R语言在数据处理方面很是强大，然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理，大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法：
R语言为其他的语言提供了很多接口，其中最最高级的接口就是C++/C。今天就给大家介绍下在R中如何直接调用C++的函数进行数据的计算。在这里需要用到的包是Rcpp。此工具包中有四个核心的包：RcppArmadillo使得线性代数的引入语法更加接近matlab；RcppEigen 高优化的线性代数计算；RInside实现在C++中调用R代码；RcppParallel基于Rcpp实现计算的并行运算。我们首先看下包的安装：
Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。
本文主要使用它作为示例来对比算法和实现方式（R与Rcpp）对计算效率的影响，以及在 R 中如何简单使用 C++。
【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些？
最近一个人搞后台，框架底层+逻辑功能茫茫多，扛得比较辛苦，一直没抽出空来写点东西。
感谢水友们积极的提问，大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总，我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区，在此出一期关于该问题的解读。
需要使用C++编译器，安装方法取决于操作系统，Linux：一般安装了R就会安装了；Mac：Xocode；Windows：Rtools，与版本要对应。需要用到的包：microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
R 语言已经广泛的应用与生物信息分析中，包括 RNAseq，单细胞，生物统计，绘图等都要用到 R 语言。R 语言是生物信息分析平台重要的组成部分。本章节中我们将在服务器中配置完整的 R 语言分析环境。
英文标题：Genome and Transcriptome Biomarkers of Response to Immune Checkpoint Inhibitors in Advanced Solid Tumors
肿瘤免疫微环境 (TME) 可以调节 TMB 的分层能力（称为 TMB 能力），确定它是否可以预测给定癌症类型中的 ICI 反应。
最近工作需要绘制ROC曲线，对该曲线的计算细节进行了一番摸索。当前搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前使用逻辑回归（我的响应变量是0-1类型）对数据建模分析。实则不然，ROC曲线适用于任何判断0-1类型（真假、成功失败等二分类）响应结果阈值分割效果的评估。
之前因工作需要绘制ROC曲线，所以对该曲线的计算细节进行了一番摸索。刚开始我搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前应当使用逻辑回归等模型对数据建模分析。实则不然，ROC曲线适用于任何判断0-1类型（真假、成功失败等二分类）响应结果阈值分割效果的评估。这个道理我在2018年前后是不懂的，当时一想到画ROC、计算AUC就懵逼。
进行试验：在EMT6小鼠模型，探究TGF-β活化间质在免疫耗竭中是否发挥着关键的作用。
众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简
2018年，随着O药和K药相继在中国获批上市，中国的资本和药企对靶向PD-1/PD-L1的免疫治疗的热情达到了巅峰，大量的药企在开展相关的临床研究，一度出现没有足够的医生和患者参与临床研究的局面。
亲爱的小伙伴们！阔别大家将近10天，是不是等得有些着急了呢？本期大猫课堂将继续《R文本挖掘》系列，上节课中已经教大家如何用jiebaR分词包进行分词，本期将教大家一个更加进阶的分词功能：把搜狗专业词库添加进自己的用户自定义词典中。
转载于36大数据，原文作者：Selva Prabhakaran 译者：fibears
tmb值与免疫检查点抑制剂疗效相关，而TCGA数据库中的tmb值可以通过TCGAmutations包来计算
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
