影响因子：8.786研究概述：阿尔茨海默病（AD）是一种严重的进行性神经退行性疾病，其特征是淀粉样蛋白-β（Abeta）斑块过度积累，神经功能障碍和认知障碍。本文采用ssGSEA、LASSO回归和WGCNA算法详细地评估AD患者的免疫微环境模式，使用SHAP和LIME算法分析机器学习模型的结果。接着使用了四个单独的GEO数据库进行外部验证，并根据区分基因的表达确定了免疫微环境的不同亚型。随后使用无监督聚类估计免疫微环境的亚组，对这些亚型之间的免疫微环境、增强功能和途径以及治疗药物的变化进行了进一步的研究。最后，使用AlzData和泛癌数据库以及RT-PCR分析验证了特征基因的表达。流程图：研究

IdentificationofaNovelPrognosticGeneSignatureFromtheImmuneCellInfiltrationLandscapeofOsteosarcoma从骨肉瘤的免疫细胞浸润情况中鉴定新的预后基因特征发表期刊：FrontCellDevBiol发表日期：202106SeptemberDOI:10.3389/fcell.2021.718624期刊相关信息一、背景        近年来，肿瘤微环境（TME）在肿瘤的发生发展中起着至关重要的作用，受到了人们的关注。肿瘤微环境包括肿瘤细胞、成纤维细胞、内皮细胞、免疫细胞、各种信号分子和细胞外基质。最新研究表明，肿

目前主流的免疫浸润计算方法是CIBERSORT和ssgsea，今天介绍CIBERSORT。1.输入数据要什么下面这段话摘自CIBERSORT的介绍Importantly,allexpressiondatashouldbenon-negative,devoidofmissingvalues,andrepresentedinnon-loglinearspace.ForAffymetrixmicroarrays,acustomchipdefinitionfile(CDF)isrecommended(seeSubheading3.2.2)andshouldbenormalizedwithMAS5orR