免疫浸润 丨 TIMER 数据库的基础用法

一、免疫浸润 | TIMER 数据库的基础用法

Timer数据库提供了两种版本，用于免疫浸润评估与癌症综合分析。Timer具备Diff Exp模块，输入目标基因名，可获取该基因在33种癌症中的表达箱线图。Timer 2.0增加了Immune Association、Cancer Exploration与Immune Estimation模块，其中Cancer Exploration模块中，输入目标基因名，可生成包含基因在33种癌症中表达情况的箱线图。

关注Timer算法的免疫细胞浸润相关性计算，用户需在Gene模块页面左侧输入基因名与选择癌症类型，点击提交后，下拉页面可见目标基因在所选癌症中与6种免疫细胞浸润水平的散点图。结果可下载为jpg、pdf格式，或仅下载数值。

Timer 2.0将TCGA所有癌症数据基于多种免疫浸润算法计算，结果与旧版本可能有差异。免疫（Immune Association）模块提供Gene选项，输入基因名与免疫细胞类型，支持Table、JPG和PDF格式下载。结果中的方框颜色表示Spearman相关系数大小，红色为正相关，蓝色为负相关，灰色表示无关。结果展示支持每列升/降序排列，便于快速找到显著信息。

使用Timer数据库时应注意，选择多种免疫细胞类型可能导致结果数量过多，超过限制（n=20）。此时，用户可选择在本地下载数据重复计算。Immune Association模块Estimation选项界面提供下载链接，方便用户进一步分析。

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二、做免疫浸润,TIMER数据库真心好用!

1、在评估肿瘤组织中免疫细胞浸润的众多工具中，TIMER数据库凭借其便捷性和全面性脱颖而出。本文将详细介绍这个由中国生物信息科学家刘小乐开发的在线资源，它整合了TCGA所有癌症的RNA-seq数据，为研究人员提供了直观且易于使用的6种免疫细胞浸润评估服务。

2、 TIMER，即Tumor Immune Estimation Resource，是一个由中国科学家刘小乐在哈佛大学和Dana-Farber癌症研究所工作的背景下开发的网站。它专注于免疫细胞浸润的量化分析，包括B细胞、CD4+ T细胞、CD8+ T细胞、中性粒细胞、巨噬细胞和树突状细胞等六类免疫细胞的浸润情况。与CIBERSORT、quanTIseq等需自行下载代码的算法不同，TIMER简化了分析流程，直接展示TCGA数据的详细信息和多种分析模块。

3、TIMER的7个模块包括Gene、Survival、Mutation、SCNA、DiffExp、Correlation和Estimation。Gene模块展示了基因表达与免疫浸润的关系，Survival模块则分析临床结局与免疫浸润的关联，Mutation模块探讨基因突变与免疫浸润的联系。SCNA模块聚焦于体细胞拷贝数变化对免疫浸润的影响，DiffExp模块则对比肿瘤与正常组织的基因表达差异，Correlation模块揭示基因的共表达模式，而Estimation模块则允许用户对自身数据进行免疫浸润分析。

4、值得一提的是，TIMER的使用范围仅限于TCGA已有的癌症类型数据，这对于希望利用大规模临床数据进行研究的科学家来说，无疑是一个强大的工具。想要深入了解肿瘤组织中免疫细胞动态的科研人员，不妨尝试使用TIMER数据库，它将为您的研究工作提供有力支持。

三、肿瘤免疫浸润网页timer2.0的结果图如何解释

肿瘤免疫浸润分析工具 TIMER2.0提供了一种深入探索癌症类型免疫浸润的途径。该工具通过综合资源展示了不同癌症类型的免疫浸润状况，提供多种免疫反褶积方法来估计免疫浸润的丰度，并支持用户生成高质量图形，以便全面探讨肿瘤免疫、临床和基因组特征。

TIMER2.0主要包含以下几个板块，帮助研究人员和医生从不同角度理解癌症与免疫系统之间的相互作用。

首先，基因（Gene）板块允许用户探索特定基因表达与免疫浸润之间的关联。例如，以 EGFR基因为例，用户可以在肺腺癌等不同癌症类型中分析其与免疫浸润的关系。结果通过图形直观展示，帮助揭示基因表达和免疫浸润之间的潜在联系。

其次，生存（Survival）板块则关注临床结果与免疫浸润或基因表达之间的关联。通过输入癌症类型和基因，可以评估特定基因表达水平或相关免疫细胞浸润与患者生存率的关系，从而为临床决策提供重要信息。

接着，突变（Mutation）板块探索特定突变基因与免疫浸润之间的关系。用户可以指定癌症类型和突变基因，进而评估突变与免疫浸润之间的关联性。

接着是体细胞拷贝数变异（SCNA）板块，此板块关注体细胞拷贝数变异与免疫浸润丰度之间的关联。输入癌症类型和基因后，系统将生成结果，揭示特定变异与免疫浸润的关系。

然后是差异基因表达（Diff Exp）板块，用于探讨肿瘤组织与正常组织之间的基因表达差异。输入感兴趣的基因，系统将显示其在 TCGA数据库中所有癌症组织和正常组织中的表达差异，为理解基因在不同状态下的作用提供依据。

紧接着是相关性（Correlation）板块，允许用户探索基因之间的相关性。选择肿瘤类型并输入两个基因，系统将计算并显示其相关性，帮助识别潜在的生物标志物或治疗靶点。

最后是评估（Estimation）板块，用户可以输入实验获得的基因表达数据，选择癌症样本，进而计算免疫基因评分。该板块提供了将私有样本纳入分析的途径，增强了工具的实用性和灵活性。

TIMER2.0的网址是：cistrome.shinyapps.io/t...。最新版本为 TIMER 2.0，其数据图生成更丰富，样本量也进行了更新，为癌症研究提供了更全面的资源。

相关文献引用包括 Taiwen Li等人的工作，强调了 TIMER作为癌症免疫研究工具的重要性，以及 Bo Li等人在 Genome Biology上发表的论文，详细介绍了肿瘤免疫综合分析的潜在临床应用。