免疫治疗思路太复杂，学都学不会，烦死了

上周我们推广过一个免疫治疗会一直火的文章，后台很多粉丝留言，这个思路太复杂，学都学不会，烦死了。

于是今天我们直接整理成生信可执行方案，bia给你们。

有兴趣找我们做分析的，

定制更为详尽执行方案

零、下载TCGA、GEO相关数据集，选择TCGA数据做为训练集数据

一、对训练集数据非负矩阵拆分（NMF），提取 agene factor matrix W of (n genes × k factors)。

二、ssGSEA筛选免疫相关的NMF factors。

三、选择top150基因进行 NMFConsensus聚类 分组为immune and non-immune类。

四、利用NTP对immune-group二次聚类分为 immune-suppressed and immune-activated subtypes。免疫相关分为：免疫激活，免疫抑制两个亚型。（分析中聚类情况会进行调整）

五、模型效应评估（训练集）

（1）三个聚类组和TIL、CNV、TMB相关性分析。

（2）三个聚类组预后效应评估。

（3）三个聚类组在不同分期或客户指定类型的预后效应评估。

（4）TIDE或者其他免疫数据集进行免疫治疗效应评估。

六、三个聚类组基因集富集分析，确定聚类组的其他标签属性。

七、两个聚类组（三个聚类组）免疫浸润情况评估。

八、三个聚类组的驱动基因，TMB、CNV瀑布图展示。

九、不同分组的特定临床特征、TIL、mRNAsi、或者特定指标的对比分析。

十、外部数据验证效应

（1）免疫浸润情况

（2）预后情况