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6+免疫相关lncRNA特征构建！
背景介绍 今天小编给大家带来的文章是基于免疫相关的长链非编码RNA(irlncRNAs)，构建一个新的特征来预测结肠癌患者的生存和相关的免疫landscape。 利用ImmPort数据库鉴定了人类免疫相关基因。采用共表达分析，鉴定基于免疫相关基因的irlncRNA。 绘制热图，显示年龄、临床分期、T期、N期、M期与风险评分显著相关(图6A)。采用单因素和多因素Cox回归分析，以确定COAD患者的预后相关因素(图6B，C)。 Wilcoxon符号秩检验显示，临床分期（图6D）、T期（图6E）、N期（图6F）和M期（图6G）与计算出的风险评分显著相关。 图6 为了更好地预测COAD病例的1、3、5年生存率，基于单变量和多变量Cox回归分析的结果构建了一个列线图模型(图7A)。在列线图模型中纳入了年龄、临床分期和风险评分。
46210编辑于 2022-03-29 - 来自专栏科研菌
文章拆解:基因组+免疫浸润+干预=6分SCI？
由于对于此项治疗方法的临床经验很少，作者希望通过研究患者的信息获得药物动力学等方面的信息，并了解肿瘤中的病毒复制如何激活抗肿瘤免疫反应及对肿瘤免疫学的影响，包括肿瘤浸润性免疫细胞和肿瘤微环境。 使用ESTIMATE（使用表达数据，估计恶性肿瘤组织中基质细胞和免疫细胞的含量）评估肿瘤组织中浸润的基质/免疫细胞的存在 在疾病的两个阶段，免疫评分（p = 0.0025）和基质评分（p = 0.06， 图1D.CIBERSORT分析结果，显示不同的免疫细胞亚群的比例 总而言之，所有分析的结果表明，在疾病的稳定期，适应性免疫细胞的较高的浸润和活性主导着免疫格局，肿瘤进展期时，免疫浸润细胞群更明显地趋向于先天免疫细胞的存在 RNA-seq分析表明抗原加工和呈递的相关表达没有缺陷，与稳定期相比，大部分相关基因在进展期中有更高的表达（图6） 新表位可以在肿瘤进化过程中的任意阶段在HLA分子中表达 ? 图6.包含HLA抗原在内的抗原加工呈递相关基因在不同疾病时期表达 小结 在这篇文章中，作者通过对施加了新疗法后单例肿瘤患者的稳定期及进展期两组样本进行研究，通过RNA测序，全外显子测序以及TCR测序来获得肿瘤在不同时期的免疫相关信息
76530发布于 2020-06-28 - 来自专栏作图丫
m6A与肿瘤免疫landscape结合分析！
导语 GUIDE ╲ 最近的研究主要集中在m6A修饰与特异性肿瘤浸润性免疫细胞之间的相关性上。然而，m6A修饰在肿瘤免疫图谱中的潜在作用仍难以捉摸。 背景介绍 近两年来，m6A相关的文章层出不穷，再结合上免疫的大热点，更能吸引大家对研究兴趣，但如何在这个领域让自己的研究摆脱3、5分+呢？ 图2 03 不同m6A修饰模式下的免疫特征 作者研究了不同m6A修饰模式下的免疫特征。如图3A-C所示，m6Acuster-C1增殖率高、ITH高，非整倍体和整体ITH水平较低。 图3 04 免疫图谱与m6A调控因子的表达显著相关 作者采用斯皮尔曼相关分析，探讨各m6A调节因子与免疫细胞浸润之间的特异性相关性。 图6 小编总结 最近免疫相关的研究主要集中在特异性肿瘤浸润性免疫细胞上，而肿瘤免疫landscape也是一个非常重要的方向，大家也可以学习一下，加入自己的研究中，为自己的文章添彩！
40020编辑于 2022-03-29 - 来自专栏用户7627119的专栏
6分+单基因结合免疫发文思路，你值得拥有！
图3 WGCNA分析 6. 此外，免疫荧光分析表明，CENPF与IL23A和CD4高度共表达（图5H和5I）。 8. CENPF列线图和生存曲线验证 作者构建SKCM患者的1年，3年，5年和7年的列线图（图6A），结果表明CENPF高表达与死亡风险较高有关。列线图的C-index为0.683。 校准曲线表明列线图的预测准确性较高（图6B-6E）。基于列线图打分中位数将患者分为两个亚组，KM分析表明低风险组的生存较好（图6F）。 图6 构建列线图 04 结论 总的来说，本研究证实了CENPF在SKMC中发生和转移的作用。CENPF对1年，3年，5年和7年的OS具有一定临床预测价值。
73630编辑于 2022-09-21 - 来自专栏作图丫
热点碰撞--m6A与免疫微环境研究分析思路!
