肿瘤数据库除了TCGA，还有TCIA--转载

TCIA就是基于TCGA数据开发的，不一样的是TCIA只提供了20个癌种的免疫数据分析。

看网站首页的介绍就知道，这个数据库主要是根据TCGA的二代测序数据开发出来的。这里的20个癌种，点击每一个柱子进去就能够分析对应的癌种，侧边的栏目则提供一些个性化选择。

 

01

Patients list模块

TCIA分别对每一个病人进行分析，数据也提供下载，咱们能够看到提供了ID、疾病、性别和年龄信息，咱们重点关注IPS这一列的信息，IPS这一列有4个项目，有不一样的属性，做者在文章中表示IPS（immunophenoscore） 能够很好的预测CTLA-4和PD-1反应性的预测因子。

 

02

Gene Expression模块

在左侧的选择栏里筛选病人和基因后，可对单个基因进行差别分析和生存分析，值得注意的是这些基因都是和免疫相关的基因。笔者认为TCIA的这个模块并不怎么好用，也没有作检验，做图不怎么好看，不过若是只是看一看仍是能够的。生存分析模块，TCIA是根据中位表达值分组进行的分析，提供HR和p值。

 

03

Cell Fractions

这个模块提供不一样免疫细胞比例的展现，absolute和Relative表示免疫细胞的绝对数和相对数，是CIBERSORT的不一样计算方法结果，同时在table栏提供快捷的搜索。

 

04

Heterogeneity

TCIA对每一个样本的癌症抗原和遗传特征进行了分析，包括肿瘤异质性和克隆性，以方便分析免疫特征和肿瘤的遗传特征。

 

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Neoantigens

这个模块提供疾病的突变数和突变压力展现，也提供展现预测到的新抗原结果。不过笔者也想说，这种新抗原预测，由于没有办法用实验的方法证伪，因此看看就行了，用做分析仍是能够的，就看你的功力深厚了。

 

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Tools模块

这个模块提供一个计算功能，可计算每一个样本的免疫表型分数，只要提供一个标准的表达矩阵便可，不过值得提醒的是该工具要求表达数据要求用TPM方法定量的。

 

好了，这个数据库就介绍到这里。总结一下，这个数据库主要仍是对TCGA的数据进行二次分析，获得的一些结果也能够辅助你们分析，同时提供的IPS计算也可给你们的ngs数据分析锦上添花，若是结果理想的话。

最后祝你们课题研究顺利，若是有用到这个数据库，记得引用哦！

Charoentong, P., Finotello, F., Angelova, M., Mayer, C., Efremova, M., Rieder, D., Hackl, H., Trajanoski, Z. (2016). Pan-cancer Immunogenomic Analyses Reveal Genotype-Immunophenotype Relationships and Predictors of Response to Checkpoint Blockade. Cell Rep. 2017. 18:248-262