免疫浸润分析模块

用途

本模块基于IOBR等R包，对bulk RNA-Seq数据进行肿瘤微环境免疫浸润分析，支持多种主流免疫浸润算法，并输出标准化的结果表格和可视化图表。

支持的免疫浸润及基质评分算法：

GeneID	Sample1	Sample2	Sample3
GENE1	1.234	2.345	3.456
GENE2	4.567	5.678	6.789

SampleID	tissue_type.samples	age	gender
Sample1	Tumor	45	Male
Sample2	Normal	50	Female
Sample3	Tumor	55	Male

SDAS bulkValidate immuneScore --expression fpkm.txt --clinical clinical.txt --group_col tissue_type.samples --group_type discrete --output result_dir

参数	是否必需	默认值	描述
--expression	是		表达矩阵文件路径。制表符分隔，行：基因ID，列：样本ID，值为FPKM/TPM等，不可为原始counts，不可log
--clinical	是		临床信息文件路径。制表符分隔，行：样本ID，列：临床特征
--group_col	是		分组列名（需在临床信息文件中存在）
--output	是		输出目录路径
--group_type	否	discrete	分组类型：discrete/continuous，默认discrete

--group_type分组类型说明
- 离散分组 (discrete)：直接使用临床信息中的分类变量进行分组，例如：Tumor vs Normal, Stage I vs Stage II vs Stage III
- 连续分组 (continuous)：将连续变量按分位数分为三组：Low, Medium, High
  
  分位数：0%, 30%, 70%, 100%

结果文件	描述
`tme_combine.txt`	所有免疫浸润方法的合并结果
`tme_heatmap.png/pdf`	TME免疫浸润热图
`StromaScore_heatmap.png/pdf`	基质评分热图
`<method>_stacked_bar.png/pdf`	各方法免疫细胞比例堆积柱状图
`<method>_grouped_boxplot.png/pdf`	各方法分组箱线图

免疫浸润合并结果表：tme_combine.txt每行一个样本，每列为不同免疫细胞类型的浸润分数。除免疫浸润不同免疫细胞评分外，还有基质评分信息。StromalScore_estimate为基质细胞总量，ImmuneScore_estimate为免疫细胞总量，ESTIMATEScore_estimate为非肿瘤成分即基质细胞与免疫细胞总量，这三列得分若为负数表示该类型成分几乎没有。TumorPurity_estimate列为肿瘤细胞占比，该值从0到1分布。

SampleID	Macrophages_M2_CIBERSORT	CD8_T_Cells_EPIC	...
Sample1	0.123	0.456	...
Sample2	0.234	0.567	...

免疫浸润热图：tme_heatmap.png/pdf 展示所有样本的免疫浸润分数热图，颜色表示分数高低。Group为--group_col设置的分组类型。如图为癌区与非癌区进行比较。Methods为本模块6种免疫浸润方法的结果。通过该图可看出哪些方法区分出了目标细胞或近似细胞类型，同时能看出癌区与正常组织整体是否有差异。