Python和R统计检验比较各组之间的免疫浸润

统计检验用于比较各组间的免疫浸润差异，通过定量分析特定免疫细胞的浸润水平，评估它们在不同条件或组别下的显著性变化。常用方法包括t检验、Mann-Whitney U检验、ANOVA或Kruskal-Wallis检验，选择依据数据分布及样本特点。这些分析可揭示免疫微环境特征，助力探索疾病机制、预测治疗效果或筛选潜在生物标志物，为精准医学提供数据支持。

Python片段

在 Python 中，统计检验可用于比较不同组之间的免疫浸润情况。常见的分析方法包括 t 检验、单因素方差分析（ANOVA） 和 非参数检验（如 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验）。以下是实现过程：

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1. 数据准备

假设你有一个数据集，包含以下信息：

• 样本编号 (Sample ID)
• 组别 (Group)
• 免疫浸润指标 (Immunoinfiltration)

以下是数据框的结构：

 Sample ID    Group    Immunoinfiltration
 1            A        0.8
 2            A        0.6
 3            B        1.2
 4            B        1.5
 ...

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2. 安装所需库

首先安装常用的库：

 pip install numpy pandas scipy seaborn matplotlib

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3. Python 代码实现

导入库与加载数据

 import pandas as pd
 import numpy as np
 from scipy.stats import ttest_ind, mannwhitneyu, f_oneway, kruskal
 import seaborn as sns
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 # 假设数据保存在 CSV 文件中
 data = pd.read_csv("immune_infiltration.csv")

可视化数据

可以先使用箱线图或小提琴图观察各组免疫浸润的分布：

 sns.boxplot(x='Group', y='Immunoinfiltration', data=data)
 plt.title("Immune Infiltration Across Groups")
 plt.show()

或者小提琴图：

 sns.violinplot(x='Group', y='Immunoinfiltration', data=data, inner='quartile')
 plt.title("Immune Infiltration Across Groups")
 plt.show()

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组间统计检验

(1) 两组之间的比较

• 使用 t 检验（假设数据符合正态分布）：

 group_A = data[data['Group'] == 'A']['Immunoinfiltration']
 group_B = data[data['Group'] == 'B']['Immunoinfiltration']
 
 t_stat, p_val = ttest_ind(group_A, group_B)
 print(f"T-test: t-statistic={t_stat}, p-value={p_val}")

• 使用 Mann-Whitney U 检验（非参数检验）：

 u_stat, p_val = mannwhitneyu(group_A, group_B)
 print(f"Mann-Whitney U Test: U-statistic={u_stat}, p-value={p_val}")

(2) 多组之间的比较

• 使用 单因素方差分析（ANOVA）：

 groups = [data[data['Group'] == g]['Immunoinfiltration'] for g in data['Group'].unique()]
 
 f_stat, p_val = f_oneway(*groups)
 print(f"ANOVA: F-statistic={f_stat}, p-value={p_val}")

• 使用 Kruskal-Wallis 检验（非参数检验）：

 h_stat, p_val = kruskal(*groups)
 print(f"Kruskal-Wallis Test: H-statistic={h_stat}, p-value={p_val}")

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4. 结果解读

• p 值小于显著性水平（如 0.05），则说明组间存在显著差异。
• 若结果显著，可进一步进行 事后分析（Post-hoc test），例如使用 Tukey HSD 或 Dunn’s test。

事后分析示例：

 pip install scikit-posthocs
 import scikit_posthocs as sp
 
 # 进行 Dunn's 检验
 posthoc = sp.posthoc_dunn(data, val_col='Immunoinfiltration', group_col='Group', p_adjust='bonferroni')
 print(posthoc)

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5. 完整流程示例

结合上述代码，可以顺利完成各组免疫浸润的统计分析和可视化。如果需要进一步扩展，还可以结合机器学习模型进行特征关联分析。

更新：亚图跨际