肿瘤免疫浸润资源汇总

最新推荐文章于 2024-11-25 16:43:43 发布
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分类专栏： 生物信息学
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013313168/article/details/100185140
版权

1、GEO数据库免疫细胞浸润(CIBERSORT/小提琴图) 

https://v.qq.com/x/page/q0839wwfwaf.html

2、GEO数据库免疫浸润挖掘方向（应用在非肿瘤方向）

http://www.dxy.cn/bbs/topic/40560487

3、3到11分文章解读(肿瘤免疫浸润挖掘方向)

http://www.360doc.com/content/19/0212/12/52645714_814434909.shtml

4、发表在Nature Methods上的CIBERSORT在线分析工具，是一个怎样的操作？

http://www.sohu.com/a/302781557_652735

5、CIBERSORT: Web-tools of deconvolution

https://www.jianshu.com/p/bd42a6e844d5

6、免疫浸润分析方法信息汇总

https://www.jianshu.com/p/968cc19aa0e3

7、CIBERSORT官网

https://cibersort.stanford.edu

 

The Cancer Immunome Atlas:肿瘤免疫图谱数据库
庐州月光的博客
07-24 2396
欢迎关注”生信修炼手册”!肿瘤免疫疗法在多种恶性肿瘤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免疫疗法没有响应的问题。为了更好的理解肿瘤和免疫细胞相互作用，科学家对来自TCG...
免疫微环境、免疫细胞浸润分析、免疫功能分析
.
11-20 1257
肿瘤免疫微环境（Tumor immune microenvironment）是指肿瘤细胞存在的周围微环境，包括周围的血管、免疫细胞、成纤维细胞、骨髓源性炎性细胞、各种信号分子和细胞外基质。肿瘤和周围环境密切相关，不断进行交互作用，肿瘤可以通过释放细胞信号分子影响其微环境，促进肿瘤的血管生成和诱导免疫耐受，而微环境中的免疫细胞可影响癌细胞增长和发育。 对于免疫微环境有一个流行的学说——“种子与土壤”学说，肿瘤的发生发展是肿瘤细胞与其微环境相互影响、共同进化的结果。肿瘤微环境由不同种类的间质细胞和炎性介质以及细
oracle 芒果db,TIMER+TISIDB分析肿瘤免疫浸润
weixin_32012539的博客
04-14 1067
生信论文的套路ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；临床标本从蛋白水平确认(或HPA数据库)，很重要；Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性；cBio-portal数据库做基因组学的分析(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分析肿瘤免疫特征(机制三)。我们介绍过，TIMER和TISIDB数据...
肿瘤免疫治疗多组学综合分析数据库CAMOIP v1.1上线啦！
悟道西方
07-22 2416
大家好，非常感谢大家对CAMOIP的兴趣和支持。经过半年多的努力，我们的CAMOIP工具迎来了1.1版本，这个版本有更多的功能和更好的用户体验感。CAMOIP提供用户对免疫治疗预后的生物标志物(如基因突变或基因表达：预后分析)的筛选和后续分子机制的探索 (如①表达分析，②基因突变全景分析，③免疫原性分析-TMB，免疫原性分析-NAL，免疫原性分析-MANTIS score...
RNA 12. SCI 文章中肿瘤免疫浸润计算方法之 CIBERSORT
weixin_41368414的博客
03-06 7703
免疫浸润也是近几年肿瘤研究的一个重要方向。通过表达数据即可推算出这个整体样本中究竟有哪些免疫细胞。下面我们就基于数据库数据来看下整个流程分析！
免疫浸润分析
