【原】quanTIseq:肿瘤浸润免疫细胞定量分析

quanTIseq基于反卷积算法，利用bulk samples的RNA_seq数据，可以对肿瘤样本中不同种类免疫细胞的组成进行预测，支持以下10种类型的免疫细胞

1. B cells

2. Classically activated macrophages(M1)

3. Alternatively activated macrophage(M2)

4. Monocytes

5. Neutrophils

6. Natural Killer(NK) cells

7. Non-regulatory CD4+ T cells

8. CD8+ T cells

9. Regulatory CD4+ T(Treg) cells

10. Dendritic cells

该软件设计成pipeline的形式，直接输入样本对应的测序原始数据，进行预处理，定量，免疫细胞组分预测，数据分析流程示意如下

分成以下3个模块

1. 预处理，使用Trimmomatic处理原始测序数据，去除adapter和低质量碱基

2. 基因表达定量，使用kallisto软件进行定量，定量的方式为TPM

3. 细胞组分预测，该软件的核心，利用反卷积算法预测样本中不同细胞的比例

该软件的用法非常简便，需要输入一个配置文件，在配置文件中指定了样本对应的序列文件的位置，内容示意如下

\t分隔的三列文件，第一列为样本名称，第二列和第三列分别对应R1端和R2端的序列文件。配置文件写好之后，直接运行一下代码即可

默认情况下，在输出结果目录会产生以下两个文件

1. quanTIseq_gene_tpm.txt

2. quanTIseq_cell_fractions.txt

第一个文件为每个样本中基因的TPM表达量，第二个文件为每个样本中免疫细胞组分的定量结果，内容示意如下

通过该软件可以方便的分析肿瘤样本的免疫细胞浸润情况，进一步结合生存分析可以从肿瘤免疫微环境中筛选相关的biomarker。

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