评估单基因对肿瘤免疫微环境（TIME）的影响，并分析与显著相关免疫细胞的相关性
评估单基因对肿瘤免疫微环境（TIME）的影响，并分析与显著相关免疫细胞的相关性。
核心选择原则
- 生物学重要性优先：优先选择在肿瘤免疫学中具有明确、重要功能的细胞类型。
- 避免冗余：多个算法都估算的同一细胞类型（如
CD8+ T细胞），选择1-2个最公认、最可靠的算法结果即可，不必全部纳入。 - 聚焦“功能状态”：对于有活化和抑制状态的细胞（如巨噬细胞M1/M2，T细胞记忆/初始/衰竭），这些状态比总体丰度更具生物学意义，应优先保留。
- 剔除模糊或低置信度指标：例如
uncharacterized cell（未表征细胞）、stroma score（基质评分，非细胞）、某些祖细胞（如Common lymphoid progenitor）等，它们会干扰分析。 - 保留关键的综合评分：如
immune score,cytotoxicity score,tumor purity，它们能从全局角度佐证你的发现。
推荐保留的细胞类型列表（按细胞类别划分）
| 细胞类别 | 推荐保留的细胞类型 (算法_来源) | 保留理由 |
|---|---|---|
| T Cells | T cell CD8+_CIBERSORT (或 T cell CD8+_QUANTISEQ) | 核心效应细胞，是抗肿瘤免疫的关键。CIBERSORT和QUANTISEQ的结果相对稳健。 |
T cell regulatory (Tregs)_CIBERSORT (或 Tregs_QUANTISEQ) | 核心抑制性细胞，促进免疫逃逸。与你的基因相关性可能非常显著。 | |
T cell follicular helper_CIBERSORT | 辅助B细胞功能，在三级淋巴结构形成中起作用，与较好预后相关。 | |
T cell gamma delta_CIBERSORT | 具有天然免疫和适应性免疫特性，在某些癌症中作用突出。 | |
T cell CD4+ memory activated_CIBERSORT | 活化状态的CD4+ T细胞，比总的“CD4+ T细胞”更有功能指向性。 | |
cytotoxicity score_MCPCOUNTER (或 _CONSENSUS_TME) | 细胞毒性评分，综合反映CD8+ T和NK细胞的杀伤功能，比单纯细胞丰度更有意义。 | |
| B Cells | B cell naive_CIBERSORT 和 B cell memory_CIBERSORT | 区分初始和记忆B细胞状态，记忆B细胞通常与更好的预后相关。 |
B cell plasma_CIBERSORT | 浆细胞，是抗体产生细胞，也是免疫微环境的重要组成部分。 | |
| NK Cells | NK cell_QUANTISEQ (或 NK cell activated_CIBERSORT) | 天然杀伤细胞，抗肿瘤免疫的另一核心力量。QUANTISEQ不区分状态，更稳定。 |
| Myeloid Cells | Macrophage M1_MCPCOUNTER (或 Macrophage M1_QUANTISEQ) | 促炎型巨噬细胞，通常具有抗肿瘤作用。 |
Macrophage M2_CIBERSORT (或 Macrophage M2_QUANTISEQ) | 抑炎型巨噬细胞，促进肿瘤生长、血管生成和组织修复。M1/M2的 |