2302_80650915的博客
01-29 992
逆转获得原始表达值（以log2为例）
ProTICS分析：肿瘤免疫细胞分子亚型与预后关联研究
该文档标题中提到的“ProTICS”指的可能是“Prognostic Tumor Immune Cell Subtypes”（肿瘤浸润免疫细胞预后亚型），这通常关联到生物信息学中的癌症研究领域。生物信息学是一个应用计算机科学、统计学和数学来...
Nature：激酶正成为炎症和自身免疫病的热门靶点（二）| 鹰谷靶点
ShanghaiIntegle的博客
09-13 937
续 之前小编给大家分享了文章的总论和部分各论《Nature：激酶正成为炎症和自身免疫病热门靶点（一）| 鹰谷靶点》，下面把剩下的各论也抛砖引玉地分享给大家。 ITK和BTK TEC家族是表达在胞内的非受体蛋白酪氨酸激酶，家族成员有BTK、ITK/TSK/EMT、TEC、TXK和BMX，其结构具有高度同源性。TEC激酶家族主要在造血细胞中表达，在白细胞的发育和功能中具有重要的作用。其中，BTK和ITK是具有吸引力的药物靶点。BTK能够调节肥大细胞中的Fcε受体(FcεR)信号传导，参与到IgE介导的疾病，如.
护士资格考试口诀技巧大汇总(医师从业指南).doc
09-29
7. **恶性肿瘤治疗**：一般原则是除白血病、绒毛膜癌、浸润性葡萄胎之外，其他恶性肿瘤首选手术治疗。 8. **药物应用**：葡萄糖酸钙用于多种情况，如过敏反应、高血钾、心脏抑制等。碳酸氢钠则有多种医疗用途，但...
大学生-内科下名解加大题-期末复习资料汇总.pdf
01-15
28. **急性白血病**：起病急，表现为贫血、出血、感染和浸润等征象，按形态学、免疫学、细胞遗传学和分子遗传学分型。 29. **白细胞淤滞症**：高白细胞计数（200*10^9/l）导致血流缓慢，可能出现器官缺血症状。 30...
Cibersort的数据与代码
02-22
Cibersort的数据与代码
基于R语言利用CIBERSORT分析免疫浸润（一）
m0_47675572的博客
07-26 8322
学习CIBERSORT心得
Cibersort免疫浸润 --- 详细教程
ZxVSaccount的博客
11-25 6632
免疫浸润是指免疫细胞如淋巴细胞、浆细胞、巨噬细胞等进入到组织或器官中，并在这些组织或器官中发挥免疫功能的过程。免疫细胞的浸润可以是炎症反应的一部分，也可以是针对感染、肿瘤或其他疾病的免疫应答的一部分。免疫浸润通过调节免疫反应和炎症反应的程度和类型，起到维护机体免疫平衡和清除异常细胞或病原体的作用。在某些情况下，免疫浸润可能导致炎症反应过度，引起组织损伤，例如自身免疫性疾病。因此，免疫浸润在许多疾病的诊断和治疗中都具有重要的意义。免疫浸润可以通过组织切片染色和免疫组织化学等方法观察和分析。
转录组8种免疫浸润分析方法整理
zfyyzhys的博客
08-17 4968
转录组8种免疫浸润分析方法整理(CIBERSORT/quanTIseq/EPIC/xCell/TIMER/MCPcounter/ImmuCellAI/ESTIMATE)
ggplot2实现分半小提琴图绘制基因表达谱和免疫得分
悟道西方
04-13 6223
最近看到很多人问下面这个图怎么绘制，看着确实不错。于是我查了一些资料，这个图叫split violin或者half violin，本质上是一种小提琴图。参考代码在https://gist....
ImmuCellAI | 免疫浸润计算工具 R包学习
Aechh的博客
01-06 6161
ImmCellAI是一个从基因表达数据集（包括RNA-Seq和芯片数据）中估计24种免疫细胞丰度的工具，其中24种免疫细胞由18种T细胞亚型和6种其他免疫细胞组成。B细胞、NK细胞、单核细胞、巨噬细胞、中性粒细胞和DC细胞。此外，ImmuCellAI可用于估计不同人群免疫细胞浸润的差异，以及预测患者对免疫检查点阻断疗法的反应。同时拥有人和小鼠版本。人版本:ImmuCellAI (Advanced Science 2020 , ESI high citation paper) 的小鼠版本。
Cibersort免疫浸润的在线分析及R语言代码实现
热门推荐
悟道西方
05-13 3万+
上期展示了ESITMATE（基于转录组数据）计算免疫得分和肿瘤纯度的一个例子，详见ggplot2实现分半小提琴图绘制基因表达谱和免疫得分。实际上计算肿瘤纯度的方法还有InfiniumPur...
