TIMEDB：肿瘤免疫微环境在线分析工具

导语：

在肿瘤免疫微环境（TIME）中破译细胞类型组成可以显著提高癌症治疗的疗效，改善癌症的预后。TIMEDB是一个根据批量表达谱估计的人肿瘤免疫微环境细胞类型组成的在线数据库。

背景介绍

今天小编为大家介绍一个可以自动分析和可视化的在线肿瘤免疫微环境细胞类型组成的数据库TIMEDB。TIMEDB具有三个特征：

（1）是一个包含43种癌症的超过39706个样本和546个数据集的精选TIME数据库，包括大量表达数据、临床数据、10种最先进工具估计的TIME细胞类型组成数据、C1-C6免疫亚型数据等；

（2）21种肿瘤免疫微环境分析的自动界面，包括TIME细胞类型组成估计、生存等；

（3）基因表达的交互式可视化、TIME细胞类型组成估计、患者亚型分型、生存、相关性从数据库或分析结果。TIMEDB数据库于2022年发表在NAR上。

结果解析

01TIMEDB数据集

了解 肿瘤免疫微环境（TIME）中的细胞类型组成可以显著改善癌症预后并提高癌症治疗效果。 TIMEDB是一个具有自动分析和交互式可视化功能的在线肿瘤免疫微环境细胞类型组成数据库。与现有的其他TIME细胞类型组成数据库和Web服务器相比，更加使用便捷。

数据库包括来自TCGA、TARGET、GEO和Array Express的43种癌症类型39706样本的546个数据集的RNA表达谱。可以选择根据不同肿瘤类型分类。

我们以常见的乳腺癌为例，点击数据集右侧的details，可以观察到该数据集根据10种不同算法计算的细胞类型组成。

十种算法包括ABIS、CIBERSORT、CIBERSORTx、EPIC、quanTIseq、TIMER、ConsensusTME、ImmuneCellAI、MCPcounter和xCell。

当然也可以根据肿瘤患者进行分类。

例如，观察临床1期的肿瘤患者的细胞类型分布。

所有这些处理过的表达谱数据、临床数据和TIME细胞类型组成数据均可在TIMEDB上免费下载。

02数据分析

TIMEDB还提供自动TIME分析工作流程，包括上述TIME细胞类型组成估计包、TIME细胞类型组成引导患者亚型分型、生存分析、相关性分析、 差异表达分析等。可以上传自己的基因表达数据或从TIMEDB中选择数据集，通过简单的鼠标操作进行单数据集或多数据集集成分析。 TIMEDB还 支持基因表达、TIME 细胞类型组成估计、患者亚型、生存以及来自数据库或分析的相关数据的交互式可视化 。

03细胞类型分析

采用ABIS，CIBERSORT，quanTIseq，TIMER，ConsensusTME，MCPcounter，xCell分别计算TIME细胞的比例，然后去除负数并对每个工具的结果进行归一化。对 处理后的数据合并了在十个工具中多次出现的一致性细胞类型的TIME估计 。 Gene expression data为 基因表达文件（CSV）， 第一行是带有“GeneSymbol”列标签的标题，后跟样本名称。 第一列是基因符号 。 C linical data 是 可选的 ，为CSV文件。 如果提供了临床数据，可视化将具有样本临床特征的热图。

结果可以得到多种算法计算的细胞类型估计。

04免疫微环境景观

TIMEDB回归分析有五种方法用来绘制免疫微环境景观，包括quanTIseq ，ABIS TIMEDB， EPIC TIMEDB，TIMER，CIBERSORT。输入格式同上。

还有有三种富集分析方法，包括xCellTIMEDB  ConsensusTME和MCPcounter。

05患者分型

ImmuneSubtypeClassifier是一种免疫亚型预测因子，用于预测患者处于六种免疫状态的概率，包括C1（伤口愈合），C2（IFN-γ显性），C3（炎症），C4（淋巴细胞耗尽），C5（免疫安静）和C6（TGF-β显性）。ImmuneSubtypeClassifier是一个基于XGBoost的集成模型，并在TCGA表达谱上进行训练。Gene expression data输入文件同上，C1-C6 子类型结果将命名为“Project name_subtyping_c1-c6.csv”。

结果为不同细胞类型或免疫状态的肿瘤患者数量。

06生存分析

患者亚型与生存结局（OS或PFS）之间的预后关联风险比（HR）和比值比（OR）通过多因素Cox回归和逻辑回归抑制进行。 输入文件Cluster result data 中第一行为标题，后跟“sample_name”列标签，后跟临床特征。与生存天数相关的列应命名为“os”或“pfs”，详情如下：OS：可用于癌症或疾病捐赠者，总生存天数，从诊断日期或治疗开始到患者仍然活着的时间长度。PFS：可用于癌症或疾病捐赠者，无进展生存天数，患者在治疗期间 和之后患有疾病的时间长度，但不会变得更糟。 os_status： 适用于癌症捐赠者，OS结果，二进制，值为1表示死亡，0表示活着。 pfs_status： 可用于癌症捐赠者，PFS 结果，二进制，值为 1 表示进展或复发，0 表示其他情况。

结果HR或OR可以以气泡图或森林图形式呈现。

另外可以绘制KM生存曲线。

07差异表达

从“癌症的免疫景观”中收集了七十九个免疫调节剂。这些免疫调节蛋白可分为TNF，MHC II类，免疫球蛋白或CXC趋化因子基因家族。它们也可以分为配体、受体或抗原呈递。从免疫检查点的角度来看，它们可以是抑制性的或刺激性的。TIMEDB建立了一个分析模块“TIMEDB免疫调节剂”，利用R包“limma”获得不同患者亚型之间的差异表达，包括肿瘤分级，肿瘤分期，肿瘤类型等（如果有）。TIMEDB仅对二元患者亚型的免疫调节基因进行差异表达分析。

输入文件Gene expression data为基因表达文件（CSV），第一行应为标题，后面是“GeneSymbol”列标签，第一列应该是基因符号（HGNC ID）。

小编总结

了解肿瘤免疫微环境（TIME）中的细胞类型组成可以显著改善癌症预后并提高癌症治疗效果。TIMEDB是一个具有自动分析和交互式可视化功能的在线肿瘤免疫微环境细胞类型组成数据库。 与现有的其他TIME细胞类型组成数据库和Web服务器相比，更加使用便捷，功能也更加全面。

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