TISIDB是一个包含了大量的肿瘤免疫相关数据的强大网站(生信宝典也承接数据库和网站建设),有利于对肿瘤与免疫相互作用的全面研究。
首先,这个网站通过手工整理了2530种出版物中的4176条记录,其中记录了988个与抗肿瘤免疫相关的基因。
第二,这个网站通过分析高通量筛选和基因组图谱数据来鉴定了与肿瘤细胞对T细胞介导的杀伤和免疫治疗的抗性或敏感性相关的基因。
第三,网站还针对30种TCGA癌症类型,预先计算了基因与免疫功能(例如淋巴细胞,免疫调节剂和趋化因子)之间的关联。
网站链接:http://cis.hku.hk/TISIDB
网站有十个分析方向
功能
文献
高通量筛选
免疫疗法
肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)
免疫调节剂
趋化因子
亚型
临床
药物
操作教程
进入网站首页输入感兴趣的基因,点击submit。
点击左侧基因进入分析结果。
我们可以在这个选项中获取每个想要研究的基因的基本信息,包括基因符号,名称,位置以及一些来源公共数据库的链接。此外,该部分还包括亚细胞定位,蛋白质结构域和功能以及GO和途径(Pathview包:整合表达谱数据可视化KEGG通路)。
以EGFR为例,其功能结果显示:
其激活至少4个主要的下游信号传导级联,包括RAS-RAF-MEK-ERK,PI3激酶-AKT,PLCgamma-PKC和STATs模块;
也可能激活NF-κB信号级联;
还可以直接磷酸化RGS16等其他蛋白质,激活其GTPase活性,并可能将EGF受体信号转导至G蛋白偶联的受体信号转导;
还可以使MUC1磷酸化并增加其与SRC和CTNNB1 /β-catenin的相互作用等等。
在这一部分中,我们可以查阅报道当前基因与抗肿瘤免疫力(例如浸润和T / NK细胞功能)之间关系的文献。随着肿瘤免疫学的迅速发展,大量关于肿瘤与免疫相互作用的研究已在成千上万的杂志中发表,该网站收集了大量文献中的相关数据(增强版文献检索利器,免费下载高质量文献!),提供了一个检索平台,在右上角可以输入关键词进行筛选,点击左侧链接还可以直接进入文献首页查看具体内容。
在此选项中,用户可以检查其选择的基因在各种高通量筛选数据集中是否对T细胞介导的杀伤产生抗药性或增加敏感性。在当前数据库中收集了九组筛选数据集,提供了三种类型的筛选系统,包括CRISPR-Cas9、RNA干扰和shRNA,这里还介绍了收集到的癌症类型和细胞系,以及与免疫力的关系(功能强大的TCGA再分析平台)。
在这里,我们可以检查想要研究的基因在具有免疫疗法的各种患者队列中,应答者和非应答者之间的表达或突变是否存在显著差异。 该网站收集了5个转录组和6个基因组数据集(Volcano plot | 别再问我这为什么是火山图)。
我们在这里可以探索肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)的丰度与当前基因的表达,拷贝数或甲基化之间的相关性。这里收集了来自Charoentong的研究的28种TIL类型的免疫相关签名,可以在下载页面中查看具体信息。对于每种癌症类型,通过使用基于基因表达谱的基因组变异分析(GSVA)推断TIL的相对丰度。
ComplexHeatmap |理解绘图逻辑绘制热图在这里我们可以探索免疫调节剂(即免疫抑制剂,免疫刺激剂和MHC分子)的丰度与当前基因的表达,拷贝数或甲基化之间的相关性。在最顶层可以更改数据类型,在右侧可以选择一个癌症,和一个免疫调节剂,最后生成散点图,我们可以考察他们的相关性。
以EGFR为例,在这里我们可以考察趋化因子(或受体)与EGFR的表达,拷贝数,甲基化或突变之间的关系并检查EGFR可能调控的趋化因子(或受体)。
在这里我们可以考察跨TCGA数据集的各种癌症免疫和分子亚型中当前基因的表达,拷贝数和甲基化分布。把鼠标放在柱状图上可以查看当前癌症的数据,在右侧可以选择单一的癌症类型。
R语言学习 - 箱线图(小提琴图、抖动图、区域散点图)在这里我们可以考察临床特征与当前选择基因的表达,拷贝数或甲基化之间的关系。在右侧我们可以选择一个具体的癌症类型,下方就会展现出该基因在这个癌症类型的生存影响情况;同样在第二个图表选项中,我们可以查看该基因与某癌症类型分级是否相关。
R包circlize:柱状图用腻了?试试好看的弦状图在这里会筛选从DrugBank数据库收集的针对当前基因的药物。
红色方块为我们选择研究的基因,深绿色为该网站在数据库中搜索可以和该基因结合的相关药物,浅绿色为该药物影响的其他基因,为下一步研究奠定了基础。点击上方不同颜色的模块可以显示相应的部分结果。
在下方表格中会显示相关具体文献信息,将鼠标移至省略号部分可以显示更多基因。
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