腫瘤微環境中免疫細胞的組成和豐度是影響腫瘤進展和免疫治療效果的重要因素。由于直接測量方法的局限性,計算算法通常用于從腫瘤轉錄組圖譜推斷免疫細胞組成。這些估計的腫瘤免疫浸潤人群與腫瘤的基因組和轉錄組學變化相關,提供了對腫瘤免疫相互作用的見解。今天我們就一起來看這個腫瘤免疫分析的又一神器——TIMER 2.0數據庫。
TIMER 2.0數據庫(http://timer.comp-genomics.org/)的開發者來自哈佛大學和四川大學,數據庫相關文章(PMID: 32442275)于2020年7月發表在Nucleic Acids Research雜志(2019IF=11.501)上。截至2021-04-15該數據庫相關文章已引用74次(數據來源:PubMed)。
開發者在之前版本的基礎上進行了改進,TIMER 2.0使用六種最先進的算法,為癌癥基因組圖譜(TCGA)或用戶提供的腫瘤概況提供更可靠的免疫浸潤水平估計。TIMER 2.0提供了免疫(Immune Association)、探索(Cancer Exploration)和評估(Immune Estimation)三個模塊用于調查免疫浸潤與遺傳或臨床特征之間的關聯,以及四個模塊用于探索TCGA隊列中與癌癥相關的關聯。每個模塊可以生成一個功能性熱圖表,使用戶可以輕松地同時識別多種癌癥類型的重要關聯。
需要注意的是由于當前運行中用于批校正的可用TCGA樣本的數量不同,TIMER 2.0的估計分數可能與以前版本的TIMER略有不同。
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