現(xiàn)在腫瘤的免疫治療是一個(gè)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(gè)檔次，下面我們就介紹一個(gè)做腫瘤免疫浸潤分析的網(wǎng)站。
網(wǎng)址如下：
https://cistrome.shinyapps.io/timer/
這個(gè)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(jì)學(xué)的方法，來預(yù)測腫瘤的免疫細(xì)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(xì)胞，組織里還包括了各種免疫細(xì)胞和基質(zhì)細(xì)胞，這就是我們常說的腫瘤微環(huán)境，這些細(xì)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(xì)胞的含量占多少比例是需要進(jìn)行流式細(xì)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(xì)胞浸潤情況啦，這就是這個(gè)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：
（1）Gene模塊--探究基因表達(dá)和免疫浸潤豐度的關(guān)系
（2）Survival模塊--探究基因表達(dá)或者免疫細(xì)胞浸潤與預(yù)后的關(guān)系
（3）Mutation模塊—探究基因突變與免疫浸潤豐度的關(guān)系
（4）SCNA模塊—探究基因拷貝數(shù)變異與免疫浸潤豐度的關(guān)系
（5）Diff Exp模塊—探究腫瘤和正常組織的差異基因表達(dá)
（6）Correlation模塊—探究兩個(gè)基因的相關(guān)性
（7）Estimation模塊—可以上傳自己的樣本表達(dá)譜文件，它來計(jì)算免疫細(xì)胞浸潤比例
下面我們來具體介紹一下這個(gè)網(wǎng)站的特色。
探究基因表達(dá)和免疫浸潤豐度的關(guān)系
輸入一個(gè)感興趣的基因，選擇癌種（可多選），就可以輸出這個(gè)基因表達(dá)水平和6種免疫細(xì)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。
圖1
探究基因表達(dá)或者免疫細(xì)胞浸潤與預(yù)后的關(guān)系
預(yù)后分析模塊可以說這個(gè)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(xì)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(shí)間可以由使用者自行選擇。另外，數(shù)據(jù)庫還會自動計(jì)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(xiǎn)因素都納入進(jìn)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(xì)胞和樹突細(xì)胞的浸潤程度是顯著影響預(yù)后的，值得進(jìn)一步研究和探索。
探究基因突變與免疫浸潤豐度的關(guān)系
這個(gè)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(gè)亞組中免疫細(xì)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(gè)基因進(jìn)行分析，也就是說使用者只可以從這個(gè)范圍里選擇你感興趣的基因了，稍稍有一點(diǎn)遺憾，不過圖片還是很漂亮的。
圖3
探究基因拷貝數(shù)變異與免疫浸潤豐度的關(guān)系
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(xì)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(jìn)行演示，如下所示：
圖4
探究腫瘤和正常組織的差異基因表達(dá)
這個(gè)模塊很簡單，就是我們經(jīng)?？吹降牟町惢蚍治觯褪禽斎胍粋€(gè)你感興趣的基因，它會把他在所有腫瘤中的表達(dá)情況繪制出來，并顯示P值，圖還是很漂亮的。
圖5
探究兩個(gè)基因的相關(guān)性
這個(gè)模塊主要用來進(jìn)行基因與基因間表達(dá)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(gè)值得注意的地方時(shí)它允許我們輸入多個(gè)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。
圖6
自己的數(shù)據(jù)上傳
除了使用TCGA的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析之外，我們也可以上傳的自己的基因表達(dá)數(shù)據(jù)，上傳后讓數(shù)據(jù)庫來幫我們計(jì)算自己樣本內(nèi)各種免疫細(xì)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(jì)算好的免疫細(xì)胞浸潤水平進(jìn)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(gè)基因，每一列代表一個(gè)樣本。還有一點(diǎn)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。
圖7
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(diǎn)就能完成的工具了！