作者使用limma包确定了718个m6A表型相关的差异表达基因，对DEGs进行GO富集分析，发现这些基因在m6A修饰和免疫显著相关的生物过程中显著富集，证实了m6A修饰在肿瘤微环境中的免疫调节中发挥了不可忽视的作用 因此，上述结果间接证明，肿瘤m6A修饰模式的差异可能是介导抗PD-1/PD-L1免疫治疗的临床反应的关键因素。而m6A评分在预测免疫治疗结果方面的价值也被间接证实。 06 m6A修饰模式在抗PD-1/L1免疫治疗中的作用 以PD-L1和PD-1阻断为代表的免疫疗法已成为癌症治疗的重大突破。 作者基于两个免疫治疗队列，研究了m6A修饰特征是否可以预测患者对免疫检查点阻滞治疗的反应。 并且不同的m6A修饰模式之间的mRNA转录组差异与m6A和免疫相关的生物途径显著相关。作者建立了m6A score评分系统来评估每个胃癌患者的m6A修饰模式，在预测免疫治疗结果方面具有重要价值。
64620编辑于 2022-03-29 - 来自专栏百味科研芝士
6分+乳腺癌免疫相关lncRNA预后标志物与验证
乳腺癌分组的构建和验证 将ssGSEA方法应用于乳腺癌样品的转录组，以评估免疫细胞的浸润。通过使用无监督分层聚类算法，根据免疫浸润将乳腺癌样本分为两组：高免疫细胞浸润组和低免疫细胞浸润组（图1a）。 与低免疫细胞浸润组相比，高免疫细胞浸润组的肿瘤纯度较低，但ESTIMATE得分，免疫得分和基质分数更高（图1a）。 方框图还显示高免疫细胞浸润组与ESTIMATE评分，免疫评分和基质评分之间呈显著正相关，而低免疫细胞浸润组与ETIMATE评分，免疫评分和基质基质评分之间呈显著负相关。和肿瘤纯度（图1b）。 与低免疫细胞浸润组相比，高免疫细胞浸润组具有更高的免疫得分和更低的肿瘤纯度。高免疫细胞浸润组中HLA家族和CD274（PD-L1）的表达显著高于低免疫细胞浸润组中的表达（图1c和d）。 图4 Cox回归分析评估风险评分的独立预后价值 6.
