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TISIDB做免疫浸润分析(临床意义)

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芒果先生聊生信
发布2020-07-15 15:10:18
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发布2020-07-15 15:10:18
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文章被收录于专栏:芒果先生聊生信

众所周知,免疫系统在肿瘤发展和治疗反应中都起着至关重要的作用,肿瘤的免疫治疗已经获得诺贝奖。而随着高通量测序和大数据时代的到来,肿瘤的免疫特征进行综合分析越来越成为可能。

TISIDB (an integrated repository portal for tumor-immune system interactions)是一个肿瘤免疫相关数据的数据库。首先,概述库囊括2530种出版物中的4176条记录,记录了988个与抗肿瘤免疫相关的基因。其次,高通量筛选和基因组图谱数据结合分析与T细胞杀伤或免疫治疗相关的基因。此外,针对30种肿瘤,预先计算基因与免疫功能(例如淋巴细胞,免疫调节剂和趋化因子)之间的相关性。

该网站设定CD47为例子,点击网址进入后,呈现如下。

点击submit,显示搜索结果。

点击蓝色CD47,进入免疫特征的界面。

  • Function
  • Literature
  • Screening
  • Immunotherapy
  • Lymphocyte
  • Immunomodulator
  • Chemokine
  • Subtype
  • Clinical
  • Drug

每个都可以点击进去查阅相关资料。那么,我们在做生信论文的时候,该如何使用数据库中的数据呢?这就需要对特定的肿瘤有深入的了解,然后根据具体的需要,呈现在论文中。比如,在思路36的介绍中,作者关心肿瘤浸润淋巴细胞的特征,就可以点击进入Lymphocyte。结果展示如下。

做出类似的数据图,再进行肿瘤浸润淋巴细胞特征的分析,其实也是很惊艳的。注意,肿瘤免疫分析是以兴趣基因为前提的。这跟我们一直提倡的生信套路正好是吻合的。对于免疫分析,除了TISIDB数据库,最常用的还有TIMER数据库。可以这两种数据库结合起来使用,对免疫浸润做充分的分析;也在设定免疫细胞存在与否的条件下,用km plotter数据库对肿瘤的存活率进行深度分析,巧妙地把TIMER和km plotter数据库结合起来,无缝衔接。

这两种思路都非常赞!值得学习!

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-07-14,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 芒果先生聊生信 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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