肿瘤微环境是当前研究的一个热点，无论是国自然还是发SCI，都是比较热的点，那么，数据挖掘也不例外，很多人喜欢追随这样的热点。（肿瘤微环境是指肿瘤的发生、生长及转移与肿瘤细胞所处的内外环境有着密切关系，它不仅包括肿瘤所在组织的结构、功能和代谢，而且亦与肿瘤细胞自身的（核和胞质）内在环境有关。）TCGA数据数据可以追随这样的热点。
其实，这样的数据挖掘套路也不难，最主要的步骤就是得到下面这些数据：
也就是这三列数据：
Stromal score（基质细胞得分）
Immune score （免疫细胞得分）
ESTIMATE score （综合分，前两列相加）
根据这些得分分为低分组和高分组，可以生存分析，同时可以结合基因的表达数据，或者甲基化数据进行分析
例如，分析Stromal score和Immune score 对预后的影响：
然后可以根据评分进行分组进行基因差异分析：
后面接着对这些差异基因进行功能分析（跟之前GEO数据挖掘是一样的）
此外，你还可以结合临床特性进行分析，或者结合临床数据进行模型预测等等。
最重要的一步就是得到这些数据：
Stromal score（基质细胞得分）
Immune score （免疫细胞得分）
ESTIMATE score （综合分，前两列相加）
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