1.8K50发布于 2020-08-24 【免疫学实验】放射免疫法、酶联免疫吸附法和竞争抑制分析
放射免疫法（RIA）和酶联免疫吸附法（ELISA）是利用抗体和抗原直接结合的检测方法，两者原理相同，但其检测的方式不同。 放射免疫分析常用于测量血液和组织液中的激素水平，而酶联免疫吸附法常用于病毒诊断，如检测人类免疫缺陷病毒（HIV）引发的艾滋病。 这类检测的另外一种方法是以标记的抗免疫球蛋白抗体作为RIA 或ELISA 的二抗，将未标记的抗体与未标记的抗原涂层板结合，因为每个未标记的抗体上能够结合两个分子以上标记的抗免疫球蛋白抗体，所以使用这种二抗放大了信号 图1 酶联免疫吸附法（ELISA）的原理：为了检测抗原A，纯化的抗原A特异性抗体与酶发生化学反应。将待测样品涂布于塑料孔表面，非特异性结合；塑料上残留的黏性位点被添加的无关蛋白（未显示）封闭。 在此基本方法基础上的改进版可检测未知样本中的抗体或抗 捕获酶联免疫吸附法（capture ELISA）或夹心酶联免疫吸附法（sandwich ELISA）是ELISA 的一种改良方法，常被用于检测细胞因子等分泌性产物
24210编辑于 2025-12-29【免疫学笔记】免疫原、抗原与佐剂：免疫应答的基础
️ 免疫应答与抗原 免疫应答：免疫系统可对病原体抗原或简单非活性抗原产生应答，表现为释放细胞因子、特异性抗体（体液免疫）及诱导效应T细胞（细胞免疫）。 免疫原（Immunogen）：指能刺激机体免疫细胞活化、增殖、分化并产生免疫效应物质（抗体或致敏淋巴细胞）的物质。 关系：所有免疫原都是抗原，但并非所有抗原（如半抗原）都是免疫原。 免疫接种与抗原递呈 免疫接种：有目的地诱导免疫应答称为免疫接种，抗原的注入途径、剂量和形式会影响免疫应答的类型和强度。 口服/鼻内：可引起肠道局部抗体应答，但同时可能诱导系统性免疫耐受，防止食物过敏。 佐剂的作用机制 佐剂（Adjuvant）：是一种非特异性免疫增强剂，能增强抗原的免疫原性或改变免疫应答类型。 免疫应答的监测与抗血清 在免疫诱导过程中，通过检测个体的免疫产物（如血清中的抗体、细胞因子，或脾脏、外周血中的T细胞）来跟踪免疫应答。血清是血液凝固后的液体部分，经特定抗原免疫后的血清称为抗血清。
41410编辑于 2025-12-21- 来自专栏百味科研芝士
7分+m6A 结合免疫浸润范文，快来学习一下！
摘要 因为大多数研究都集中在肿瘤的内在致癌通路上，所以在肿瘤免疫微环境（TIME）中m6A甲基化的潜在作用仍然难以捉摸。 一致地，在外部GSE65858队列中，m6A调节因子对免疫调节和存活表现出相同的影响。进一步的分析表明，基于m6A调节因子的特征与TIME有关，并且它们的拷贝数变化会动态影响浸润肿瘤的免疫细胞的数量。 与独特的免疫细胞浸润相关的m6A RNA甲基化调节因子的一致性聚类簇 为了研究m6A调节因子对HNSCC免疫微环境的影响，作者评估了m6A调节因子表达上调的cluster1和m6A调节因子表达下调的cluster2 7. m6A调节因子特征的遗传改变对免疫细胞浸润的影响 作者分析了六种免疫细胞类型的风险评分与浸润水平之间的关系，以评估七种基于m6A调节因子的标记对HNSCC免疫微环境的影响。 该结果证实，基于m6A调节因子的风险特征与HNSCC免疫微环境有关。 ? 作者进一步分析了基于m6A调节因子的CNA对免疫细胞浸润的影响，以阐明风险评分与不同免疫细胞浸润相关的潜在机制。
1.2K30发布于 2020-11-09 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
不完全免疫算法简介AU-DHEIA--AIS学习笔记6
Corne et al. [3,6] presented grid technology in which the individuals with high packing density in the Definition 6 (Antibody) . An antibody refers to a candidate solution of the problem.
