作为免疫浸润诸多算法中的一种，MCPCounter最早发表在2016年的Genome Biology杂志上，利用基因表达估计组织浸润免疫细胞和基质细胞群体丰度。

该算法可以估算8种免疫细胞（CD3 + T细胞，CD8 + T细胞，细胞毒性淋巴细胞，NK细胞，B淋巴细胞，单核细胞，髓样树突状细胞，中性粒细胞）和2种基质细胞（成纤维细胞和内皮细胞）的丰度。

一共8步，3分钟内即可得到表达谱中免疫细胞丰度文件。

1.安装MCPCounter包。

install.packages(c('devtools','curl'))

library(curl)

library(devtools)

install_github('ebecht/MCPcounter',ref='master', subdir='Source',force = TRUE) #利用devtools包的install_github函数进行安装

2.加载MCPCounter包。

library(MCPcounter)

3.从网站（https://github.com/ebecht/MCPcounter/tree/master/Signatures）下载好两个文件genes和probesets。

图片

4.读取genes文件

genes <- data.table::fread("genes.txt",data.table = F)

5.读取probesets文件

probesets <- data.table::fread("probesets.txt",data.table = F,header = F)

6.读取表达谱文件

test <- read.table("test.txt", header=T, sep="\t", check.names=F,row.names = 1)

7.利用MCPcounter.estimate函数估算浸润细胞丰度。

results<- MCPcounter.estimate(test,

                             featuresType= "HUGO_symbols",

                             probesets=probesets,

                             genes=genes)

8.输出结果文件

write.table(results,file="MCPCounter_score.txt",sep="\t",row.names =T,quote=F)

拿到MCPCounter_score文件后就可以做箱式图、散点图等可视化分析了。

怎么样，简不简单。

为了防止你们没有安装R，一个好消息是，该团队已经开发了MCPCounter算法的网页版webMCP-counter，现在不需要敲代码，点点鼠标就可以完成免疫浸润分析了。