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免疫浸润最新视觉报道_免疫浸润分析是什么(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

免疫浸润

生信复现文献复现 1.生存分析曲线 2.免疫评分，基质评分与临床分期相关性 3.热图，韦恩图 4.富集分析：GO通路分析 KEGG功能富集分析 5.GSEA分析 6.热图，火山图 7.基因与免疫细胞相关性分析 8.免疫浸润

中山大学分享生信分析代码，免费获取！中山大学终于整理出了进行生信分析所需的绘图代码，并免费分享给大家！𐟎‰ 𐟓‹ 代码清单： WGCNA筛选表型相关基因.zip GEO多疾病差异分析.zip GEO数据库PCA散点图.zip ROC诊断曲线.zip GEO与TCGA共同差异基因.zip 多GEO数据库合并分析.zip GEO数据库处理分析.zip 预后模型多指标ROC.zip 独立预后分析.zip oncoPredict包基因表达与药物敏感性.zip 基因与药敏相关性.zip PFS.zip 多因素Cox模型.zip lasso回归模型.zip 线性回归以及非线性回归.zip 实验5空间分析.zip TCGA clinical.zip ComBat不同数据.zip ComBat.zip wilcox差异分析.zip 模型循环.zip 构建lasso回归预后模型.zip 临床相关性筛选.zip 共表达分析.zip 临床相关性分析.zip 多GEO数据去批次.zip 三种方法提取TCGA临床数据.zip WGCNA筛选hub基因.zip 预后相关基因筛选.zip 机器学习XGBoost.zip 机器学习GBM.zip 机器学习决策树.zip ROC分析.zip 机器学习模型ROC分析.zip 机器学习建模.zip 随机森林筛选基因.zip 生存分析.zip SVM筛选基因.zip 机器学习-asso筛选基因.zip 铜死亡相关基因筛选.zip 免疫治疗分析.zip 肿瘤突变负荷分析.zip 免疫浸润生存.zip 差异分析.zip 多组差异分析.zip 免疫检查点相关性.zip 三包差异交集.zip 免疫细胞相关性分析.zip DESeq差异分析.zip edgeR.zip 基因表达与免疫浸润关系.zip 免疫差异.zip 新TCGA.zip 肿瘤突变负荷分析2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫浸润生存2.zip 𐟧찟”슥𗮥𜂥ˆ†析2.zip 𐟓ˆ𐟔슥䚧𛄥𗮥𜂥ˆ†析2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫检查点相关性2.zip 𐟧찟”스𘉥Œ…差异交集2.zip 𐟓ˆ𐟔슥…疫细胞相关性分析2.zip 𐟓Š𐟔슄ESeq差异分析2.zip 𐟧찟”슥dgeR2.zip 𐟓ˆ𐟔슥Ÿ𚥛 表达与免疫浸润关系2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫差异2.zip 𐟧찟”쀀

仿生调节剂，协同抗癌新策略！光热疗法（PTT）与免疫疗法的联合治疗是激发宿主免疫反应以消融肿瘤的最有前途的方法之一。然而，由于免疫细胞浸润和细胞免疫反应效率低下，其治疗效果有限。本研究开发了一种具有同源靶向的仿生免疫刺激纳米调节剂 Tm@PDA-GA (4T1 膜@聚多巴胺-藤黄酸)。 4T1 膜（Tm）涂层降低了免疫原性并促进了肿瘤细胞对 Tm@PDA-GA 的吸收。聚多巴胺（PDA）作为药物载体可以在近红外线（NIR）照射下诱导 PTT 和免疫原性细胞死亡（ICD）以激活树突状细胞（DC）。此外，Tm@PDA-GA 在酸性肿瘤微环境中按需释放藤黄酸（GA），抑制热休克蛋白（HSP）的表达，从而发挥协同化学光热抗肿瘤活性并增加 4T1 细胞的 ICD。更重要的是，GA 可以通过抑制 HIF-1和 VEGF 使血管正常化，从而增强免疫浸润并缓解缺氧应激。因此，Tm@PDA-GA 诱导 ICD、激活 DC、刺激细胞毒性 T 细胞并抑制 Treg。此外，Tm@PDA-GA 与抗 PD-L1 相结合，进一步增强肿瘤免疫反应并有效抑制肿瘤生长和肺转移。总之，生物材料介导的 PTT 联合血管正常化是有效免疫治疗三阴性乳腺癌（TNBC）的有前途的策略。

藏药六味木香丸抗结直肠癌机制揭秘 𐟌 结直肠癌（CRC）是全球范围内发病率和死亡率均居高不下的恶性肿瘤。目前的治疗方案仍存在不足，因此急需开发新的药物。传统藏药（TTM）因其悠久的历史和广泛的接受度，在癌症治疗中展现出了一定的效果，且副作用相对较小。六味木香丸（LWMX）作为TTM的一种药物，具有抗炎和抗癌作用，但其抗CRC的具体机制尚未明确。 𐟒ᠧ𝑧𛜨類†学和生物信息学方法能够系统地研究疾病靶点、药物和通路的相互作用网络。本研究利用这些方法，旨在探索LWMX抗CRC的潜在机制，为CRC的治疗提供新的思路和证据。 𐟔 通过网络药理学和生物信息学分析，本研究发现LWMX的成分靶点及CRC相关靶点，并确定了5个关键hub基因。免疫浸润分析表明，LWMX能够通过调节这些基因影响CRC的免疫微环境。分子对接结果显示，LWMX的活性成分与这些hub基因有结合亲和力。 𐟒ᠨ🙤𚛥‘现为CRC的治疗提供了新的见解，有望为临床治疗带来新的希望。

