关于基于测序数据来分析免疫治疗情况的话,之前我们介绍过一些和免疫浸润有关的数据库。 免疫浸润算法那么多,要怎么选呢? [[TIMER2 TCGA-免疫浸润评估数据库]], [[DREIMT-免疫细胞和药物治疗的关系分析数据库]], [[GEPIA2021-TCGA免疫细胞分析数据库]], [[TIDB-基于文献汇总的免疫相关基因数据库]], [[CancerImmunityQTL-SNP对免疫影响的数据库]] 以上的这些都是基于某一个特定的目的来进行分析的。所以今天就给大家介绍一个新开发的,多组学和免疫治疗综合分析数据库: CAMOIP 关于这个数据库,主要包括以下五个功能。
KM plotter【病人生存分析】,用户可以选择感兴趣的基因,对病人进行按照突变与否或表达量高低进行分组,进行生存分析,并实现可视化。 Expression【表达分析】,用户可以选择感兴趣的基因,对病人或肿瘤细胞系按照突变分组,进行表达量的差异分析,并使用箱线图或火山图来展示。 Drug Senstivity【药物敏感性分析】,用户可以选择感兴趣的基因,对肿瘤细胞系按照突变与否进行分组,对选择的药物敏感性(IC50)进行差异分析,并使用箱线图进行展示。 Mutational Landscape【突变全景分析】,用户可以选择感兴趣的基因,对病人进行按照突变与否进行分组,对突变频率在整体队列的对应数量的基因进行展示其突变类型和突变频率,并使用突变热图的形式来展示。 Immune Infiltration【免疫浸润分析】,用户可以选择感兴趣的基因,对病人进行按照突变与否进行分组,对免疫细胞,免疫相关分数,免疫相关基因,免疫检查点相关分子进行差异分析,并使用箱线图或热图进行可视化。 Immunogenicity【免疫原性分析】,用户可以选择感兴趣的基因,对病人按照突变与否进行分组,对病人的肿瘤突变负荷(TMB),新抗原负荷(NALs),MANTIS score进行差异分析,并使用箱线图进行可视化。 GSEA【基因集富集分析】,用户可以选择感兴趣的基因,对病人按照突变与否进行分组,对病人的表达谱数据进行GSEA,将得到的结果以表格的形式呈现在网页中,用户可以选择感兴趣的信号通路,来进行下一步骤的可视化。
以上就是这个数据库的基本功能介绍了。关于这个数据库的主要功能介绍的话。可以查看下面这个公众号。数据库主要是他们开发的。 另外目前数据库还在调试阶段。如果有一些建议啥的。可以和作者提建议的哦。
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