展开

关键词

The Cancer Immunome Atlas:图谱

疗法在多种恶性的临床治疗上取得了显著效果,然而还是存在大部分患者对于疗法没有响应的问题。 为了更好的理解细胞相互作用,科学家对来自TCGA和其他几个大型研究项目,共20种实体的NGS进行分析,对应文章链接如下 https://linkinghub.elsevier.com /retrieve/pii/S2211124716317090 为了更好的查看分析结果,将相关整理成了一个,网址如下 https://tcia.at/ ? GSEA 分析在某种特定的细胞是否富集,结果示意如下 ? 5. Heterogeneity 分析不同患者的异质性,结果示意如下 ? 6. 该不仅可以查看TCGA中不同的分析结果,其分析内容也值得我们借鉴,对于样本的NGS, 可以进行基因表达与生存分析的关联分析,可以进行细胞浸润分析,新抗原预测等分析内容。

1.4K30

TISIDB做浸润分析(临床意义)

众所周知,系统在发展和治疗反应中都起着至关重要的作用,治疗已经获得诺贝奖。而随着高通量测序和大时代的到来,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)是一个相关。 首先,概述囊括2530种出版物中的4176条记录,记录了988个与抗相关的基因。其次,高通量筛选和基因组图谱结合分析与T细胞杀伤或治疗相关的基因。 注意,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。对于分析,除了TISIDB,最常用的还有TIMER。 可以这两种结合起来使用,对浸润做充分的分析;也在设定细胞存在与否的条件下,用km plotter的存活率进行深度分析,巧妙地把TIMER和km plotter结合起来,无缝衔接

91110
  • 广告
    关闭

    腾讯云618采购季来袭!

    一键领取预热专享618元代金券,1核1G云原生数据库TDSQL-C低至4.9元!云产品首单低0.8折起,企业用户购买域名1元起…

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    TCIA : 不认识我?我哥是TCGA!

    为了更好的理解细胞相互作用,科学家对来自TCGA和其他几个大型研究项目,共20种实体的NGS进行分析。 TCGA想必不用多说,大家都很熟悉。TCIA(The Cancer Immunome Atlas,图谱),看着TCGA只差一个字母,顾名思义也是一个相关的。 研究过程中,作者便从TCIA下载了结肠癌患者的表型评分(IPS) 思维发散: 分型文章比较重要的结论就是分型后构建的模型能够预测治疗疗效。 5.Heterogeneity TCIA这个模块对每个样本的癌症抗原和遗传特征进行了分析,包括异质性和克隆性,以方便分析特征和的遗传特征。 结果示意如下: 小结: TCIA提供来自TCGA和其他源的20种实体NGS的全面基因组分析结果,我们可以进行基因表达与生存分析的关联分析,还可以进行细胞浸润分析、新抗原预测

    17730

    生信分析网站(浸润分析)

    做基因组学的分析(机制一); STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二); TISIDB/TIMER分析特征(机制三)。 微环境中有很多细胞,包括细胞、成纤维细胞、细胞、各种信号分子和细胞外基质等,微环境显著影响着的诊断、生存结局和临床治疗敏感性。其中浸润也是近几年研究的一个重要方向。 所以,我们要清楚一个概念那就是组织中并不是100%的细胞是细胞,不同组织的微环境都有着各自的特点。 目前已公开发表的在线中,包括TIMER、CIBERSORT、ImmuneCellAI、ABIS、EPIC等,通过机器学习和反卷积算法对样本中各类细胞的浸润情况进行分析。 ? 分析 TIMER(浸润分析首选) https://cistrome.shinyapps.io/timer/ TISIDB(全景式反应与分子的关系,与TIMER呼应,次选) http:

    3.6K42

    【精品思路在手,高分Paper不愁】转录组-微环境精品分析思路(三)

