每读一篇文献，就能解决自己的一些困惑——这篇Cell仅用了8个样本去做生存分析，就发现了重要的有预后价值的细胞亚群

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一直觉得自己的样本量少，做出来的结果会不会不可靠，看到这篇Cell才知道，就算是8个样本，只要是有意义，样本量再少也丝毫不影响重要东西的发现。（主要发现了一个巨噬细胞亚群，然后分局这个亚群去做生存分析） 不过这篇文章后面还是做了一个验证队列，扩大了样本量 下面是主要的研究内容，开发了一个很有用的单细胞蛋白质活性分析的包VIPER（用的是单细胞转录组的数据去做的） 记录一个图像数据的工具包 phenoptr，有很多功能可以用 # 加载 phenoptr 库，用于细胞分割数据分析等相关操作 library(phenoptr) # 创建一个数据框 ihc_data，包含患者信息，包括患者编号、肿瘤分期和肿瘤分级 ihc_data=data.frame(patient=c( "PatientA" , "PatientB" , "PatientC" , "Patient1" , "Patient2" , "Patient3" , "Patient4" , "Patient5" , "Patient6" , "Patient7" , "Patient8" ),                     stage= ………………………………