cibersort 参数

cibersort 参数
CIBERSORT（Cell-type Identification By Estimating Relative Subsets Of known RNA Transcripts）是一种用于推断组织或细胞样本中不同细胞类型相对丰度的计算方法。

它主要基于基因表达数据，例如RNA测序数据，通过解决非负矩阵因式分解问题来估计细胞类型的相对含量。

CIBERSORT 的参数通常包括：
1. 输入数据：
-Gene Expression Matrix：包含基因表达值的矩阵，每行代表一个基因，每列代表一个样本。

-参考基因组签名文件：描述不同细胞类型基因表达模式的文件，用于与样本中的基因表达进行比较。

2. 调整参数：
- Permutation Number：进行统计检验时的排列次数。

- Relative Importance of Markers：用于指定基因标记的相对重要性。

3. 其他参数：
- Output Format：指定输出结果的格式，例如文本文件、图形等。

- Batch Correction：如果数据中存在批次效应，可能需要进行批次校正。

-其他算法参数：有时会包含其他与算法运行相关的参数。

在运行CIBERSORT 时，通常需要提供输入数据的路径，选择相应的参数设置，并且可以通过调整参数来优化结果。

CIBERSORT 的详细文档和参数说明通常可以在官方网站或相关文献中找到。

请注意，CIBERSORT 是一个用于估计细胞类型相对含量的工具，其结果需要谨慎解释，因为它基于已知的基因表达模式，而且结果可能受到输入数据质量和选定基因签名的影响。