如何比隔壁科室先发文？师姐偷偷告诉我了这个强大网站…

肿瘤和免疫细胞的相互作用，将有助于免疫治疗反应的预测和新型免疫治疗靶标的开发。

两者间的相互作用在癌症的发生、发展和治疗中起着至关重要的作用。细胞溶解免疫细胞（T / NK 细胞）最初旨在识别并杀死癌细胞，而肿瘤组织能够塑造周围的微环境，从而促进免疫逃避。

特别是，肿瘤可通过可溶性和细胞表面受体（例如 PD-L1）和免疫抑制细胞（例如调节性 T 细胞（Tregs）和髓样来源的抑制物）破坏 T / NK 细胞的浸润功能和抗原呈递。

因此，无论你是在做实验前期筛选，还是做生信分析，这个网站都会助你一臂之力！

TISIDB

网址：http://cis./TISIDB

TISIDB 是用于研究肿瘤和免疫系统相互作用的网站，它涵盖了多个肿瘤相关数据库，包括：

1. 来自 PubMed 数据库的文献挖掘结果；

2. 高通量筛选数据（例如 CRISPR-Cas9，shRNA 和 RNAi），用于检测肿瘤细胞对 T 细胞介导的杀伤的抗性和敏感性；

3. 使用免疫疗法的患者队列（应答者和非应答者）的外显子组和 RNA 测序数据集；

4. 来自 The Cancer Genome Atlas（TCGA）的 30 种癌症类型的基因组学，转录组学和临床数据；

5. 公共数据库，包括 UniProt，GO，DrugBank 等。

包含这么多数据库，说明他的结果还是相当有说服力的，这么好的网址必须收藏！将来必有用武之地！

话不多说，实践出真知，一起来看一下👇

点开网址，输入感兴趣的基因，我们以 CD8A 为例，点击 Submit。

图片来源：网站截图

右侧会有相关基因介绍，点击左侧基因进入分析选项。

图片来源：网站截图

出现十个分析选项，包括：该基因的基因功能注释、文献信息、高通量筛选数据集、免疫治疗、淋巴细胞、免疫调节剂、趋化因子、亚型分析、临床数据分析、靶向药物。

分别来看一下这十个分析选项的功能：

1. 基因功能注释

它会展现：亚细胞定位、结构与和功能，GO，KEGG 三个方面解析。比起下数据、打代码做 GSEA 和 GO、KEGG，这个网站实在是太方便了。

以 CD8A 为例，从结果中我们可以看到，它属于细胞膜单程 I 型膜蛋白，同工型分泌型蛋白，整合膜糖蛋白在免疫反应中起着至关重要的作用，在 T 细胞中，其主要功能是作为 MHC I 类分子：肽复合物的共受体。

GO 和 KEGG 结果显示参与自噬免疫反应，与白细胞、T 细胞、淋巴细胞免疫反应相关等等，点击蓝色链接可查看详情。

图片来源：网站截图

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2. 文献信息

这里总结了 HGNC、NCBI、Ensembl、Uniprot、GeneCards 五大数据库中与该基因相关的文献，让你短时间内掌握该基因的研究现状。

如果结果太多，还可以在右侧的搜索框输入关键词进行检索。

以 CD8A 为例，结果还会显示该基因在文献中研究的癌症类型、与免疫之间的关系，甚至会将文章中的原文证据展现出来，一目了然，又节省了大量读文献的时间。

如果你对该文献感兴趣，直接点击左侧 PMID 链接可以直接进入文章主页。

图片来源：网站截图

3. 高通量筛选数据集

高通量筛选数据（例如 CRISPR-Cas9，shRNA 和 RNAi）用于 T 细胞介导的杀伤。遗传筛选技术可以确定肿瘤细胞抗性（例如 PTPN2）的机制和敏感性（例如 APLNR）、对被抗毒性免疫的主要作用、细胞毒性 T 细胞杀死的机制。

