化生物信息分析系统开发 - 3 生信分析pipeline的进化 图形化生物信息分...
变量处理:要实现pipeline图形设计器,首先要先对用到的变量,做统一的设计 分析步骤/节点设计:前文提到,生信分析pipeline其实就是基于文件输入输出的工作流,这里对工作流做了简化,归纳起来工作流中有4种节点。 工作流设计: 最后,有了变量,和节点,最后就是工作流的设计了。用连接线,将以上4中节点连接起来,计算相互之间的依赖关系,用统一的格式保存起来。
模块替换矩阵BLOSUM(BLOcks SUbstitution Matrix),用于计算氨基酸替换频率。YouTube上看到一个关于讲解blusom 矩阵计算过程的视频,给出了一个例子:seq1 B A B A seq2 A A A C seq3 A A C C...
接上两篇内容,本文主要讲述工作中NGS从科研进入医学临床领域,工作中接触到生信流程,以及最终在自动图形化开放式生信分析系统开发中生信workflow设计实现的过程。 1.手动命令行运行 2. 脚本连续运行 3.一个脚本 shell 文件运行整个分析流程 4. 自动扫描文件并运行脚本 5. 带报告的自动扫描并触发运行脚本
小伙伴们,大家好,今天我们来开启一个新的话题,Single cell sequence,近来单细胞测序在探索生物过程、疾病机理等方面展现了前所未有的精度,通过对单细胞进行 DNA 和 RNAseq 我们得以高精度的了解单个细胞水平的体细胞突变情况,并且对于一个样本中细胞类型的组成和解析获得空前的认识。
生物信息建模大杂烩...