免疫浸润：生信论文31多肿瘤 思路分析

生信论文的套路

1. ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；
2. 临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要；
3. Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性；
4. cBio-portal数据库做基因组学的分析（机制一）；
5. STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）；
6. TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。

免疫是血液的一部分，也贯穿循环、呼吸、消化、泌尿，内分泌和神经等各大系统，尤其是T淋巴细胞抑制性分子，也是免疫治疗的靶点分子。肿瘤浸润免疫细胞表型，是研究热点，应用广泛，对于理解疾病也帮助很大。

第31篇生信论文，对于肿瘤浸润免疫细胞表型入门和初步认识，非常合适。

这篇论文的题目非常清晰，基因PD-1, CTLA4, TIM-3和LAG-3是最常见，最常用的抑制性分子，也是免疫治疗的靶点。当我们分析某个基因与免疫浸润的相关性时，用上述分子做分析，是非常合适的。这是值得学习和借鉴的地方。

摘要写作，简练清晰，逻辑层次清楚。

首先是TIMER数据库做基因在肿瘤中的表达差异。

详细而系统地做差异表达的分析，为后续生信分析提供参考。不过，尽管个人不倾向于TIMER数据库的差异分析，但是这种炫酷的结果，也还不错。

接着，用PrognoScan数据库对其诊断价值进行分析和展示。这里，诊断价值也是一种表型，值得学习和借鉴，尤其是在套路确定的情况下，添加新的表型，是对原有套路的补充和拓展。

km plotter数据库分析生存率，前面已经介绍多次。关键是要有差异，没有差异的表型是没有临床意义的。

ROC曲线，从统计学角度提供充分的论证。每个小图右下角的表格肯定是手动添加的，增加数据的说服力，这种作图技巧值得学习！

km plotter数据库的妙用，结合肿瘤浸润，做其与治疗、免疫浸润和生存率的分析，三线表展示方式。值得学习。

三线表展示大量数据的方式，很值得学习。

热图展示四种基因与肿瘤浸润淋巴细胞的相关性。

免疫检查点分子与肿瘤浸润免疫细胞的相关性分析。

该论文思路清晰，逻辑明确，作图技巧值得学习，是做肿瘤浸润免疫分析的典范。此外，包括km plotter数据的妙用，ROC曲线的展示，TIMER数据的热图分析，都值得我们学习和借鉴。

题目

Assessment of the expression of the immune checkpoint molecules PD-1, CTLA4, TIM-3 and LAG-3 across different cancers in relation to treatment response, tumor-infiltrating immune cells and survival.

这篇免疫浸润的生信分析，值得推荐和借鉴！