    思路导图: 来源:作者利用TCGA中结直肠癌的转录组来预测浸润的淋巴细胞。利用突变联合转录组来预测新抗原,并标记了每位患者的微卫星不稳定状态、甲基化状态等作为其分子表型。 一. 伴随着的进化,的抗原目逐渐减少,适应性应答削弱,固有增强。 四. 构建TIL和调节基因的互作网络,寻找候选的治疗靶点 1.将已知的激动剂或拮抗剂分子与浸润细胞相结合,构建互作网络,并关联TCGA预后,筛选出影响生存的分子。 2.为了验证这些候选结果与预后的关系,在GEO中下载了11个芯片研究,1945个样本进行验证。 六. 其特点为:在转移中下调;具有CCR8胚系突变的患者有较差的生存。TCGA中CCR8的表达与好的预后相关。

    7731

    纯生信也能发到18分!这个预后型Biomarker套路,感觉没什么难度!

    可以从,文献报道,公共集等等获得。 问题又来啦!有了相关基因我们可以用来做什么呢? 作者对TCGA中泛癌标本的RNAseqv2进行分析。研究18个相关基因特征和547个相关基因(包括PD-1)。分析每个基因/特征和文献报道的抗PD1单药治疗后ORR之间的相关性。 为了检测PD-1 mRNA、PD-L1的组化作者评估了117例晚期患者接受抗PD1单药治疗的独立集。 四.结果剖析 表达差异 & 分子交互 1.TCGA中与表达相关的PD-1相关基因 首先,作者合并了TCGA中34种不同的10078个样本的RNA序列(Fig.1A)。 ▲ Fig.2B 接下来,比较了内部集和TCGA(Fig.2C)之间每种癌症类型中PD-1高表达的比例。

    80121

    浸润:生信论文31多 思路分析

    做基因组学的分析(机制一); STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二); TISIDB/TIMER分析特征(机制三)。 首先是TIMER做基因在中的表达差异。 ? ? ? 详细而系统地做差异表达的分析,为后续生信分析提供参考。不过,尽管个人不倾向于TIMER的差异分析,但是这种炫酷的结果,也还不错。 每个小图右下角的表格肯定是手动添加的,增加的说服力,这种作图技巧值得学习! km plotter的妙用,结合浸润,做其与治疗、浸润和生存率的分析,三线表展示方式。值得学习。 ? ? 三线表展示大量的方式,很值得学习。 ? 热图展示四种基因与浸润淋巴细胞的相关性。 ? 检查点分子与浸润细胞的相关性分析。 该论文思路清晰,逻辑明确,作图技巧值得学习,是做浸润分析的典范。此外,包括km plotter的妙用,ROC曲线的展示,TIMER的热图分析,都值得我们学习和借鉴。

    99410

    陈小元杨振范文培Nat Biomed Eng:膜联蛋白A5在中的突释通过阻断凋亡细胞的吞噬作用增强细胞毒性T细胞反应

    在此,美国国立卫生研究院陈小元、杨震(标题处姓名有误,特此更正,深表歉意)和中国药科大学范文培实现了在中从二硒化物桥连的有机硅制成的静脉注射中空纳米颗粒中爆发释放膜联蛋白A5,通过利用原发作为抗原而产生了强大的抗 释放的膜联蛋白A5阻止了磷脂酰丝氨酸在垂死的细胞上的暴露,从而阻止了巨噬细胞对其识别,并使抑制性细胞凋亡朝着刺激性继发性坏死转移,从而将转变成可触发特异性、强大反应的抗原。 包含一种或几种抗原的大多传统苗无法克服异质性。因此,抗原不一定与特定完全相关。 在此处描述的方法中,原发本身充当原位抗原贮,其中包含启动强大的抗反应所需的所有相关抗原表位和损伤相关分子模式。另一个好处是,这种针对原位治疗性苗的方法避了繁琐的体外抗原生产。 总之,鉴于大多当前的癌症治疗方法均可诱导细胞凋亡,因此原位治疗性苗方法可为开发个性化原位苗提供强大而直接的通用方法。 ? ?

    54320

    缺氧结合微环境如何打造4分+纯生信文章?

