今天给大家介绍一篇19分来自Immunity的文章
Highlights
Six identified immune subtypes span cancer tissue types and molecular subtypes
Immune subtypes differ by somatic aberrations, microenvironment, and survival
Multiple control modalities of molecular networks affect tumor-immune interactions
These analyses serve as a resource for exploring immunogenicity across cancer types
这是一篇介绍基因免疫图景的文章，本次内容较长，因为文章工作量很大，文章里可挖掘的点也很多。（文献可直接在网站浏览）
重要结论：
建立了泛癌肿（跨越不同组织类型和分子亚型）的六种免疫亚型；
六种免疫亚型在体细胞突变、微环境和预后上呈现不同特征；
分子网络的多种控制方式影响肿瘤免疫相互作用。
本文整合多种免疫基因组学方法来探究TCGA的33种癌症TME
总淋巴细胞浸润水平（来自基因组和H＆E图像数据）
来自mRNA-seq数据的反卷积分析的免疫细胞组分
免疫基因表达特征
新抗原预测
TCR和BCR谱系推断
病毒RNA表达和体细胞DNA突变
控制TME的转录调控网络和细胞外通信网络分析
决定TME特征的种系因素及预后模型开发
从已有的文献中挑选160个免疫表达标签中的5个：
macrophages/monocytes
overall lymphocyte infiltration
TGF-β response
IFN-γ response
wound healing
将全部30个癌肿（去掉血液类型肿瘤）进行分型。
得到六个亚型。
肿瘤免疫浸润的组成分析：
白细胞占比（LF）
LF在不同癌种和免疫亚型上分布不同
LF最高的top3癌种包括对ICHs响应最好的LUAD、SKCM和HNSC等。
淋巴区域中的肿瘤空间占比在不同免疫亚型之间分布不同（TILs分析的结果）
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- 发表于 2019-03-25 10:34
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- 分类：文献解读
