對(duì)于RNA-seq的數(shù)據(jù)，之前我們的分析方法只是局限于單個(gè)基因之間的整合分析，最多也就是做一下富集這樣的聚類分析。前段時(shí)間隨著腫瘤免疫的熱度，也有人試著開始利用RNA-seq這樣的數(shù)據(jù)來評(píng)價(jià)患者的免疫情況。

基本的過程也就是我們提供RNA-seq的數(shù)據(jù)。然后使用相對(duì)應(yīng)的算法來評(píng)估每個(gè)樣本的免疫浸潤(rùn)程度。

目前關(guān)于免疫浸潤(rùn)的評(píng)估就有 TIMER, CIBERSORT, quanTIseq, xCell, MCP-counter等一些的算法，這些很多都是需要自己下載代碼來進(jìn)行分析的。但是TIMER算法的作者，最近把TCGA所有癌癥的RNA-seq的基于不同算法的結(jié)果都進(jìn)行了運(yùn)算，同時(shí)也把結(jié)果放到了網(wǎng)站上，這樣我們就可以查各個(gè)算法當(dāng)中具體的免疫情況。今天我們就來介紹一個(gè)TIMER 2.0 (http://timer./) 這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

PS：這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)有時(shí)候運(yùn)行有點(diǎn)兒慢。如果出不來結(jié)果的話，建議科學(xué)上網(wǎng)。

這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)主要可以進(jìn)行三個(gè)方面的分析：(i) 免疫的相關(guān)性分析；(ii)腫瘤基因的擴(kuò)展(類似于GEPIA的分析)；(iii) 上傳自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行免疫情況評(píng)估。

在免疫相關(guān)評(píng)價(jià)這里，我們可以分析在TCGA當(dāng)中：1. 基因表達(dá)和某一類免疫細(xì)胞的相關(guān)性; 2. 基因的突變對(duì)于和免疫情況的關(guān)系; 3. 基因拷貝數(shù)的變異和免疫細(xì)胞的相關(guān)性; 4. 免疫細(xì)胞和預(yù)后的影響。

主要操作界面的話，前三種都是選擇基因、選擇免疫細(xì)胞即可。

在結(jié)果的呈現(xiàn)方面嗎，首先數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)給一個(gè)熱圖來反應(yīng)不同的免疫浸潤(rùn)評(píng)價(jià)情況在不同的癌癥當(dāng)?shù)南嚓P(guān)性。

如果我對(duì)于某一個(gè)結(jié)果感興趣，可以點(diǎn)擊其中某一個(gè)結(jié)果，那么就會(huì)繪制具體的結(jié)果圖形。對(duì)于基因表達(dá)就是散點(diǎn)圖了，對(duì)于突變和拷貝數(shù)則是小提琴圖了。

以上前三種評(píng)價(jià)的信息。后面的預(yù)后主要是來看免疫情況和腫瘤以后的關(guān)系了。這個(gè)方面，數(shù)據(jù)庫(kù)用的是COX回歸來進(jìn)行分析的。由于是COX回歸，所以就可以添加其他的矯正因素，這里可以添加臨床參數(shù)或者某一個(gè)基因的表達(dá)。

結(jié)果的呈現(xiàn)也是首先有一個(gè)熱圖。進(jìn)一步的我們點(diǎn)擊自己感興趣的就可以看到具體的結(jié)果。

在這個(gè)部分，我們可以查看基因在泛癌當(dāng)中的結(jié)果。主要可以查看：

1.基因的差異表達(dá)情況。作者使用的是edgr來分析的差異表達(dá)結(jié)果。我們需要做的就是選擇目標(biāo)基因即可，結(jié)果是以箱式圖的方式進(jìn)行呈現(xiàn)的。

2.基因在泛癌當(dāng)中的預(yù)后情況。在這里我們可以選擇多個(gè)基因，一次性的查看這些基因的預(yù)后情況，同時(shí)也添加一些臨床參數(shù)。

3.突變對(duì)于基因的影響。這一部分分析的是是以突變?yōu)榉纸M來進(jìn)行差異表達(dá)分析，來分析突變和不突變的組當(dāng)中基因表達(dá)是否有差異。結(jié)果是以兩組之間的差異表達(dá)的log2 fold change來進(jìn)行熱圖繪制的。

4.查看基因之間的相關(guān)性。這里我們可以查看感興趣的基因和一系列基因的相關(guān)性，結(jié)果也是通過熱圖來進(jìn)行繪制的，每一個(gè)位置代表不同癌種的相關(guān)性的R2。

這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)除了可以分析TCGA的現(xiàn)有數(shù)據(jù)之外，也是可以對(duì)自己的數(shù)據(jù)集進(jìn)行免疫浸潤(rùn)分析的。剛才我們也提到過，一些關(guān)于免疫浸潤(rùn)的算法都是需要代碼運(yùn)行的，因此會(huì)需要一定的門檻，所以這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)提供了目前的所有算法的評(píng)估結(jié)果，可以隨意下載自己想要算法的結(jié)果。

值得注意的是，上傳的數(shù)據(jù)是TPM歸一化的數(shù)據(jù)庫(kù)。

以上就是這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的所有內(nèi)容了?；旧先绻胍鯰CGA研究的免疫浸潤(rùn)的話，可以通過這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來查看。主要是匯總了多個(gè)算法，所以可以一次的比較，不用再自己進(jìn)行計(jì)算了。