ImmuneCellAI数据库
--RNA-Seq或者芯片数据估计免疫细胞浸润丰度的工具
--网址(http://bioinfo.life.hust.edu.cn/web/ImmuCellAI/)
ImmuneCellAI能够估计18种T细胞和6种其他类型免疫细胞(B细胞,NK细胞,Monocyte细胞,Macrophage细胞,Neutrophil细胞和DC细胞.)的比例,同时可以预测患者对免疫检查点抑制剂治疗的反应。
1.在“Analysis”页面,主要分为4个模块:
模块1:“File upload”,数据文件需要是用制表符分隔的,文件大小也不能超过50M;根据自己的数据类型选择合适的“RNAseq”或者“Microarray”
模块2“Analysis selection”,这部分选择分析类型,默认“immune cell abundance in sample”,结果会输出每个样本的免疫细胞丰度。“immune cell abundancein groups”则会输出每组样本的免疫细胞丰度。而“ICB response prediction”则会输出病人免疫检查点治疗反应的预测结果。
模块3:点start analysis
模块4:结果展示table或figure(图丑,建议下载数据用r画图),下载数据时,需要点击到“ICB response”,然后点击Download下载预测分析结果
2.Resource使用,这部分主要有3个功能,免疫细胞在肿瘤和正常组织中的浸润比较、生存分析和数据下载
2.1. 浸润比较
大家可以从“候选框”中选择免疫细胞类型,已选中进行比较分析的免疫细胞会显示在“已选框”内。点击“Submit”后就可以进行比较分析,如果选中的免疫细胞类型比较多的话,可能需要稍等一下。输出的结果会以一种免疫细胞为一页,比较展示每种免疫细胞在肿瘤组织和癌旁组织中浸润丰度差异。
2.2. 生存分析
这部分可以选择不同的组织肿瘤和不同的免疫细胞进行生存分析,比较免疫浸润对生存的影响。另外,网页中谈到生存分析的协变量包括临床因素(年龄、性别和肿瘤分级)和免疫浸润