ssgsea 28免疫细胞

SSGSEA（Single-sample Gene Set Enrichment Analysis）是一种基于基因组学数据的分析方法，用于评估免疫细胞类型的存在和活性。该方法能够通过基因表达数据分析样本中的免疫细胞类型和相关功能的丰度。

SSGSEA 28免疫细胞指的是通过SSGSEA方法鉴定并评估的28种免疫细胞类型。这些免疫细胞类型包括多种淋巴细胞亚群、单核细胞、自然杀伤细胞和其他重要的免疫细胞类型。

使用SSGSEA 28免疫细胞方法进行分析时，首先需要准备基因表达数据，通常是通过高通量测序技术获得的RNA测序数据。然后，将该基因表达数据与预定义的28个免疫细胞相关的基因集进行比较。

SSGSEA方法通过计算每个样本中免疫细胞相关基因的表达程度，将其分为高表达和低表达两种情况。然后，根据计算出的分数，可以将样本分为不同免疫细胞类型。这些分数可以表示该免疫细胞类型在样本中的丰度。

通过SSGSEA 28免疫细胞方法的分析结果，可以评估不同免疫细胞类型在样本中的存在和活性水平。这对于研究免疫反应的调节、疾病发展和药物治疗等方面具有重要的意义。

总之，SSGSEA 28免疫细胞是一种通过基因表达数据分析来评估28种免疫细胞类型存在和活性的方法。它可以帮助我们更好地理解免疫反应和疾病发展的机制，对于免疫相关研究和临床治疗具有很大的价值。

相关问题

ssgsea基因集合打分

ssGSEA是一种基因集富集分析的方法，用于评估基因集在样本中的相对表达水平。根据提供的引文，步骤3描述了如何使用ssGSEA-GIMME算法将基因组的ssGSEA分数转换为React水平。这意味着使用基因组的ssGSEA分数来计算基因表达的React水平。然而，具体的ssGSEA基因集合打分的步骤并未提及。因此，我无法提供关于ssGSEA基因集合打分的具体信息。

R语言ssGSEA代码

以下是基于R语言实现的ssGSEA富集分析代码：

library(GSEABase)
library(ggplot2)
library(dplyr)

# 定义ssGSEA函数
ssgsea <- function(gene_exp, gene_sets, nperm=1000, weighted_score_type=1, permutation=TRUE,
                   min_size=1, max_size=5000, verbose=FALSE, seed=NULL) {

  # 设置随机数种子
  if (!is.null(seed)) set.seed(seed)

  # 准备基因表达矩阵
  gene_exp <- as.matrix(gene_exp)

  # 准备基因集列表
  gene_sets <- gene_sets[gene_sets$Size >= min_size & gene_sets$Size <= max_size, ]

  # 计算基因集得分
  pathways <- list()
  for (i in 1:nrow(gene_sets)) {
    # 获取基因集中的基因
    genes <- gene_sets$genes[[i]]

    # 计算每个样本的基因集得分
    gss <- apply(gene_exp, 1, function(x) {
      # 获取基因集中基因的表达值
      pathway_exp <- x[which(names(x) %in% genes)]

      # 计算基因集得分
      if (weighted_score_type == 0) sum(pathway_exp)
      else if (weighted_score_type == 1) mean(pathway_exp)
      else if (weighted_score_type == -1) mean(abs(pathway_exp))
    })

    # 计算富集得分和p值
    if (permutation) {
      null_gss <- replicate(nperm, {
        # 打乱基因表达值
        shuffle_exp <- apply(gene_exp, 2, sample)

        # 计算每个样本的基因集得分
        apply(shuffle_exp, 1, function(x) {
          # 获取基因集中基因的表达值
          pathway_exp <- x[which(names(x) %in% genes)]

          # 计算基因集得分
          if (weighted_score_type == 0) sum(pathway_exp)
          else if (weighted_score_type == 1) mean(pathway_exp)
          else if (weighted_score_type == -1) mean(abs(pathway_exp))
        })
      })

      null_gss <- apply(null_gss, 2, function(x) sort(x))
      null_es <- apply(null_gss, 2, function(x) (mean(x > gss) - mean(x < gss)) / sd(x))

      es <- (mean(gss) - mean(null_es)) / sd(null_es)
      pval <- mean(null_es < mean(gss))

    } else {
      es <- (mean(gss) - mean(gss)) / sd(gss)
      pval <- 1 - pnorm(es)
    }

    pathway <- gene_sets$Pathway[i]
    pathways[[pathway]] <- list(es=es, pval=pval)

    if (verbose) {
      cat(sprintf("%s: ES = %.3f, p-value = %.3f\n", pathway, es, pval))
    }
  }

  return(pathways)
}

# 使用示例
# 准备基因表达矩阵和基因集列表
data(geneExp)
data(geneSets)

# 进行ssGSEA富集分析
pathways <- ssgsea(gene_exp=geneExp, gene_sets=geneSets)

# 将结果转换为数据框并排序
pathways_df <- lapply(pathways, function(x) {
  data.frame(Pathway=names(x), ES=x$es, pval=x$pval)
}) %>% do.call(rbind, .)
pathways_df <- pathways_df[order(pathways_df$pval), ]

# 绘制p值分布图
ggplot(pathways_df, aes(x=pval)) +
  geom_density() +
  xlab("p-value") +
  ggtitle("Distribution of ssGSEA p-values")

该代码使用了GSEABase、ggplot2和dplyr等库进行计算和绘图。在使用时，需要将基因表达矩阵和基因集列表传递给`ssgsea`函数。此外，还可以设置其他参数，例如是否进行置换和置换次数等。函数返回一个包含富集分析结果的列表。可以将结果转换为数据框并排序，然后绘制p值分布图。