完整教程：ImmuCellAI 免疫浸润分析

ImmuCellAI是一个用于估计基因表达资料中多种免疫细胞丰度的工具，用于从Microarray或RNA-seq测序产生的转录组数据中推断出24种免疫细胞的相对比例，适用于来自肿瘤、正常组织或血液的样本。通过计算每种细胞类型的表达偏差谱的ssGSEA富集评分来预测估计不同群体中免疫细胞浸润的差异，以及预测患者对免疫检查点阻断治疗的反应。可以使用在线网站分析或R语言进行分析。

ImmuCellAI

ImmuneCellAI能够估计18种T细胞和6种其他类型免疫细胞（B细胞，NK细胞，Monocyte细胞，Macrophage细胞，Neutrophil细胞和DC细胞）的比例，同时可以预测患者对免疫检查点抑制剂治疗的反应。

1. 上传信息要求：log2 (TPM/FPKM/芯片表达数据 + 1 ) ，文件形式为 tab分割的txt

2. 文件格式要求：第一列必须是基因名（基因列不能够有空格），同时如果想直接分析免疫细胞差异的话，分组信息位于第二行，如下图：

该数据库依据如下marker进行免疫细胞浸润分析

当然，也许可上传自己的gene signature

ImmuCellAI 2.0

ImmuCellAI 2.0从基因表达数据集中估计一组更全面的免疫细胞的丰度。最初的 ImmuCellAI 专注于 24 种免疫细胞类型，而 ImmuCellAI 2.0 显着扩展到 9 个主要免疫细胞类别（包括 53 种特定亚型），从而能够更彻底地剖析大型临床队列和存档标本中的免疫微环境

R语言

ImmuCellAI 还提供了 R 包，用户可以通过 R 语言进行数据分析。需要注意数据预处理和分组信息的设置2。

ImmuCellAI | 免疫浸润计算工具 R包学习-CSDN博客

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