現(xiàn)在腫瘤的免疫治療是一個大熱的研究方向，很多文章加入了免疫浸潤分析部分都可以提高一個檔次，下面我們就介紹一個做腫瘤免疫浸潤分析的網(wǎng)站。

網(wǎng)址如下：

https://cistrome./timer/

這個網(wǎng)站是做什么的？

簡單的來說它還是基于TCGA的數(shù)據(jù)庫，利用統(tǒng)計學(xué)的方法，來預(yù)測腫瘤的免疫細胞浸潤情況。一塊從病人身上切下來的腫瘤組織里，并非是純的腫瘤細胞，組織里還包括了各種免疫細胞和基質(zhì)細胞，這就是我們常說的腫瘤微環(huán)境，這些細胞的含量也和臨床的各種結(jié)局有著密切的關(guān)系。理論上我們要想知道這些細胞的含量占多少比例是需要進行流式細胞分選或者免疫組化染色的，但是現(xiàn)在可以通過算法來估算組織中的免疫細胞浸潤情況啦，這就是這個網(wǎng)站所做的事情，數(shù)據(jù)來源依舊是TCGA數(shù)據(jù)庫。

下面我們就看看它能做什么吧！它共分為7大模塊：

下面我們來具體介紹一下這個網(wǎng)站的特色。

輸入一個感興趣的基因，選擇癌種（可多選），就可以輸出這個基因表達水平和6種免疫細胞浸潤水平和腫瘤的純度的關(guān)系圖，是不是很酷！這里我選擇PDCD1在肺腺癌中的結(jié)果做演示，如圖1所示。

預(yù)后分析模塊可以說這個數(shù)據(jù)庫最精彩的部分了，除了可以繪制基因在特定腫瘤的KM曲線，還可以繪制6種免疫細胞浸潤水平在特定腫瘤的KM曲線，繪制KM曲線分組的臨界值及預(yù)后分析納入的時間可以由使用者自行選擇。另外，數(shù)據(jù)庫還會自動計算多因素COX回歸模型給你看，大喊一聲，酷斃了！我們這里把網(wǎng)站能納入的風(fēng)險因素都納入進來，之后基因還是選擇PDCD1和肺腺癌做演示。

圖2

由上圖分析可以看出B細胞和樹突細胞的浸潤程度是顯著影響預(yù)后的，值得進一步研究和探索。

這個模塊是探究某一腫瘤類型中有無某一特定基因突變的兩個亞組中免疫細胞浸潤水平有無差別。如圖3中所示，但是值得注意的是這里的基因不在可以自由輸入，而是由系統(tǒng)選擇了每一類腫瘤中非同意突變率最高的前50個基因進行分析，也就是說使用者只可以從這個范圍里選擇你感興趣的基因了，稍稍有一點遺憾，不過圖片還是很漂亮的。

與mutation模塊類似，SCNA模塊是按照某一基因的CNA不同情況分組，探究組間的6種免疫細胞浸潤水平的不同，CNA的分組本數(shù)據(jù)庫參考GISTIC 2.0分為deep deletion (-2), arm-level deletion (-1), diploid/normal (0), arm-level gain (1),  high amplification (2)五種情況。我們這里選擇肺腺癌，基因選擇PDCD1進行演示，如下所示：

這個模塊很簡單，就是我們經(jīng)?？吹降牟町惢蚍治?，就是輸入一個你感興趣的基因，它會把他在所有腫瘤中的表達情況繪制出來，并顯示P值，圖還是很漂亮的。

這個模塊主要用來進行基因與基因間表達水平相關(guān)性的分析，分別在X軸，Y軸輸入你感興趣的基因，一個值得注意的地方時它允許我們輸入多個基因，批量化分析，輸入的基因注意用逗號或者空格隔開即可，輸入與輸出結(jié)果見下圖。

除了使用TCGA的數(shù)據(jù)庫進行分析之外，我們也可以上傳的自己的基因表達數(shù)據(jù)，上傳后讓數(shù)據(jù)庫來幫我們計算自己樣本內(nèi)各種免疫細胞的浸潤水平，如果你的這些樣本還有生存信息的話，就可以用計算好的免疫細胞浸潤水平進行生存分析啦！上傳數(shù)據(jù)的格式如下圖所示，excel文件內(nèi)每一橫行代表一個基因，每一列代表一個樣本。還有一點需要注意哦，自己上傳的數(shù)據(jù)目前網(wǎng)站也只支持TCGA里有的腫瘤類型，如果是非TCGA的腫瘤，那就沒法分析了。

以上就是今天的全部內(nèi)容了！以后做免疫浸潤分析也有鼠標(biāo)一點就能完成的工具了！

END