TIMER:肿瘤浸润免疫细胞分析的综合网站
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TIMER是一款用于分析肿瘤浸润性免疫细胞组成的技术平台；通过输入肿瘤样本的基因表达谱数据进而预测每个肿瘤样本中浸润性免疫细胞性别构成；并支持对以下六类典型免疫细胞性别进行详细分析
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B cell
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CD8+ T cell
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CD4+ T cell
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Macrophage
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Neutrophil
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Dendritic cell
采用该软件对TCGA肿瘤样本的转录组数据展开分析；研究免疫细胞群落在肿瘤区域与其相关联的各种基因表达水平；涉及基因突变事件；研究体细胞中发生的染色体异常；所有分析结果整合为一个功能全面的数据平台；请问这个网站的网址是多少？
对应的文章链接如下
http://cancerres.aacrjournals.org/content/canres/77/21/e108.full.pdf
该网站分成了以下几个模块
1. Gene
本研究对TCGA不同类型的癌症样本中免疫细胞群体与其肿瘤纯净度与基因表达量之间的相关性进行了深入分析，并将具体数据可在图1中显示
2. Survival
通过采用浸润性免疫细胞及其基因表达水平等数据进行生存期分析，并在此基础上建立了基于Cox回归模型的预测公式作为示例，请参见下文
生存曲线示意如下
3. Mutation
研究肿瘤免疫细胞浸润与其体细胞基因突变之间的关联性；通过检测包含该基因是否存在突变更细地将肿瘤样本划分为野生型及突变型；分析两种类型样本中浸润区域所含有的免疫细胞分布特征；结果示意如下
4. SCNA
研究肿瘤免疫细胞浸润与体细胞拷贝数之间的关联性，并基于该基因的不同拷贝数目对样本进行分类后，在四个不同的类别中分别分析浸润部位的免疫细胞组成情况
5. Diff Exp
对肿瘤样本与正常组织中的基因表达量进行差异分析，并通过箱线图进行可视化呈现。
6. Correlation
分析肿瘤样本中基因表达量的相关性，结果示意如下
7. Estimation
导入自身体基因表达谱数据集，并通过TIMER算法对样本中的免疫细胞组成进行预测的具体流程如图所示
上传的表达谱文件内容如下
软件的输出结果示意如下
TIMER不仅能够预判肿瘤样本中的免疫细胞浸润情况，在TCGA的各种肿瘤样本中还能够深入探究免疫细胞浸润与其所涉及的基因表达水平、体细胞突变以及染色体数变异等因素的相关性。该方法不仅在癌症研究领域具有重要价值，在分析思路方面也值得其他研究者借鉴和学习。
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