一般的组织样本或者血液样本并非单一细胞构成，其都存在异质性，这种非单一成分样本的测序属于
bulk RNA-seq，测序的结果表示的也是组织整体上的动态平均水平。而在肿瘤异质性研究过程中，对于肿瘤纯度以及其细胞组成的分析是非常重要的，所以现在很多肿瘤异质性研究都去做单细胞测序了（scRNA-seq），今天给大家介绍一种新的根据gene signature的方法来推断64种免疫和基质细胞类型的工具：xcell。
作者整合了FANTOM、ENCODE、Blueprint、GEO数据库共1822个纯人类细胞型转录组，既包括RNA-seq也有Array-based数据，使用单样本GSEA（ssGSEA）分析方法对每个样本进行评分，获得每个样本最可靠的特征集（gene signature），共生成了489个特征。然后建模评估样本表达谱与特征之间的关联。最后作者将这个根据基因表达谱计算其各个细胞类型富集分数的工具称为xCell 既有在线版（http://xCell.ucsf.edu/）,也有R版（https://github.com/dviraran/xCell/）
作者使用TCGA的表达谱数据对xcell的准确性进行验证，可以看出前面多个肿瘤主要富集上皮细胞，鳞状细胞癌中富集角质形成细胞，肾癌中富集肾小球膜细胞，肉瘤中富集软骨细胞，B细胞淋巴瘤中的B细胞T细胞等等等。进而可以看出xcell能够准确地推断出每种肿瘤的细胞组成类型。
接着使用富集分数做t-SNE分析,可以看出不同肿瘤聚按照细胞系组成聚成不同的族，也反应了肿瘤微环境的差异。
如果是使用xcell在线版的话，只需要比较表达谱和邮箱就ok了。
如果想检测单细胞RNA-seq(ssRNA-seq)的细胞类型，可以使用SingleR (https://github.com/dviraran/SingleR)
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