44430发布于 2020-08-14 - 来自专栏百味科研芝士
可以借鉴的6分+铁死亡结合免疫微环境发文思路
图5 FPscore亚型的生物学通路和拷贝数负荷 5、预测免疫治疗和化疗的治疗反应 作者发现高FPscore亚型在PD-L1、CTLA4、PD-1、IFNG和MHC上有着显著的升高（图6A）。 高FPscore亚型有着更高的immunophenoscore和TIDE得分，暗示了对于免疫治疗的潜在治疗反应（图6B-D）。并且高FPscore亚型对于PD-1治疗有反应（图6E）。 这些结果证明铁死亡调控模式在街道OSCC的免疫反应中发挥着关键的作用。研究还发现高FPscore得分与化疗药物敏感相关，低FPscore得分与化疗药物抵抗相关（图6F）。 进一步，CMap模式分析定义了24种成分的21条通路（图6G）。在免疫治疗数据集中，高FPscore亚型有着更好的生存预后（图6H-L）。 图6 FPscore亚型与免疫治疗和化疗反应相关 6、泛癌数据分析 在泛癌数据集中，FPscore与GPX4，PD-L1，PD-1和CTLA4显著关联（图7A-D）。
1.4K10发布于 2021-09-24 肿瘤免疫逃逸
尽管机体的固有免疫和适应性免疫具有识别和清除肿瘤细胞的免疫监视机制,但仍难以阻止肿瘤的发生和发展。 早期研究表明:致瘤病毒诱发的肿瘤免疫原性最强，化学致癌物诱导的肿瘤免疫原性次之,自发性肿瘤的免疫原性最弱。 由于肿瘤细胞之间也存在免疫原性的差异，免疫原性较强的肿瘤细胞可以诱导有效的抗肿瘤免疫应答而易被清除，但是，免疫原性相对较弱的肿瘤细胞则能逃脱免疫系统的监视而选择性地增殖。 这就是许多有免疫功能的宿主不能有效清除体内有免疫原性的肿瘤的主要原因。研究发现将B7基因转入弱或无免疫原性的肿瘤细胞中是不能激发免疫反应的,这说明肿瘤免疫原性是共刺激分子发挥作用的前提。 (一)肿瘤相关免疫抑制分子肿瘤环境中存在一系列的胞内、膜表面型和分泌型的抑制分子，这些分子可以由肿瘤细胞本身产生，也可以由基质细胞和浸润的免疫细胞产生，主要包括:①免疫抑制性因子，如IL-10、IL-6
54010编辑于 2024-02-28【免疫学实验】揭秘蛋白互作：免疫沉淀与免疫共沉淀
今天，我们就来聊聊两种核心的“打捞”技术：免疫沉淀（Immunoprecipitation, IP）和免疫共沉淀（Co-Immunoprecipitation, Co-IP）。 一、 免疫沉淀（IP）：精准捕获目标蛋白 免疫沉淀是利用抗体从复杂的混合物中分离特定蛋白质的技术。 1. 免疫沉淀与 SDS-PAGE 分析 免疫沉淀法用于从细胞裂解液中富集特定抗原。细胞可通过 ³⁵S-蛋氨酸代谢标记（标记所有新合成蛋白）或 表面碘化/生物素化（仅标记膜蛋白）进行示踪。 最后通过放射自显影（或显色）确定蛋白位置 三、 免疫共沉淀（Co-IP）：验证蛋白互作 如果说免疫沉淀是“抓单个”，那么免疫共沉淀就是“抓团伙”。 总结 免疫沉淀技术不仅帮助我们纯化和鉴定蛋白质（分子量、等电点），更是通过免疫共沉淀技术，成为了揭示蛋白质之间物理相互作用的金标准实验方法。
32810编辑于 2025-12-29- 来自专栏生信菜鸟团
Ly6E-hi中性粒细胞：预测免疫治疗的新指标？
