前几天有同学问了一篇文章里的一个方法的实现，看了一下这篇文章除了qPCR验证基本都是纯生信，今天就试着来复现一下。随缘复现哈，如果阅读数据不好看的话，可能就放弃了，希望大家多多点赞、在看，转发支持。

文章标题：Investigation of a Hypoxia-Immune-Related Microenvironment Gene Signature and Prediction Model for Idiopathic Pulmonary Fibrosis.

doi: 10.3389/fimmu.2021.629854

注：因为只是浅复现一下，个人水平也有限，过程中可能曲解作者的原意，难免存在纰漏或瑕疵，希望大家批评指正。

流程

本篇推文所在分析流程位置如图。

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方法简析

ESTIMATE为研究人员提供了基于表达数据的肿瘤纯度、基质细胞存在水平和肿瘤组织中免疫细胞浸润水平的评分。

浸润基质细胞和免疫细胞是肿瘤组织中正常细胞的主要组成部分，不仅在分子研究中干扰肿瘤信号，而且在肿瘤生物学中具有重要作用。使用表达数据估计恶性肿瘤中的基质细胞和免疫细胞(Estimation of STromal and Immune cells in MAlignant Tumours using Expression data，ESTIMATE)是一种使用基因表达特征来推断肿瘤样本中基质细胞和免疫细胞的比例的方法。也就是说，基质细胞和免疫细胞含量多，那肿瘤纯度低，反之肿瘤纯度就高了。

开始分析

数据格式

# estimate下载
getOption('timeout')
options(timeout=1000)
library(utils)
rforge <- "http://r-forge.r-project.org"
install.packages("estimate", repos=rforge, dependencies=TRUE)
library(estimate)
?estimate
library(help="estimate")
# 评分
filterCommonGenes(input.f="combat_exp.txt", output.f="exp_estimate_score.gct", id = "GeneSymbol")
estimateScore('exp_estimate_score.gct','exp_purify.gct' )
result <- read.table('exp_purify.gct',header = T,skip = 2)
head(result)

> head(result)NAME   Description  GSM1820739   GSM1820740   GSM1820741   GSM1820742
1  StromalScore  StromalScore -475.990263 -345.9680632 -390.8492694 -223.2208710
2   ImmuneScore   ImmuneScore 2543.250642 2473.3975436 2732.0745355 2760.4281562
3 ESTIMATEScore ESTIMATEScore 2067.260379 2127.4294804 2341.2252661 2537.2072852
4   TumorPurity   TumorPurity    0.614979    0.6079905    0.5827791    0.5591635

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