在这篇文章中，我们将探讨关于确定TME浸润模式的TMEscore包补充文件的相关内容。首先，作者使用了维度减少技术，从244个与TMEscore相关的基因签名中选择最具预测性的基因。维度减少是将高维数据转换为低维数据的过程，有助于更好地进行数据分析和可视化。作者还下载了来自TCGA Pan-Cancer肿瘤样本的Level 3 RNA-Seq原始计数数据，并从Genomic Data Commons获取了更新的临床和分子信息。这些数据经过预处理后，用于后续的统计和差异表达基因分析。此外，文章还介绍了使用TMEscore包补充文件进行肿瘤微环境评估的方法。TMEscore利用机器学习算法对肿瘤微环境进行评估和预测。最后，作者利用TMEscore包补充文件预测了免疫检查点阻断治疗的响应。