RNA 25. SCI文章中估计组织浸润免疫细胞和基质细胞群的群体丰度(MCP-counter)

MCP计数器方法的目的和发展。比较MCP-counter估计和cibersort估计的白细胞分数, MCP计数器的开发和验证框架。微环境细胞种群计数器（MCP-count）方法，该方法允许从转录组数据对组织中八种免疫细胞和两种基质细胞种群的绝对丰度进行量化。离体免疫组织化学数据支持该方法的有效性。因此此MCP-counter可以用于绘制人类健康组织和非造血人类肿瘤的免疫浸润的全局图。MCP-counter也提供R包。从基因表达矩阵中，它为每个样本生成 CD3+ T 细胞、CD8+ T 细胞、细胞毒性淋巴细胞、NK 细胞、B 淋巴细胞、源自单核细胞（单核细胞谱系）的细胞、髓样树突细胞、中性粒细胞以及内皮细胞和成纤维细胞。MCP-counter 是“单样本”分数，因为它们是在每个样本上独立计算的。然后，这些分数可用于直接比较队列中样本中相应细胞类型的丰度。通过使用石蜡包埋组织切片上免疫组织化学细胞定量对 MCP 计数器进行了定量验证。结果说明了它在 47 种健康组织类型和 32 种非血液系统恶性肿瘤中评估组织浸润的成功应用。

2. 基因文件

这个同样可以从官网下载，如下：

3. 基因表达矩阵

我们从GEO上获得表达矩阵之后，可以通过标准化后进行分析，行是样本名称，列是基因名称，如下：

参数说明

关于参数起始很简单，就是读入三个文件以及一个筛选类型featuresType，这个参数有三个选择，根据自己的实际实况进行选择即可，细节如下：

1. expression： matrix or data.frame with features in rows and samples in columns

2. featuresType： type of identifiers for expression features. Defaults to “affy133P2_probesets” for Affymetrix Human Genome 133 Plus 2.0 probesets. Other options are “HUGO_symbols” (Official gene symbols), “ENTREZ_ID” (Entrez Gene ID)or “ENSEMBL_ID” (ENSEMBL Gene ID)

3. probesets： Data frame of probesets transcriptomic markers and corresponding cell populations. Fetched from github by a call to read.table by default, but can also be a data.frame

4. genes：Data frame of genes transcriptomic markers (HUGO symbols or ENTREZ_ID) and corresponding cell populations. Fetched from github by a call to read.table by default, but can also be a data.frame

例子实操

三个文件都准备好后，我们就可以运行结果了得到结果了！

绘制热图

结果解读

MCP-counter和cibersort最大的区别就是cibersort是计算淋巴细胞的比例，而MCP-counter是一个决定计数方法。

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References:

1. Becht, E., Giraldo, N.A., Lacroix, L. et al. Estimating the population abundance of tissue-infiltrating immune and stromal cell populations using gene expression. Genome Biol 17, 218 (2016).

来源：桓峰基因