课题设计
思路1:单细胞数据作为起点,找出特征,去bulk数据库验证
思路2:bulk为起点,单细胞为终点
思路1和2对比
挖掘思路1
第一种思路可以用
subset(对象,culster==3) #假设3是上皮细胞群,用subset函数提取上皮细胞群
,然后用rownames()
提取上皮细胞名字,然后用data[]
取出上皮细胞的基因表达
挖掘思路2
注意点:免疫细胞cluster分布出来时,可以调高resolution,聚出更多cluster,把明确不是免疫细胞的cluster删掉,再聚类
同一癌种:癌、癌旁、转移灶不同细胞类型的比例、特征差异
挖掘思路3
不同物种
不同癌种
同一癌种治疗前后
挖掘思路拓展
探究不同生信工具的优劣势,工作量大
Timer计算准确性高,但是只能计算6种细胞类型
xCell和MCPcounter的计算准确性比较差
cibersort计算相对丰度出来的结果和单细胞数据结果比较一致
xCell可以算各种类型的细胞
总结:计算少量免疫细胞丰度用timer,多量用cibersort