    文章利用TCGA及CGGA中胶质病人表达谱进行低氧相关基因表达分析,基于CGGA集通过Cox回归分析建立模型,通过TCGA进行模型验证,先后利用生存曲线分析,ROC曲线分析,GSEA 低风险组与高风险组脑胶质患者之间的状况 低氧微环境可能会通过抑制抗效应细胞并促进逃逸来保护受自然抗反应。文章分析了低氧风险模型评估微环境的能力。 使用CIBERSORT方法与LM22特征矩阵相结合,文章评估了低风险和高风险神经胶质患者22种细胞类型的浸润差异。图6A总结两个的结果。 基因特征可从追踪表型网站下载。如图7A,B所示,在高风险评分组中,与循环负调控有关的基因大部分被上调,表明该组患者循环过程呈现低活性。 结语 本文从利用公共中胶质病人的RNA测序和临床病理,开发了一种低氧风险模型来反映神经胶质微环境并预测癌症预后。文章将低氧基因与癌症预后联系起来,得到了很好的预测结果。

    99331

    Nat Immunol:酸化依赖诱导的调节性相关巨噬细胞促进逃逸

    利用多种机制逃避抗反应。在这项工作中,作者提出由于高糖酵解活性导致的微环境的酸化可以调节相关巨噬细胞(TAM)的极化,从而促进的生长。 他们在TCGA中对原发性人皮肤黑色素(SKCM)和结肠腺癌(COAD)进行了比较分析,发现SKCM表现出更高的需氧糖酵解。 在已建立的B16和MC38小鼠模型的同系模型中,B16细胞的糖酵解能力高于MC38,导致微环境的酸化程度相对较高(乳酸的产生)。 从机制上讲,这种性酸中毒诱导了与相关的巨噬细胞中转录阻遏物ICER的G蛋白偶联受体依赖性表达,从而导致其功能性极化为非炎性表型并促进了的生长。 ICER缺陷小鼠具有有效的抗应答,而ICER缺陷TAM在功能上朝促炎性巨噬细胞表型极化。这些发现表明高糖酵解速率诱导的TME酸化导致抑制环境,并有助于逃逸。

    19110

    TIMER做差异分析散点图

    做基因组学的分析(机制一); STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二); TISIDB/TIMER分析特征(机制三)。 TIMER (Tumor Immune Estimation Resource)也是用高通量测序(RNA-Seq表达谱)分析组织中细胞的浸润情况,主要提供B cells, CD4+ T TIMER网站分7个模块,其中前6个模块是对TCGA的分析展示,第7个模块是对细胞浸润比例进行评估。 ? 基因模块,输入基因、类型后,submit即可。 ? 存活率模块。 SCNA模块,和基因输入,submit即可。 ? 差异表达分析。 ? 相关性分析。 ? ? 最后的评估模块其实是该的特色。 在进行浸润分析时,最好能多角度分析。 ?

    99330

    生信论文36.浸润与胃肠

    做基因组学的分析(机制一); STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二); TISIDB/TIMER分析特征(机制三)。 关于浸润淋巴细胞(或细胞)表型的研究,确实是研究热点。接下来,我们仍然关注浸润细胞的生信分析。 ? ? 在分析LAYN表达与各种生存率的相关性时,作者采用PrognoScan和km plotter(prognoscan+km plotter)双验证的模式,增加的可信度和说服力。 如果对或者浸润或者微环境有足够的了解,上述分析根本做不好,或者即使做出生信分析,也没法去分析结果的含义。 ? 微环境是很复杂的表型,也是值得挖掘的宝藏。 根分析结果,LAYN与单核细胞极化密切相关,这里作者把浸润的表型进一步深入,单核细胞极化是更具体的表型。

    47520

    Potent immunogenicity in BRCA1-mutated patients with high-grade serous ovarian carcinoma摘要介绍

