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前年生信人推廣過TMEscore的思路:（IF:9）

同時去年生信人還推廣過如出一轍的m6Ascore的思路:(IF:15)

這兩個文章採用的方法包括後面N多的xxxscore都是基於興趣基因集聚類,篩選差異related gene 然後再進行分析的。

而本篇文章發表在期刊:Oncogene 9+，研究的也是TME，它採用的方法就不是聚類篩選差異，而是選擇WGCNA選擇相關進行拓展，而這種分析方法使得我們分析的思路突然大開。

令人思路大開的TMErisk研究
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一、免疫評分高低評估


二、差異分析+WGCNA+lasso構建模型


三、關聯臨床，模型驗證

四、富集分析

五、免疫、突變landscape

六、相關性分析

七、免疫&耐藥
絕對陽性的TMErisk研究
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