公共数据库的普通分型预后很难在高分期刊发表，因为这些分型不能用于评估治疗效果，很难具有实际意义。因此，分型的创新点和意义很重要。今天小编为大家介绍一篇2022年1月11日刚刚发表在Frontiers in immunology（7分+）的免疫检查点抑制剂 (ICI) 对黑色素瘤分型预后的文章，题目为Novel Molecular Determinants of Response or Resistance to Immune Checkpoint Inhibitor Therapies in Melanoma。
比如，最基础的也是最常见的一个癌症领域需求是说明为什么要在某疾病研究某个基因，其实就可以完完全全是使用TCGA数据库的公开信息，如下所示：
这部分内容摘自百度百科。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数（不放回）。超几何分布中的参数是N,n,M，上述超几何分布记作X~H(N,n,M)
TMB的 cut-off值目前暂时没有一个统一的标准，业内公认的几个cut-off值为10，12，16。
蛋白酪氨酸磷酸酶受体T型(PTPRT)是一种著名的磷酸酶，在黑色素瘤和非小细胞肺癌(NSCLC)中经常发生突变。我们的研究「旨在阐明其突变与免疫检查点抑制剂(ICI)疗效的关系」。
大多数肿瘤基因组综述类文章，对于数据分析部分只是介绍了基础分析部分，也就是从原始的 fastq 文件通过质控、比对、GATK流程、Call 变异最后得到 vcf 文件和拷贝数变异的结果就结束了。实际上，得到突变结果 vcf 文件后经过 VEP 或 ANNOVAR 等注释之后，还涉及到很多高级分析方法。主要可以分为以下几点：
作为 C++ 中与 Eigen 并驾齐驱的一大科学计算库， Armadillo 因其简单易用的特性深受广大程序员和科学家的喜爱，也获得了 Facebook、NASA、Boeing、Siemens、Deutsche Bank、MIT、 CMU、Stanford 等公司和高校的广泛使用。此外， Armadillo 的主作者和 Rcpp 的主作者联合开发了 RcppArmadillo，作为 R 语言中的主要科学计算库，在 Github 每月下载量高达 97.2 万次。除此以外，Armadillo 还在著名开源机器学习库 mlpack 中被用作主要的依赖库之一， 获得了极高的知名度。
与复制修复相关的DNA聚合酶的缺陷通常表现为超高的肿瘤突变负荷(TMB)，这与对免疫治疗的反应相关。不同聚合酶变异的功能和临床意义仍不清楚。
在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
高级别浆液性卵巢癌（HGSOCs）是免疫检查点抑制剂（ICIs）效果不理想的肿瘤之一。因此必须开发可行的生物标志物，用于鉴定响应候选者并指导HGSOC患者的精确免疫疗法。在这里，我们分析了HGSOC患者的基因组数据，以描述他们的肿瘤微环境（TME）的免疫表型，并找出免疫原性的主要决定因素。与其他实体肿瘤相比，我们观察到HGSOCs中PD-L1，总突变负荷（TMB）和溶细胞分子的最低水平。令人惊讶的是，TMB与肿瘤免疫反应无关，因为它无法预测以前临床试验中相当一部分患者对ICI的反应。通过机器学习方法寻找生物标志物对HGSOCs的免疫治疗意义，我们确定了决定HGSOCs免疫原性的十大最主要因素。有趣的是，我们发现BRCA1突变肿瘤呈现出一种独立于TMB的强效免疫原性表型，符合我们的主要因素和之前建立的免疫原性决定因素的标准。我们的研究结果提供证据表明，BRCA1突变可作为指导IGS治疗HGSOC患者的预测生物标志物。
肿瘤的免疫疗法是即手术，放疗，化疗等传统治疗手段之后兴起的一种新型的治疗手段，以PD-1/PD-L1抗体为代表的免疫检查点抑制剂在黑色素瘤，非小细胞肺癌等实体瘤的临床治疗中取得了不错的进展。
https://pan.baidu.com/s/1kNngtcRUXH9J1CEeE2MaVw?pwd=oj5g 提取码：oj5g ##################################
指数加权波动率是一种波动率的度量，它使最近的观察结果有更高权重。我们将使用以下公式计算指数加权波动率：
2017年年底，一项发表在顶级医学期刊《新英格兰》杂志的研究显示，“突变负荷”（Tumor Mutational Burden, TMB）是指示一种癌症类型是否对被称为“检查点抑制剂”的癌症免疫疗法药物做出反应的良好指标。
肿瘤突变负荷(tumor mutational burden,TMB)是指在一个特定的肿瘤组织当中相对的基因突变数量,即检测的肿瘤样本中,所评估基因的外显子编码区每兆碱基序列中发生突变的总数.计算公式: tmb(mut/mb)= 总突变数量(包括同义、非同义点突变、置换、插入及缺失突变) / 目标区域编码区大小。tmb是一个数值,具有高低之分,目前高低tmb的分界值没有统一的标准。