6种免疫亚型与肿瘤关系揭秘 𐟔 在对癌症的免疫学研究中，科学家们发现了6种不同的免疫亚型，这些亚型与肿瘤的发展和患者预后密切相关。通过对TCGA上超过1万个肿瘤样本的大规模免疫基因组分析，研究者们揭示了这些亚型的特征。 𐟏堤𜤥㦄ˆ合型（C1）：这种亚型表现为升高的血管生成基因表达和高增值比例，同时伴有Th2偏向的免疫浸润。 𐟒堉FN-𘻥Ｅž‹（C2）：C2亚型具有最高的M1/M2巨噬细胞极化，强烈的CD8信号，并且TCR多样性最高，同时也有高增值比例。 𐟔堧‚Ž症型（C3）：C3亚型特征为Th17和Th1基因表达升高，无法有效控制肿瘤细胞增殖，并且具有较少的非整倍体和总体细胞拷贝数改变。 𐟒€ 淋巴细胞耗竭型（C4）：C4亚型表现为显著的巨噬细胞特征，Th1抑制和M2高反应。 𐟛᯸ 免疫静默型（C5）：C5亚型中淋巴细胞最少，巨噬细胞反应最高，主要由M2型巨噬细胞主导。 𐟌𑠔GF-𘻥Ｅž‹（C6）：C6亚型是较小的一组，由多种癌症混合而成，表现为最高的TGF-‰𙥾和高淋巴浸润。 𐟓Š 研究者们通过分析肿瘤样本的基因表达情况，将这些样本分为高表达与低表达组，并计算了每一组中各亚型的比例。结果显示，C1和C2亚型在MKI67高表达组中占主导地位，而C3亚型则在低表达组中更为常见。 𐟔 这些免疫亚型的发现为癌症免疫治疗提供了新的思路和靶点，未来可能有助于开发更有效的治疗策略。

TCIA：肿瘤免疫图谱数据库的宝藏 𐟔 探索肿瘤免疫的奥秘，TCIA（The Cancer Immunome Atlas）数据库是你的新伙伴！这个基于TCGA开发的数据库，提供了20种癌症的免疫数据分析，让你能够深入了解不同肿瘤的免疫特征。 𐟔젔CIA不仅让你查看TCGA中的分析结果，还提供了丰富的分析工具。你可以进行基因表达与生存分析的关联研究，探索免疫细胞浸润的奥秘，甚至预测新抗原。这些功能让你的科研工作更加得心应手。 𐟒𛠦•𐦍“操作简单，用户友好。你可以通过网站轻松登录，开始你的探索之旅。不过，值得注意的是，虽然在线数据库提供了便利的数据下载，但后续处理可能仍需一定技巧，以确保你的图表与文章中的其他图表保持一致。 𐟓š 为了帮助你更好地利用TCIA数据，我们特别准备了两天的培训课程。课程将涵盖目前最常用的免疫浸润分析工具和数据库，如Cibersort、ESTIMATE和ssGSEA等。通过我们的培训，你将能够掌握所有必要的技能，制作出符合你期望的免疫浸润分析图表。 𐟌Ÿ 立即行动，开启你的肿瘤免疫研究之旅！TCIA数据库等你来探索，培训课程助你一臂之力。

TCGA数据库深度分析：从单基因到多癌种 TCGA数据库提供了丰富的肿瘤组学数据，可以进行多种类型的生物信息学分析。以下是一些关键的分析内容： 𐟌 泛癌种表达分析：研究不同癌症类型之间的基因表达模式。 𐟔젥Ÿ𚥛 表达与突变负荷（TMB）和微卫星不稳定性（MSI）的相关性：探索基因表达与肿瘤突变和不稳定性的关系。 𐟛᯸ 单基因与免疫相关基因的关联：研究单个基因与免疫系统之间的关系。 𐟌🠥•基因与免疫浸润的相关性：分析单个基因如何影响免疫细胞的浸润。 𐟓ˆ 泛癌种Cox回归分析：预测不同癌症类型的生存率和风险因素。 𐟓Š 基因集与TMB、MSI的关联分析：从多个维度解析基因集与肿瘤特征的相关性。 𐟔젧™Œ症特异性表达分析：研究特定癌症类型的基因表达模式。 𐟓‰ 癌症特异性基因集分析：探索特定癌症类型的基因集变化。 𐟓ˆ 单基因高低表达群体的差异表达基因（DEGs）分析：比较不同表达水平的基因差异。 𐟔 癌症特异性诊断分析：利用基因表达数据辅助癌症诊断。 𐟌 网络构建：通过基因相互作用网络，理解不同癌症类型之间的联系。 𐟓Š 提取特定癌症类型的TPM矩阵、TMB矩阵、MSI矩阵、临床信息：获取特定癌症类型的详细数据。 𐟔젦取特定癌症类型的启动子甲基化数据、免疫细胞比例和免疫评分：研究特定癌症类型的表观遗传和免疫特征。这些分析方法可以帮助我们更深入地理解TCGA数据库中的肿瘤组学数据，从而为癌症研究和治疗提供新的见解。

