前言

今天的推文开头，Immugent得先阐述一个可能被广大读者误解的情况。就是因为最近生信宝库的推文都是介绍单细胞方向的软件或者工具，导致有一些小伙伴误以为我们只做单细胞相关研究的介绍。其实并不是这样的，我们会专注于各种最新最好用的软件，而不是限制于它究竟是做bulk还是scRNA数据分析，比如之前的一篇专门对bulk数据进行挖掘的软件：整合多组学数据进行分型之MOVICS;当然还有bulk联合scRNA数据分析的软件：Scissor:整合bulk+scRNA鉴定功能亚群和Bulk和单细胞数据中肿瘤信号分析之PROGENy.

但是没有关系，生信宝库是很宠粉的，那接下来就做一波分析bulk数据的软件吧。

今天的主角是一个在线网站，是Immugent的一个好朋友在2022年开发的CAMOIP，并且相应的推文发表在BIB杂志上。这个软件专门用于分析各种癌症免疫治疗相关的基因或者功能通路，其实Immugent在之前已经介绍过一款具有这项功能的软件：IOBR，但是它是需要使用者会R语言。因此，Immugent今天就来介绍一下在线就能完成所有分析的工具CAMOIP。

主要内容

文章的第一副图就是介绍了CAMOIP的数据来源，以及搭建的流程。但这里需要说明的是，因为目前有一些肿瘤不适合进行免疫治疗，因此没有相应的组学数据，所以CAMOIP没有纳入这部分肿瘤的数据。

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接下来首先介绍的就是CAMOIP的最基本功能--生存分析，这个分析虽然很简单，但是又是必须有的。

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然后就是对基因突变数据进行分析的模块，使用者可以根据某一基因的突变情况进行分组，从而对不同组间其它基因或者功能进行分析。

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既然CAMOIP主打的就是对肿瘤免疫治疗效果的预测，那肯定少不了对各种肿瘤浸润免疫细胞的含量进行分析。

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最后要介绍的也是CAMOIP比较有特色的就是功能相关分析，使用者可以对不同分组的患者进行GSEA分析，并且网站给出了多种展示结果的方式。

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展望

总的来说，CAMOIP这个在线网站的功能还是很齐全的。不同于之前其它同类的在线网站，只能简单的看一些基因的表达或者简单做一下生存分析；CAMOIP可以在这个基础上通过整合多组学数据，可以完成对各种功能通路，以及分子机制的分析，以及它们对免疫治疗效果的影响。在本期推文的内容中,Immugent只是根据相应的文章简单对CAMOIP的功能框架进行介绍，后续将专门推出一篇实例操作的推文，敬请期待！

好啦，本期分享到这里就结束了，我们下期再会~~

[参考文献]

Lin A, Qi C, Wei T, Li M, Cheng Q, Liu Z, Luo P, Zhang J. CAMOIP: a web server for comprehensive analysis on multi-omics of immunotherapy in pan-cancer. Brief Bioinform. 2022 May 13;23(3):bbac129. doi: 10.1093/bib/bbac129. PMID: 35395670.