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大家好，我是Jerry，今天我给大家分享一篇最新的单基因泛癌生信文章，该文章是发表于Frontiers in Immunology杂志上，最新影响因子为5.6分。该篇文章的分析内容非常充实，值得大家学习和借鉴！！Systematic Pan-Cancer Analysis Identifies TREM2 as an Immunological and Prognostic Biomarker本篇文章属于单基因的泛癌分析，作者通过UCXC Xena网站下载TCGA-33种肿瘤的RNA-seq、体细胞突变和相关的临床数据。同时，作者也从CCLE数据库中下载肿瘤细胞系的数据，并根据组织的来源计算出在21种组织内的表达水平。此外，作者从正常组织的测序数据库（GTEx数据库）中下载31种组织的基因表达谱。值得注意的是，作者选用癌组织和匹配的正常组织进行表达差异分析。注：不同版本的TCGA数据，有可能获取的患者的样本例数不一致，因为TCGA数据库一直处于更新过程中。所以看到生信文章中TCGA里同一个癌种的患者样本数不一致，大家也不要奇怪，有可能就是版本不同导致的。大家做生信分析的时候，尽量选择TCGA数据库中的最新版本的数据进行下载。（https://www.xiantao.love/products）◆ Human Protein Atlas database（https://www.proteinatlas.org/）Figure 2: TREM2在正常组织和肿瘤组织内的基因表达对比Figure 3: TREM2的表达与总生存期之间的相关性；Figure 4: TREM2的表达与特定疾病生存期的相关性；Figure 5: TREM2的表达与无进展生存期的相关性；Figure 6: TREM2的表达与年龄的相关性；Figure 7: TREM2的表达与肿瘤分级的相关性；Figure 8: TREM2的表达与肿瘤内突变评分、微环境不稳定性（MSI）和错配修复的相关性；Figure 9: TREM2的表达与肿瘤微环境相关系数最高的5种肿瘤Table 1: TREM2的表达与不同肿瘤内免疫细胞浸润之间的相关性Figure 10: TREM2的表达与肿瘤内不同免疫细胞浸润的相关性；Figure 11: TREM2与免疫相关基因的共表达热图；仙桃学术生信工具网址：https://www.xiantao.love/products注：免费版和基础版都可以进行统计和可视化，由于高级版功能最全，这里选择高级版作为范例2. 选择分析工具，点击表达差异下属的非配对样本条目，根据本文作者的分析，选择囊括正常样本和肿瘤样本的泛癌数据集，即XENA-TCGA_GTEx数据集。4. A图和C图分别为GTEx和TCGA的TPM数据比较，A图的表达值为Log2（TPM+1），C图的表达值为Log2（TPM+0.001），这些TPM数据均可在UCXC XENA( https://xenabrowser.net/datapages/ )网站上进行下载，而在仙桃工具上，软件工程师也提供了整理好的TPM数据集，有需要的朋友可以下载进行方便使用。该链接的位置是完成上述分析之后，下拉页面至底端，即可看到。5. 打开下载好的TPM数据，即可在文档内看到相应的TCGA和GTEx的列名，你可以通过Excel或R将TCGA-肿瘤样本和GTEx的正常样本分开提取出来，按照作者的log取值方法对TREM2的表达进行转换。6. 然后将整理好的TREM2表达谱上传至基础绘图的分组比较图模块，即可得到如A和C图所示的结果。由于是重复操作，此处不再演示。1. 选择分析工具，点击表达差异下属的非配对样本条目，根据本文作者的分析，选择囊括正常样本和肿瘤样本的LIHC、COAD、HNSC、CESC、BRCA、LUSC和LUAD数据集，按照下述的顺序，分别获取TREM2在上述肿瘤中的差异表达结果。2. 通过拼图工具，从而获得7种肿瘤内TREM2的差异表达图；使用Human Protein Atlas数据库复现该图：1. 