【0代码文章复现】乳腺癌免疫细胞浸润模式下的免疫微环境景观

今天复现的是一篇来自2021.4月Front Immunol上的 7分 的文章，思路比较容易理解，流程清晰。在早些时候我们解读了这篇文献：

文章《Landscape of Immune Microenvironment Under Immune Cell Infiltration Pattern in Breast Cancer》解析链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/1hZkCoD2AvKiaE7scKVxDQ

这次我们专门录制了视频，放在了bilibili上，在文末有观看链接地址，这篇文章主要分析了TCGA、GEO GSE58812，共有1,198份BRCA样本，确认了三种不同的免疫渗透模式，具有明显的预后和生物特征。在这三种模式下，时间的特征与三种已知的免疫特征非常一致：免疫排除、免疫沙漠和免疫发炎表型。根据ICI相关特征基因开发的基于ICI评分的单个肿瘤内的ICI模式的识别有助于解剖生物过程、临床结果、免疫细胞渗透、免疫治疗效果和遗传变异。高ICI得分亚型，其特点是抑制免疫力，建议免疫耗尽表型。在低ICI评分患者中发现了丰富的有效免疫细胞，这与免疫激活表型相对应，并可能呈现免疫治疗优势。免疫酚核作为免疫治疗结果的替代物实施，低ICI评分样本获得的免疫酚基显著提高。在 ICI 低分子组中激活了 JAK/STAT 和 VEGF 信号通路的丰富性。最后，确认了ICI评分与肿瘤突变负担（TMB）之间的协同效应。

二、工具准备

1、表格工具：

office EXCEL/WPS，应用于数据处理，调整；如果是过大的数据可能只有excel支持，WPS的优势只在于轻便好安装；

2、文本编辑工具：

notepad /ultraEdit等等，对大容量的二进制文本进行处理；

3、分析及绘图工具：

sangerbox 3.0：http://vip./home.html#

4、图片调整处理工具：

Adobe Illustrator也就是常提及的绘图中使用的AI，对矢量图进行调整，拼接的后期处理。

以上工具是脱离代码后最简化解决方案的必备之选，需要做分析的小伙伴提前准备好。

三、文章解读及复现

1、准备材料

使用TCGA,及GEO GSE58812在sangerbox中获得；

2、免疫细胞浸润得分及分组

使用sangerbox计算ESTIMATE和CIBERSORT免疫得分；

根据获得的免疫得分，完成进行格式处理和标准化后，进行一致性聚类；

免疫得分及临床和聚类分组数据绘制热图；

通过获得的聚类分组数据和临床生存数据绘制KM生存曲线；

免疫得分和聚类分组数据分组箱线图；

对免疫得分相关性计算及热图；

4、不同免疫表型的免疫细胞浸润模式特征

根据不同免疫细胞浸润得分分组，绘制其对应的生存曲线，使用KM生存曲线绘制工具；

首先在不同数据集中获得关键基因的表达值，然后根据获得的分组使用小提琴图绘制各个基因的表达分布情况；

5、免疫亚群的鉴定及关键基因的表达

使用limma对不同C3-C1以及C3-normal组进行差异基因分析；

对于样本进行GSEA分析，在对获得的功能通过气泡图工具进行可视化，可获得与原文相同的展示方式，我们也可以选择其他类型的展示方式，比如圈图、柱状图来展示富集结果；

获得对应的A-B亚群的样本，及其免疫得分绘制免疫得分分布的箱式图

6、 乳腺癌免疫细胞浸润评分的验证 

对于揭示了 ICI 模式在预后预测和 TIME 信息中的潜在作用，但上述这些分析只强调了样本人群，无法在个体中准确执行。选择对模型进行验证

绘制样本信息关系的桑基图；

对于高低ICI分中不同的生存进行KM曲线绘制和两者ICI评分分布情况的箱线图制

TCGA队列中高低ICI分组的GSEA分析

7、免疫细胞浸润分数与免疫治疗的相关性

对ICI高低分组中的各项免疫细胞浸润得分进行统计学观察，以及免疫特征富集绘制特图分别绘制了小提琴图和热图，我们可以通过前面使用到的分组小提琴图和热图绘制工具

高低ICI在分组中的免疫治疗特征分布，为分组箱线图

B图中的相关性热图；

C-H图分别为个特征包括免疫检查点抑制剂、CTLA4、HAVCR2等特征与ICI评分的相关性

8、构建预测列线图

IPS得分分布，里具体IPS分布小提琴图；

年龄和ICI的生存列线图；

9、免疫细胞浸润分数与肿瘤突变负荷关系

ICI评分与TMB关联。

高低ICI分组中的TMB得分分布，

高低TMB及ICI分组交集的生存曲线图，

高低两组ICI中的免疫突变负荷

四、文章总结

至此，全文复现结束，我们在过程中除了sangerbox外还需要反复使用excel工具，所以用好Excel 事半功倍哦，另外Sangerbox还提供了源代码，可以在运行结果中下载到，这一点可以让我们在投稿过程中少了很多麻烦。

五、视频地址

https://www.bilibili.com/video/BV1RU4y1M7Xg/