诺奖让肿瘤免疫课题火了，生信自学网推出的《TCGA免疫细胞浸润模式挖掘》课程收到了学员的一致好评，当然有学员觉得，在学习TCGA肿瘤免疫课程之前，能不能找到一个可视化的网站工具练练手，答案是肯定的，今天给大家推荐的TIMER网站，就是一个不错的练手工具。 TIMER是由哈佛大学免疫信息学教授建立的一个网站工具TIMER（Tumor Immune Estimation Resource），网址：https://cistrome.shinyapps.io/timer/  TIMER同样也是利用RNA-Seq表达谱数据检测肿瘤组织中免疫细胞的浸润情况。相较于我们课程里面展示了22种免疫细胞浸润比例（我要学习《TCGA肿瘤免疫细胞浸润模式挖掘》），TIMER则提供6种免疫细胞（B cells, CD4+ T cells, CD8+ T cells, Neutrphils, Macrophages and Dendritic cells ）的浸润情况。 TIMER网站体验还是不错的，相信大家用几次就掌握了用法，网站界面很是友好又方便。 TIMER网站分7个模块，其中前面6个模块为展示TCGA数据的展示和一些分析，最后一个模块则提供免疫细胞浸润比例的量化分析。下面我们逐个模块介绍。 Gene模块  该模块展示基因表达和免疫浸润比例之间的关系。从图可以看出TP53在乳腺癌内和七种免疫细胞浸润比例基本上没什么关系，如果你想说跟B细胞浸润有关的话，那这个相关系数也忒小了吧。 Survival模块  该模块展示了临床结局和免疫细胞浸润和基因表达之间的关系。值得一提的是这个选择功能，可以方便用户决定分组时两组的病人比例和研究的时间，这样就可以做个三年或五年的生存分析啦，好感度又up了一点呢。  Mutation模块  该模块展示基因突变与免疫浸润之间的相关性，检验基因突变是否影响免疫细胞的浸润比例。值得注意的是，TIMER仅仅提供每个癌种里突变频率最高的50个或者前10%的基因。  SCNA模块  该模块探讨体细胞拷贝数变异与免疫浸润之间的关系。TIMER应用GISTIC2.0的数据，检验与正常组织相比基因不同拷贝状态对免疫浸润的影响。  Diff Exp模块  该模块展示基因在多癌种的肿瘤和正常组织的差异表达，其中差异显著的肿瘤则会有灰色的背景。  Correlation模块  该模块主要展示基因的共表达关系，与平常的共表达分析不同的是可以矫正肿瘤纯度和年龄。右上角和左下角的图表示肿瘤纯度（或年龄）与基因表达的关系，右下角则表示两个基因间的共表达关系。  以上所有的分析提供JPG和PDF格式的图片已经数据供下载，大家可以自己根据数据重新作图。 Estimation模块 最后一个模块是Estimation，这部分可以将用户自己的数据进行免疫浸润的分析。用户界面相当简单，只有3个参数，一个是导入的文件，一个是数据的分隔符，默认为制表符tab分隔，还有一个是相关的肿瘤类型。 TIMER只提供TCGA里已有的癌种数据进行分析，假如你研究的是骨肉瘤，或者其他罕见肿瘤，那就很遗憾，TIMER不能进行分析或者说分析结果会不准确吧。 数据库的具体应用 数据库的介绍就到这里，此时你有没有一种跃跃欲试的感觉呢？那么又要如何用好这个工具？ 首先，用来筛选基因自然就是最常见的需求了。当大家从文献中发现一个你感兴趣的基因后，可先在Diff Exp模块看看在哪些肿瘤中有差异表达。如果在你感兴趣的肿瘤中有差异表达，那么可以看看基因与生存的关系。如果中位生存差异不显著的话，可以通过调整比例来确认基因的表达量是否与生存没有关系。 其次，诺贝尔奖的课题，又怎能忽视基因与肿瘤免疫浸润的关系呢？所以，接下来可以先看看该基因突变或者扩增是否影响免疫细胞的浸润，如果相关，那么该基因可能与免疫细胞的招募等等免疫过程相关。 最后，在做机制研究时常常会遇到一些功能未知的基因，探究基因功能常用的一个方法就是看基因与已知基因之间是否存在共表达关系，如果存在那么可能是功能相关的。值得一提的是，RNA-Seq测序的样本通常混合有肿瘤和正常的组织，TIMER的优势就是可以矫正肿瘤纯度。 回到学习上，如果大家希望学习TCGA肿瘤免疫，GEO肿瘤免疫，甲基化肿瘤免疫，肿瘤微环境，肿瘤突变负荷，可以考虑选择生信自学网的原创课程： 《TCGA肿瘤免疫细胞浸润》 《GEO肿瘤免疫细胞浸润模式》 《甲基化肿瘤免疫浸润》 《TCGA肿瘤微环境分析》 《TCGA肿瘤突变负荷分析》 
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