我们现在已经知道，中性粒细胞是一类异质性很强的免疫细胞群体。自从它在肿瘤中的角色越来越受重视以后，每次靠近它，都会被它神秘复杂的特性所征服。 目前对于中性粒细胞亚群的辨别主要依靠于核形态和marker,我们今天将引入一类中性粒细胞，或许通过对它的研究能够推动靶向中性粒细胞的免疫治疗进展呢？ 10.1016/j.ccell.2023.12.005 以下是具有代表性的流式细胞术图，取自 4T1P（NR）或 4T1M（R）乳腺癌 BALB/c 小鼠的全血细胞： 设门策略：CD45+/CD11b+Ly6C (lo)/Ly6G+Ly6E(hi) 而且，Ly6E在人和小鼠中均存在。 针对这篇文章，Nat Rev Immunol专门写了短评，指出： LY6Ehi neutrophils could serve as a cost-effective ‘pan cancer’ biomarker
37300编辑于 2024-12-25 - 来自专栏作图丫
11+BIB文章-m6A甲基化+免疫分析为啥这么优秀？
与m6A修饰模式的聚类结果不同，无监督算法分别针对免疫和干性特征的四种独特的基因组表型。免疫A组的LGG患者预后优于免疫D组。免疫B组和C组患者的预后集中在免疫A组和免疫D组之间(图3C)。 作者计算了两组间免疫细胞浸润和典型通路的差异，发现所有类型的浸润性免疫细胞在高m6Ascore组中均显著富集(图4m)。 低m6AScore组免疫原性较高，而高m6AScore组免疫原性较低。 接下来，分析了m6AScore的差异样本患者各种免疫治疗反应，发现m6AScore反应组(CR和PR)明显低于疾病组(SD和PD)，这意味着m6AScore可以参考选择患者免疫治疗的敏感性(图5E)。 图6 小编总结 作者利用1152个LGG样本的基因组信息，综合评价不同m6A修饰模式的免疫和干性特征。
43030编辑于 2022-03-29 - 来自专栏用户7627119的专栏
免疫组库
免疫组库（immune repertoire, IR）：是指某个体在特定时间点其循环系统中所有功能多样性B淋巴细胞和T淋巴细胞的总和。 免疫组库分析：通过分析决定B细胞受体（BCR）或T细胞受体（TCR）多样性的互补决定区（CDR区），全面评估免疫系统的多样性，深入挖掘免疫组库与疾病的关系。 ? 应用领域：免疫组库中每一种免疫蛋白彼此间结构差异很小，但亚型种类繁多，正是这种多样性对健康的维护起着至关重要的作用；免疫蛋白的亚型越多，越能有效抵抗病原体。 正因为如此，免疫组库在肿瘤研究、移植和免疫重建、自身免疫性疾病、感染性疾病、抗体开发、用药及疫苗评估等多个方面均有重要的应用价值。 单细胞测序揭示新型模式 ? 抗体在免疫应答反应中发挥着至关重要的作用，抗体的多样性是抗体能够抵御各种各样入侵病原体的关键所在。
1.6K30发布于 2020-08-06 - 来自专栏百味科研芝士
肾癌 m6A 修饰模式和肿瘤免疫景观如何打造13分+SCI
本研究揭示了 m6A 修饰与 ccRCC 中肿瘤免疫景观之间的相关性。 摘要 最近的研究集中在 m6A修饰与特定肿瘤浸润免疫细胞之间的相关性。然而，m6A修饰在肿瘤免疫环境中的潜在作用仍未知。 作者综合评估了 513 名透明细胞肾细胞癌 (ccRCC) 患者的 m6A 修饰模式和肿瘤免疫景观，并将 m6A 修饰模式与免疫景观相关联。m6Ascore 是使用主成分分析建立的。 不同 m6A 修饰模式中的免疫特征 Thorsson 等人探索了泛癌免疫领域，最终确定了涵盖 30 种癌症类型的 6 种免疫亚型 (C1-C6)，这些亚型被认为定义了免疫反应模式，对进一步探索免疫治疗有影响 免疫景观与 m6A 调节因子的表达显著相关 进行 Spearman 相关分析以探索每个 m6A 调节因子与免疫细胞浸润之间的特定相关性。m6A 调节因子的表达与免疫细胞浸润之间存在广泛的相关性。