    在这里,我们分析了HGSOC患者的基因组,以描述他们的微环境(TME)的表型,并找出原性的主要决定因素。 越来越多的证支持微环境(TME)预测对疗法的治疗反应。 通过组织化学评估发现PD-L1表达是一种合理的生物标志物,用于筛选对抗PD-1或抗PD-L1治疗有良好预后的人群。 观察到效应干扰素-c特征,6,7扩增的T细胞和更高的浸润淋巴细胞密度,改善了疾病控制。所有上述特征与TME的原型相关。 这里,在这里,我们旨在识别微环境,通过分析癌症基因组图谱(TCGA)上的公共可获得来分析HGSOCs。 通过机器学习方法,确定了一组确定原性的主要参。 此外,通过比较特定突变亚组之间显性参的表现,发现BRCA1突变的具有更高水平的有效治疗反应性特征,为IGS治疗具有HGSOC的BRCA1突变携带者提供了合理性。

    27510

    微环境生信高分套路

    材料与方法 1.1原始 作者从TCGA下载了551例LUAD病例的转录组RNA-seq(正常样品54例;样品497例)和相应的临床。 1.10 基因集富集分析 作者从Molecular Signatures下载了Hallmark和C7基因集集合,进行GSEA分析。 图2.分与LUAD患者生存率的相关性 2.3分与LUAD患者的临床病理分期有关 为了确定和基质成分的比例与临床病理特征之间的关系,作者从TCGA中分析了LUAD病例的相应临床信息。 TICs比例与BTK表达的相关性 总之,作者利用ESTIMATE算法,通过对TCGA中LUAD样本的功能富集分析,确定了LUAD中微环境相关的基因。BTK是LUAD患者的潜在预后因素。 更有趣的是,BTK可能是微环境从显性向代谢显性转化的一个指标。因此,在BTK抑制剂治疗LUAD患者之前,联合分析BTK表达、促B细胞亚型的量以及突变驱动类型的准确性还有待进一步研究。

    1K20

    震惊!这篇单基因泛癌刚刚发了27分!

    、CD4和CD8 T细胞的共刺激介导抗应答,以及细胞对T细胞裂解的敏感性。 接下来,作者基于pathway相互作用(http://www.ndexbio.org/)探索了CD40的调控途径网络。 为了评估CD40是否对治疗有预测价值,作者使用了功能障碍和排除(TIDE)框架(TIDE .dfci.harvard.edu),这是一个基于样本基因表达谱来评估逃逸潜力的计算框架 涵盖了胶质母细胞(n = 24)、头颈部鳞状细胞癌(HNSC n > 45),非小细胞肺癌(NSCLC, n < 33),肾癌(n = 408,膀胱癌(n = 298)、胃癌(n = 45)和黑色素 03 局限性 首先,中mRNA标记和图谱的分析来,缺乏实验验证;其次,关于CD40在细胞与非细胞中的作用的功能表征和验证对于确定CD40是driver还是下游基因是很重要的;第三,

    9420

    单细胞分析揭示葡萄膜黑色素新的进化复杂性

    微环境是一个动态网络,它包括细胞、细胞外基质和间质组织等,是影响转移的关键因素 浸润细胞检测到了之前无法识别的多种细胞类型,包括主要表达LAG3(一种检查点的marker)而非PD 4.1.2 下游:基于R 3.5环境 读入:11个样本的利用Seurat2.3.4 的 Read10X()读入,利用aggregate 进行整合。 接着进行过滤(标准是:UMI大于400, 每个细胞包含100-8000个基因,线粒体含量小于10%)。 image-20200505213437901 5.3 细胞V(D)J 分析 微环境中9441个细胞,分群如下: ? scRNA-seq V(D)J分析显示UM样品中克隆扩增的T细胞或浆细胞表明浸润的细胞能够引发反应,表明突变程度低并不是UMs对检查点抑制剂反应差的唯一原因。

