肿瘤免疫治疗基因表达资源：TIGER 

免疫疗法是利用免疫防御系统对抗癌症的一种很有前途的癌症治疗方法。在不同类型的免疫治疗技术中，免疫检查点阻断(immune checkpoint blockade，ICB)已经彻底改变了晚期癌症的治疗。ICB在各种癌症类型的患者中显示出持久的疗效。然而，大多数癌症患者不能从ICB中获益，因为许多癌症类型的应答率很低。尽管已经取得了相当大的进展，但仍需要努力探索新的免疫治疗方法，并发现有效的反应和耐药生物标志物。 

基因表达数据在识别生物标志物以预测癌症治疗中的药物反应方面已显示出广泛的应用。近年来，高通量技术的进步已经从癌症样本中获得了大量的转录组基因表达数据，为癌症免疫治疗的相关研究提供了宝贵的资源。一些癌症项目，如癌症基因组图谱(The cancer Genome Atlas, TCGA)，在不使用多种癌症类型的免疫治疗信息的情况下，已经生成了数千种肿瘤样本的转录组基因表达数据。虽然这些转录组基因表达数据最初并不是为了研究癌症免疫治疗而设计的，但最近的研究表明，对这些数据的分析可以提高我们对肿瘤-免疫细胞相互作用的理解，从而促进癌症免疫治疗反应生物标志物的鉴定。最近，具有癌症免疫治疗临床信息的转录组基因表达数据量迅速增长，这使得利用基因表达特征来预测免疫治疗反应成为可能。然而，尽管做出了这些努力，由于每个数据集的样本量小，免疫治疗反应生物标志物的有效性仍然是一个悬而未决的问题。最近爆炸性增长的单细胞转录组研究提供了在单细胞分辨率下更好地了解肿瘤微环境(tumor microenvironment，TME)免疫治疗前后的免疫细胞谱。对大规模公共肿瘤和单细胞肿瘤转录组数据的综合分析将有助于全面探索肿瘤与免疫细胞的相互作用，并开发可靠的免疫治疗反应预测生物标志物。 

目前，已经开发了几种用于分析癌症免疫治疗相关的基因表达资源。CIBERSORT、Cancer Imaging Archive (TCIA)、Tumor Immune Estimation Resource (TIMER)和ImmuCellAI等工具为基于TCGA或用户提供的大量基因表达数据挖掘实体癌中免疫细胞浸润提供了有用的功能。肿瘤免疫功能障碍和排斥(Tumor Immune Dysfunction and Exclusion, TIDE)和TISIDB允许用户基于具有或不具有临床免疫治疗信息的公共大量基因表达数据集，全面评估免疫治疗反应和耐药性的生物标志物。肿瘤免疫单细胞中心(Tumor Immune Single-cell Hub, TISCH) (http://tisch.comp-genomics.org)和单细胞门户网站(Single-cell Portal, https://singlecell.broadinstitute.org)为可视化和分析人类肿瘤的公共单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集提供了接口。虽然这些工具在探索癌症免疫学方面非常有用，但专门用于癌症免疫治疗研究的癌症整体和单细胞转录组数据的综合资源仍然缺乏。此外，虽然单细胞门户网站和TISCH已经实现了单细胞分析方法，如聚类分析、差异基因表达分析和细胞类型注释，但它缺乏许多其他常用的单细胞分析功能。例如，肿瘤与正常之间的差异分析、基因共表达分析、轨迹分析和细胞-细胞通讯分析对于理解抗肿瘤免疫是重要的，但这些功能在单细胞门户网站和TISCH中是不具备的。基于此，Chen等人开发了肿瘤免疫治疗基因表达资源(TIGER, http://tiger.canceromics.org/，图1)，这是一个可访问的门户网站，用于综合分析大量和单细胞癌症转录组数据，致力于促进新的免疫治疗方法和有效生物标志物的开发。 

图1 TIGER主页 

TIGER（图2）是一个交互式网络门户网站，用于综合分析与癌症免疫治疗相关的bulk和单细胞转录组基因表达数据。与其他现有的工具，如TCIA、TIDE和TISCH相比，TIGER有几个优势。首先，TIGER是第一个整合大量和单细胞基因表达数据资源，用于发现癌症免疫治疗中的抗肿瘤免疫机制和反应生物标志物。其次，TIGER拥有最全面的与癌症免疫治疗相关的转录组基因表达数据，包括33种癌症类型11057个肿瘤/正常样本的非免疫治疗批量基因表达数据、8种癌症类型1508个肿瘤样本的免疫治疗批量基因表达数据，以及25种癌症类型655个样本2,116,945个细胞的单细胞基因表达数据。第三，与其他工具相比，TIGER包含更多的分析和可视化功能，可用于批量和单细胞基因表达分析。特别是，利用scRNA-seq数据进行肿瘤细胞与正常细胞以及不同细胞类型之间的差异分析，使用户可以探索抗肿瘤免疫并开发特定细胞类型的基因特征。免疫治疗基因表达数据的分析，连同公共基因标签，允许用户全面评估免疫治疗反应的生物标志物。 

图2 TIGER设计框架。通过整合肿瘤免疫相关的bulk、单细胞数据转录组和免疫筛选数据，TIGER旨在帮助研究人员发现抗肿瘤免疫和免疫的潜在机制和潜在的生物标志物。TIGER提供四个功能分析模块，包括单细胞免疫、免疫治疗反应、反应特征和免疫筛选 

综上所述，在癌症免疫治疗研究的同一平台上分析大量和单细胞数据将有助于用户对癌症免疫治疗有更多的了解。在未来，将通过整合新的大量和单细胞基因表达数据来不断更新TIGER数据库。例如，计划在TIGER中加入T细胞受体(T cell receptor，TCR)和B细胞受体(B cell receptor，BCR)的测序数据，进一步促进对肿瘤免疫学的理解。还有实现新的分析和可视化功能，以提高TIGER的性能。 

参考文献

[1] Chen Z, Luo Z, Zhang D, Li H, Liu X, Zhu K, Zhang H, Wang Z, Zhou P, Ren J, Zhao A, Zuo Z. TIGER: A Web Portal of Tumor Immunotherapy Gene Expression Resource. Genomics Proteomics Bioinformatics. 2022. doi: 10.1016/j.gpb.2022.08.004. 

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. ​EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. ​EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC

12. 免疫信号通路关联的调控子数据库：ImmReg

13. 利用药物转录组图谱探索中药药理活性成分平台：ITCM

14. AgeAnno：人类衰老单细胞注释知识库

15. 细菌必需非编码RNA资源：DBEncRNA

16. 细胞标志物数据库：singleCellBase

17. ​实验验证型人类miRNA-mRNA互作数据库综述