留学生生物信息学一对一辅导全攻略 𐟓š 生信零基础一对一辅导内容主要包括两部分：基础生信知识讲解 TCGA和GEO数据下载和预处理数据差异基因筛选差异基因的蛋白互作网络构建蛋白互作网络种核心节点分析（基于Cytohubba和MCODE算法）差异基因的GO和KEGG富集分析疾病组GSEA富集分析筛选到核心基因上下游分析机制进阶生信方法 GSVA（基因集变异分析） WGCNA（加权基因共表达网络分析） ceRNA（竞争性内源RNA）分析机器学习算法筛选核心自变量基因预后模型分析 miRNA分析 Cytoscape构建ceRNA网络单细胞分析（在线数据库，主要为肿瘤）基因与疾病临床特征分析（适合肿瘤）基因效应机制分析免疫浸润细胞分析并可视化基因与免疫细胞关联分析预后模型评估铁死亡、自噬、铜死亡和免疫等表型分析药物敏感性分析基因灵敏性分析基因分子分型基因特异性组织表达分析免疫逃逸和免疫检查点生信热点分析 𐟑袀𐟏련𞅥Ｅ†…容涵盖生物信息学的各个领域，从基础到进阶，适合不同需求的留学生。无论你是零基础还是需要进一步提升，我们都能为你提供专业的指导。

铜死亡与机器学习：CD诊断新思路大家好！今天要和大家分享一篇今年11月发表在Frontiers in Immunology杂志上的文章，影响因子高达8.786哦！克罗恩病：免疫介导的肠道炎症克罗恩病（CD）是一种由多种病因引起的慢性、复发性肠道炎症，它的病因非常复杂，涉及到多种免疫失调。铜死亡：一种新的程序性细胞死亡铜死亡是一种新发现的程序性细胞死亡形式，与线粒体功能密切相关。因此，铜死亡可能参与CD的病理生理机制。于是，作者们开始研究铜死亡相关基因在CD中的作用。研究背景首先，作者们检查了GEO数据中正常人和CD个体之间差异表达基因和免疫特征。他们提取了差异基因和铜死亡相关基因，找到了差异表达的铜死亡相关基因（CuDEGs）。然后，利用多种机器学习算法寻找构建铜死亡特征的关键CuDEGs，并利用ROC曲线验证这些关键CuDEGs的诊断性能。关键CuDEGs与免疫浸润细胞接下来，作者们分析了关键CuDEGs与免疫浸润细胞的相关性及其富集通路。他们发现，根据7个关键CuDEGs的表达模式，可以将437例CD患者聚类为两个亚组。通过差异基因分析和进一步分析两组间富集通路和免疫细胞的差异，他们发现这些关键CuDEGs在CD的发生和发展中起到了重要作用。总结这篇文章的分析思路非常新颖，既利用了多种机器学习算法构建诊断模型，又根据关键铜死亡基因进行疾病分型分析。虽然基于铜死亡基因的模型构建和分型在肿瘤中比较常见，但在非肿瘤疾病领域还是相当有创新性的。尤其是在非肿瘤疾病中进行疾病分型分析还比较少见，加上本身的诊断模型和数据量，这篇文章的方法非常值得学习！

免疫细胞基因，如何生信分析？肿瘤微环境的研究一直是热点，其中的免疫细胞在其中起到了关键作用。实际上，许多非肿瘤疾病也与免疫细胞息息相关。那么，基于免疫细胞相关基因进行生物信息学分析，是不是有很大的潜力呢？下面我们来探讨一下如何基于免疫细胞相关基因进行生信分析：免疫细胞的浸润情况分析 𐟧슩斥…ˆ，我们需要分析免疫细胞在特定组织或器官中的浸润情况。这可以通过对免疫细胞相关基因的表达水平进行量化来实现。筛选与特定免疫细胞相关的差异基因 𐟔 接下来，我们要筛选出与特定免疫细胞相关的差异基因。这可以通过比较不同条件下的基因表达水平来实现，例如在疾病状态与健康状态之间的差异。构建疾病的诊断模型 𐟓ˆ 基于筛选出的差异基因，我们可以尝试构建一个疾病的诊断模型。这可以通过机器学习或统计方法来实现，旨在提高诊断的准确性和可靠性。分析生物学功能和调控网络 𐟌 最后，我们还需要进一步分析这些差异基因的生物学功能和调控网络。这可以帮助我们更好地理解免疫细胞在疾病发生和发展中的作用。

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