    96630

    小鼠微环境分析方法调研

    所用:从SRA中搜集286个RNA-seq,通过标志基因过滤得到38个RNA-seq,用于区分细胞类型。 微环境学说 系统在 TME 中具有多方面的作用,癌症编辑的概念得到了许多研究证的支持,癌症编辑是系统可以约束和促进发展的过程,其通过称为消除(elimination),平衡 在这些阶段中,系统改变原性,并促进编辑的逃避识别。 如下所示: 与热 炎症型,型和沙漠型(2017) 2017 年 1 月,Daniel Chen 提出了一个新的癌症表型 ,可以看作是与热的升级版。 型(immune-exclude tumor)细胞周围也有大量细胞存在,但细胞不能渗透到细胞内核,而是被限制在细胞的外围基质。

    37910

    格源致善苏小平:AI助力新抗原预测,解决个性化苗难题丨镁客请讲

    一份调查,2016至2020年,全球精准医疗市场规模将以每年15%的速率增长。预计2020年全球精准医疗市场规模将破千亿,达到1050亿美元。 对症下药,为患者提供个性化疗法 癌症有多可怕? 根世界卫生组织国际癌症研究机构去年发布最新报告:仅2018年就新增1810万癌症病例,死亡人高达960万。 此处的新生抗原来源于特异性基因突变,它不受中心耐受的影响,可以引起针对细胞的特异性T细胞活化,产生强大的抗反应。 由于格源致善整个团队既有擅长分析和人工智能的专家,也有治疗领域的专家,所以他们的研究进程非常快。“我们仅仅用了半年的时间就走通了整个流程,现在已经在三家三甲医院开展临床实验。” 在新生抗原预测方面,他们通过神经网络算法同时检测多种突变产生的变异肽段,基于突变产生的变异肽段预测以上变异肽段与MHC I和MHC II的亲和力,再结合中国人群新生抗原预测和筛选出高质量新生抗原序列

    56140

    TIMER做浸润分析(临床意义)

    做基因组学的分析(机制一); STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二); TISIDB/TIMER分析特征(机制三)。 TIMER (Tumor Immune Estimation Resource)也是用高通量测序(RNA-Seq表达谱)分析组织中细胞的浸润情况,主要提供B cells, CD4+ T TIMER网站分7个模块,其中前6个模块是对TCGA的分析展示,第7个模块是对细胞浸润比例进行评估。 ? 基因模块,输入基因、类型后,submit即可。 ? 存活率模块。 SCNA模块,和基因输入,submit即可。 ? 差异表达分析。 ? 相关性分析。 ? ? 最后的评估模块其实是该的特色。 在进行浸润分析时,最好能多角度分析。但是,不要被方法所束缚,要用科研思维来引导生信技能,而不是生信技能引导科研思维。技能很多很多,也很多很多,还有新的不断出现,有时让人眼花缭乱。

    3.8K20

    【生信文献200篇】17 单细胞转录组揭示韩国人乳腺癌病人异质性

    最后,研究揭示了微环境中细胞和细胞形成的不同亚型的特征。并且其微环境由细胞和细胞(T淋巴细胞,B淋巴细胞和巨噬细胞)组成。 微环境的基因表达特征本身可以呈现独立于固有的亚型的预后值; 2. 形成癌症微环境的主要细胞群包括与癌症相关的成纤维细胞和细胞。 3. 具有调节性或衰竭表型的T细胞与抗的失败有关。 使用ESTIMATE算法得出纯度值。大多非癌细胞都在特征方面得分很高,低分的非癌细胞可能是成纤维细胞。 ? 作者通过染色证明了浸润性T细胞和B细胞: ? 作者对浸润的T细胞进行了活化和功能状态的分析。 其研究重点为:基质细胞和细胞。两者含量越多,纯度越低。

    30320

    相关产品

    • 精准预约

      精准预约

      腾讯云精准预约(AIPA)可基于AI引擎判断肿瘤患者病情情况,为患者和医生提供精准匹配的智能判病引擎能力。患者在挂号的过程中可上传自己的病历资料,AI引擎即可一秒输出结果。它可以大幅度提升肿瘤专科医院智慧门诊服务质量,提高医患双方效率及精准匹配度。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券