最近肿瘤免疫治疗已经取得了不错的效果，肿瘤免疫微环境在生信文章中的出现频率也越来越高，生信文章似乎加上点免疫微环境的分析，就能把分数提高几分。具体什么是肿瘤免疫微环境呢？有哪些网站可以实现肿瘤免疫微环境的分析呢？今天就让我们通过这篇年6月发表在FrontiersinGenetics（IF：4.）上的文章“UpregulationofLIMK1IsCorrelatedWithPoorPrognosisandImmuneInfiltratesinLungAdenocarcinoma”，一起来看看肿瘤免疫微环境的分析思路吧。文章最后还总结了可以实现肿瘤免疫微环境分析的在线网站分享，记得一定要看到最后哟~
期刊简介
文章标题
UpregulationofLIMK1IsCorrelatedWithPoorPrognosisandImmuneInfiltratesinLungAdenocarcinoma
要素拆解
题目：LIMK1的上调与肺腺癌的预后不良和免疫浸润有关
疾病：肺腺癌（lungadenocarcinoma，LUAD）
数据来源：TCGA-LUAD,TCGA泛癌
分析策略：表达差异+临床意义+功能聚类+交互网络
背景知识
肿瘤微环境(tumourmicroenvironment，TME)包括一个复杂的细胞环境，包括血管内皮细胞、淋巴管内皮细胞、间充质细胞和免疫细胞，以及细胞外基质和炎症介质。肿瘤细胞与其微环境之间的动态和共生关系在恶性生长的早期形成，并在肿瘤的整个生命史中不断发展。
免疫系统可以影响肿瘤细胞的生长和突变行为，产生抗肿瘤免疫。同时，肿瘤细胞也会以不同的方式损伤免疫细胞，所以将肿瘤周围的免疫细胞称为肿瘤免疫微环境（tumorimmunemicroenvironment，TIME）。
不同类型的肿瘤患者经过免疫治疗得到了明显的临床效果，但是如果给所有患者采用相同的免疫治疗时，效果往往不太理想。由于肿瘤免疫微环境的复杂性和多样性，通过分析独特肿瘤内特殊的免疫微环境，对于预测和指导免疫治疗非常重要。
数据解读
本文一共有6个图1个表。作者先分析主变量LIMK1在泛癌中的差异表达（图1）以及在肺腺癌中的差异表达（图2），提供TCGA-LUAD的临床基线资料表（表1），分析LIMK１表达水平与临床病理特征的关系（图３）、ROC曲线和KM曲线（图4），随后进行PPI网络分析、GO／KEGG富集分析和分子相关性分析（图5），最后进行免疫浸润的分析（图６）。
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