恶性肿瘤细胞可通过多种方式干扰肿瘤微环境的免疫细胞以减弱对肿瘤细胞的杀伤作用并诱导免疫细胞免疫耐受。而肿瘤微环境固有的复杂性，多细胞的动态特性，对获取免疫反应生物标志物和预测免疫治疗效果提出了巨大挑战。因此，作者期望使用 bulk RNA-seq数据与不同的先验知识来源（肿瘤浸润细胞，细胞内信号传导，TFs活性,细胞间通讯强弱）相结合，以得出基于系统的肿瘤微环境特征，量化免疫细胞组成以及细胞内和细胞间的通讯。作者通过将多任务学习应用于这些特征，预测免疫反应的不同特征，并基于可解释的Biomarker推导出癌症类型特异性模型。并将该模型应用于来自接受 PD-1/PD-L1 抑制剂治疗的癌症患者的独立 RNA-seq 数据，以证明EaSIeR 的方法可以准确预测治疗结果。
该数据挖掘的重点结论是：使用29 个TME 特征基因集合 对肿瘤转录组队列可以无监督聚类确定了四种不同的微环境亚型：
我们都知道癌症的特点是不同的基因改变积累，导致癌细胞表面出现不同的新抗原表达。人体免疫系统是机体发现和消灭肿瘤细胞的可靠“人体警察”。然而，肿瘤细胞可以利用机体内的免疫调节剂促进其自身发生“免疫逃逸”，人们先前认为的可靠“人体警察”则成为肿瘤逃逸的“帮凶”，这一发现影响了免疫抗癌疗法的发展趋势，比如抗PD-1或抗CTLA4抗体“免疫检查点抑制剂”。抗PD-1药物如nivolumab或pembrolizumab对超过15种癌症类型的临床疗效显著。这些药物对22种癌症的总体反应率(ORR)在0%到50%之间各不相同。因此，有必要筛选抗PD-1治疗的获益人群。那么预测抗PD-1单药治疗疗效的可重复性生物标记物可能具有临床价值。在作者团队先前的研究中已经报道了使用nCounter平台检测免疫相关基因（包括PD-1）的表达是可重复的，且与65例晚期肿瘤患者的抗PD-1单药疗法疗效相关。在这里，我们假设肿瘤样本中PD-1 mRNA的丰度可以解释不同类型肿瘤抗PD-1单药治疗后总ORR的差异。
今天跟大家分享的是2020年2月发表在Aging（IF：4.831）杂志上的一篇文章Analysis of immune-related signatures of lung adenocarcinoma identified two distinct subtypes：implications for immune checkpoint blockade therapy.在文章中作者通过TCGA和GEO数据集，发现了LUAD的两个预后亚型。然后运用TIDE算法、MutSigCV算法等分析方法，发现高危亚型对免疫检查点阻断治疗更敏感。
cBioPortal数据库是探索肿瘤的基因组学特征，是从DNA水平进行的，是对机制的进一步研究。基因差异表达、生存分析和免疫浸润分析，上述分析严格意义上讲均属于表型。免疫浸润分析属于交叉，算是表型式的解释，就是用现象解释现象，但其实并没有涉及具体的机制。
肿瘤内缺氧和免疫与肿瘤患者的预后高度相关。然而，还没有对膀胱癌（BLCA）中缺氧反应与免疫之间关系的系统分析。
本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
The genomic landscape of metastatic castration-resistant prostate cancers reveals multiple distinct genotypes with potential clinical impact
肿瘤突变负荷(TMB, tumor mutation burden)在生信数据挖掘领域是很古老的东西了，没想到还有人在用它进行各种分析...
HSF2作为转录因子，通过调节各种靶基因和信号通路，在皮质生成和精子生成中起重要作用。然而，HSF2与肿瘤的相关性仍然未知。
cBioPortal网站目前存储DNA拷贝数数据（每个基因的假定，离散值，例如“深度缺失”或“扩增”，以及log2水平），mRNA和microRNA表达数据，非同义突变，蛋白质水平和磷蛋白水平（RPPA）数据，DNA甲基化数据和有限的临床数据等，可以快速获取大规模癌症基因组学项目的分子谱和临床预后相关性，并将这些丰富的数据集转化为可视化数据以用于临床。
AiTechYun 编辑：nanan 2D图像转换为3D 今年1月，Fleisher和Shirin Anlen（该AI的开发人员）写了一个关于图像转换的AI，用来从视频中剔除角色。最近，通过交互式AI
我需要安装R软件包stochvol，该软件包 仅适用于3.6.0版的R。因此，我安装了R（3.6.0 版本），并使用打开它 RStudio。但是现在 ，即使我成功 使用来 安装软件包，也无法加载任何库 。具体来说，我需要加载的库是stochvol ，Rcpp和 caret。我尝试重新安装 R， 但仍然无法正常工作。
生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