登陆该数据库（https://www.proteinatlas.org/），并在搜索框内键入TREM2分子；得到下述页面；Tissue代表正常组织的IHC图片，而Pathology为肿瘤组织的IHC图片2. 根据作者的结果展示，分别选中LIHC、COAD、HNSC、CESC、BRCA、LUSC和LUAD对应的肿瘤IHC和相应正常组织的IHC图片3. 以肺癌为例进行展示，选中Pathology之后，进入TREM2在肿瘤内表达的页面，拉至最底部，可看到如下图所示的界面，在坐标的横轴上罗列了多种肿瘤的名字，点击Lung cancer，进入肺癌IHC表达页面，下述的第二张图，红框即为作者在Fig.2中展示的肺癌表达图片4. 选中tissue选项，进入正常组织的表达页面，即可看到如下图的页面，横坐标为不同正常组织表达TREM2的柱状图，选中Lung，即可得到正常组织内表达TREM2的IHC图像；第二张图圈出的图片，即为Fig.2中的组织表达图片5. 其余肿瘤的IHC图片找寻方法同肺癌，此处不再重复展示1. 选择临床意义模块，点击“预后分析”下属的单基因Cox回归分析，按照下图所示的顺序，在分子框内键入TREM2分子，依次选择33种肿瘤，即可分别获得每个肿瘤类型中TREM2对总生存、特定疾病生存期和无进展生存期的Cox回归分析结果（在预后参数中分别点击OS、DSS和PFS即可）。点击Excel表达下载，即可获得如第三张图所示的结果2. 再手动将33种肿瘤总生存期、DSS和PFS的Cox分析结果进行分别汇总，即可得到如下图所示结果（此处只展示OS的Cox分析的结果）；3. 将上述分析所获得的表格导入至基础绘图的森林图模块，即可得到如Fig.3-5的A图像结果4. TREM2的OS、PFS和DSS的Kaplan-Meier Plot的绘制；作者首先通过单因素Cox回归的结果筛选出TREM2对肿瘤预后有意义的肿瘤类型，然后制作相应的KM图。同样也是通过仙桃工具进行复现，按照下图所示的顺序，选中Cox回归分析小于0.05的肿瘤类型制作KM图像，注意在风险表格选项中选择展示即可得到和Fig.3-5中几乎一模一样的KM图像，如第二张图所示，其余的KM图像也是同样的操作，此处不再重复。
复现步骤：
1. 作者在Fig.6-7内只展示有意义的表达差异结果，所以作者应该也将33种肿瘤都进行了类似的分析。在仙桃工具中进行临床指标相关的单基因表达差异是非常容易实现的。首先，按照如下图所示的步骤，选择临床相关性模块，依次选中中33中肿瘤类型，在临床指标模块中选择临床Age、Pathologic stage作为区分因素，最后键入分子，即可得到如Fig.6-7所示的结果。
2. 进一步使用仙桃工具的拼图工具，即可得到Fig.6-7的结果TREM2的表达与不同肿瘤内免疫细胞浸润之间的相关性
本文章是使用CIBERSORT进行肿瘤内免疫细胞浸润的计算，本复现工具已具备类似功能的算法-SSGSEA分析，该工具同样也能推测出肿瘤内免疫细胞浸润的程度。按照如下图所示的步骤，即可得出TREM2表达的高低与CD8 T细胞浸润的相关性；
借助拼图工具，即可获得类似于Fig.10的图片，同时将相应的p值和相关系数摘抄至表格内，即可得到如Table1所示的结果。
TREM2的表达与肿瘤内突变评分、
微环境不稳定性（MSI）和
错配修复的相关性
目前还不能做泛癌的共表达热图，但仙桃工具能很方便的做出单个肿瘤的相关性热图；按照下图所示的步骤，即可做出TREM2在单肿瘤内与MSS、MSH、免疫抑制基因、趋化因子受体、免疫激活和趋化因子相关基因的共表达热图，如第二张图片所示，其结果与Fig.8C和Fig. 11的内容是类似的而Fig.8A和B需依赖于基因突变评分和错配修复相关基因缺失而得出的MSI评分，上述两个评分均需要利用基因测序的结果，本次复现暂时无法完成。TREM2的表达与肿瘤微环境相关系数最高的5种肿瘤
Figure 9 TREM2的表达与肿瘤微环境的Immune Score和Stromal Score相关性最高的5种肿瘤；上述两个评分均依赖于Estimate算法，本次复现工具暂时无法进行此评分的计算。本次直播将在哔哩哔哩和微信视频号同步播出，同时也会在双平台进行直播抽奖。大家可以去微信视频号进行直播预约，更多直播精彩内容不要错过奥。