94130发布于 2021-09-03 肿瘤免疫与单细胞、空间、外显子和免疫疗法
这一篇我们继续学习基础知识其实提到的组学里面，最主要的就是肿瘤免疫(tumor immunology)。机体抗肿瘤免疫应答的机制包括固有免疫和适应性免疫两个方面。 6.粒细胞( polymorphonuclear neutrophils, PMN)中性粒细胞表达FcγRⅢB,在受到IFN-γ刺激时还可表达FcγR I，可有效识别IgG-抗原复合物。 二、适应性免疫应答(一)适应性免疫的概念和特点适应性免疫(adaptive immunity)是机体特异性识别和选择性清除外来病原物的免疫反应，是抗肿瘤免疫应答的重要环节。 一方面，固有免疫通过MHC分子将外来抗原呈递给适应性免疫细胞，从而启动了适应性免疫应答，并影响了其强度与持续时间;另一方面，适应性免疫释放的多种因子也反过来募集了更多的免疫细胞，并影响固有免疫细胞的活化程度 这两种免疫系统的共同作用实现了机体抵御外来病原物的自我保护目的。(二)适应性免疫细胞对肿瘤的识别与免疫效应1.特异性抗肿瘤细胞免疫 在抗肿瘤细胞免疫中，T细胞介导的特异性免疫应答反应起着重要作用。
53510编辑于 2024-02-27- 来自专栏百味科研芝士
6分+纯生信：基于免疫浸润对多癌种进行化疗获益分析
文章是针对多癌种对化疗获益的分析，主要是从免疫浸润差异入手来进行研究。最后集中在对BRCA数据集的分析，获得了3个化疗相关特征基因，并用ROC曲线对其诊断价值进行评价。 免疫浸润和放疗预后的相关性 对选定的7个数据集，进行5种分组的生存分析，即1（整个数据集分为放疗和非放疗）、2（放疗分为+免疫得分和-免疫得分）、3-（非放疗分为+免疫得分和-免疫得分）、4（+免疫得分分为放疗和非放疗 ）、5（-免疫得分分为放疗和非放疗）；最终结果即反应在不同分组中，免疫得分和放疗与否对OS的影响； 免疫细胞丰度及其相关性 这里主要利用CIBERSORT对所选的7个癌种的表达矩阵进行计算得到肿瘤微环境中免疫细胞的组成 ，用热图进行展示（A），可以看到，在不同的癌种中免疫细胞的组成有很大差异；并在每个癌种中进行了免疫细胞之间相关性的可视化（B）。 肿瘤浸润免疫细胞及生存分析 基于以上对免疫浸润细胞的分析，作者研究了肿瘤细胞浸润的差异对不同癌种预后的影响；由此，便需要基于肿胞浸润免疫细胞的丰度差异进行生存分析，即7（选定的7个癌种）*22（22种免疫细胞
1.3K30发布于 2020-06-09 - 来自专栏mwangblog
免疫算法简单介绍
免疫算法的基本步骤： 抗原识别。输入目标函数和各种约束作为免疫算法的抗原。 初始抗体生成。随机生成初始抗体种群。 亲和力计算。计算抗体的适应值。 免疫处理。 免疫处理包括免疫选择、克隆、变异和抑制。 免疫选择：根据抗体的亲和力选出亲和度较高的抗体。 克隆：对选出的亲和力较高的抗体进行复制。 变异：对克隆得到的个体进行交叉、变异操作，使其亲和力发生改变。 将免疫选择的抗体和免疫抑制后的抗体组成一个集合，保留其中亲和度较高的抗体，使这些抗体进入新的种群。新的种群中不足的部分随机生成，以增加多样性。 免疫算法流程图： ?
1.6K10发布于 2018-12-21
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