该网站对大量数据进行全面搜索，显示当前数据库中的筛查数据集。

在这里，我们可以检查，选择的基因是否对多种数据集中的 T 细胞介导的杀伤产生抗药性或增加敏感性，网站还会直接展现出数据集癌症类型和细胞种类与免疫是否相关等。

图片来源：网站截图

4. 免疫治疗

从免疫应答和非应答者研究对免疫疗法进行预处理的肿瘤活检的转录组学和基因组分析。比如，PBRM1 基因突变有益于患有透明细胞肾细胞癌的患者的临床生存。

经过在数据库中全面搜索，网站会分别相应收集到 5 个和 6 个转录组和基因组数据集。

在此选项中，我们可以检查选择的基因在各种数据集中免疫治疗应答者和非应答者之间该基因表达差异和突变差异。

散点图中的点表示 CD8A 在各种数据集中的表达差异、突变差异，表格会展现原数据癌症种类和用药等。

图片来源：网站截图

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5. 淋巴细胞

在此，我们可以考察肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）的丰度与 CD8A 的表达，拷贝数，甲基化或突变之间的关系。

对于每种癌症类型，通过使用与基因表达谱的基因组变异分析（GSVA）推断 TIL 的相对丰度，在这里可以检查当前基因可能调控的 TIL 类型。

横坐标表示癌症类型，纵坐标表示 CD8A 与 TILs 的相关性，相关性越强颜色越红，反之颜色越蓝。

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右侧可以选择某一种癌症，CD8A 与某一浸润淋巴细胞相关性，以乳腺癌为例，散点图会直观的表现出相关性趋势。

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6. 免疫调节剂

可考察三种免疫调节剂与你所选基因的表达，拷贝数，甲基化或突变之间的关系，包括免疫增强剂、免疫抑制剂、MHC 分子。这些免疫调节剂是从 Charoentong 的研究中收集的。

在此选项卡中，用户可以检查 CD8A 可能调节哪些免疫调节剂。包括：

>  免疫抑制剂
>  免疫刺激剂
>  MHC 分子

以乳腺癌为例：检测 CD8A 与免疫抑制剂 CD96、免疫增强剂 CD48、MHC 分子 B2M 的相关性。

从散点图中我们可以很直接的看出它们相关性的强弱。

图片来源：网站截图

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7. 趋化因子

可以考察趋化因子（或受体）与 CD8A 的表达，拷贝数，甲基化或突变之间的关系，在此选项卡中，我们可以检查当前基因可能调控的趋化因子（或受体）。

在右侧可以选择某一个癌症类型中，CD8A 与某趋化因子相关性，目前可以选择的趋化因子有 CCL、CCR、CXCR、XCR1、CX3CR1 等。

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8. 亚型

可以查看所选基因的表达在免疫亚型和分子亚型上的分布。

如今精准化治疗已成为所有癌症治疗的共同目标，每一种癌症都会分为不同的免疫亚型和分子亚型，基因在不同亚型上的显著高低表达，会为临床寻找新的靶向治疗和研发新型抗癌药物提供突破点。

因此，这里也会很方便的为癌症相关科研研究者们提供重要思路。

以 CD8A 为例：

图片来源：网站截图

下图左侧为人类癌症中免疫亚型中 CD8A 表达分布，宏观上可以清楚的看到该基因在不同癌症中表达的相关比重。

右侧可以查看该基因在某一癌症中的不同免疫亚型中 CD8A 表达分布情况，将鼠标放在柱状图上会显示数值。

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下图中，左侧为人类癌症中分子亚型中 CD8A 表达分布，右侧为在乳腺癌中不同分子亚型中 CD47 的表达情况。

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9. 临床

在这里我们可以考察所选蛋白与临床特征之间的关联，包括以下几个部分：
>  总体生存分析
>  癌症分期
>  肿瘤等级

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下图中，左侧为人类各种癌症中 CD8A 生存时间分布，右侧图为在乳腺癌中 CD8A 的 OS 生存曲线。

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下图左侧为具有分期数据的肿瘤中 CD8A 表达情况，右侧为乳腺癌分期与 CD8A 表达的相关性分析。

图片来源：网站截图

下图左侧为具有分级数据的肿瘤中 CD8A 表达情况，右侧为乳腺癌分级与 CD8A 表达的相关性分析。

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10. 药物

可显示从 DrugBank 数据库收集了靶向所选基因的药物，CD8A 在数据库中无用药数据，我们换个 EGFR 展现一下效果：

红色为所选基因，深蓝色为靶向药物，浅蓝色为其他相关靶点，下方表格会呈现出药物的具体信息，展现药物 ID、名称、种类和相关其他靶标。

图片来源：网站截图

真是个强大的分析网站，在此分享给科研界同僚，祝大家早日发文章！