免疫浸润结果可视化
医学和生信笔记的博客
06-02 7738
接下来就是批量计算每一个基因和28种细胞之间的相关系数和P值，这个需求你可以写循环实现，或者apply系列，purrr系列等，但是我试过，都太慢了，尤其是数据量很大的时候。OK，就先介绍到这里，关于结果的可视化，我这里介绍的只是最常见的，冰山一角而已，毕竟可视化方法太多了，不可能全都介绍到。如果你需要单独画图，并保存，也是可以的，都没有问题，只要你基础够扎实，想做什么都可以，你R语言基础不行，啥都做不出来。不过这种展示的是1个基因和其他细胞的关系，就是1对多的关系展示，上面的热图是多对多的关系展示。
免疫浸润计算方法是CIBERSORT和ssgsea 画图
生信小博士的博客
10-23 8112
目前主流的免疫浸润计算方法是CIBERSORT和ssgsea，今天介绍CIBERSORT。
R语言timer免疫浸润
最新发布
03-29
### 使用 R 语言与 TIMER 数据库进行肿瘤免疫浸润分析 在生物信息学研究中，TIMER（Tumor Immune Estimation Resource）是一个广泛使用的在线平台，用于评估多种癌症类型的肿瘤纯度以及不同免疫细胞的丰度。虽然 TIMER 提供了一个友好的网页界面来执行这些分析，但在某些情况下，研究人员可能希望利用 R 语言的强大功能来进行更灵活的数据处理和统计分析。 以下是基于 R 的方法，通过调用 TIMER API 或者下载数据后进行本地分析的方式实现肿瘤免疫浸润的研究： #### 1. 安装必要的 R 包 为了完成这一任务，通常需要安装一些常用的 R 包，例如 `httr` 和 `jsonlite` 来访问网络资源并解析 JSON 格式的响应数据；或者使用 `ggplot2` 进行高级绘图[^3]。 ```R install.packages(c("httr", "jsonlite", "dplyr", "ggplot2")) library(httr) library(jsonlite) library(dplyr) library(ggplot2) ``` #### 2. 访问 TIMER API 获取数据 可以通过发送 HTTP 请求到 TIMER 的服务器获取特定癌种的相关信息。下面展示了一段简单的代码片段说明如何从 TIMER 下载有关某种癌症类型中的 CD8+ T 细胞比例的信息[^4]: ```R url <- 'https://cistrome.org/api/timer/correlation/' params <- list( gene='CD8A', # 基因名称 cancer_type='LUSC' # 癌症类型 (e.g., LUSC 表示肺鳞状细胞癌) ) response <- GET(url, query=params) data <- fromJSON(content(response, as="text"), flatten=TRUE) head(data) # 查看前几条记录 ``` #### 3. 数据预处理与可视化 一旦获得了原始数据，则可以根据需求对其进行清洗、转换，并最终呈现出来以便进一步解释结果意义。这里提供一个基本的例子演示如何绘制散点图比较两个变量之间的关系[^5]: ```R # 创建一个新的列表示样本分组情况 data$group <- ifelse(data$value > median(data$value), "High", "Low") # 利用 ggplot2 库制作图表 p <- ggplot(data, aes(x=value, fill=group)) + geom_histogram(binwidth=.5, alpha=.7, position="identity")+ theme_minimal()+ labs(title=paste('Distribution of ', params$gene,' expression in ', toupper(params$cancer_type)), x='', y='Count') print(p) ``` 以上就是一种典型的流程，在实际应用过程中还需要考虑更多细节比如错误处理机制等等。 ---
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