ImmuneCellAI数据库

--RNA-Seq或者芯片数据估计免疫细胞浸润丰度的工具
--网址（http://bioinfo.life.hust.edu.cn/web/ImmuCellAI/）

ImmuneCellAI能够估计18种T细胞和6种其他类型免疫细胞（B细胞，NK细胞，Monocyte细胞，Macrophage细胞，Neutrophil细胞和DC细胞.）的比例，同时可以预测患者对免疫检查点抑制剂治疗的反应。

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1.在“Analysis”页面，主要分为4个模块：

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模块1：“File upload”，数据文件需要是用制表符分隔的，文件大小也不能超过50M；根据自己的数据类型选择合适的“RNAseq”或者“Microarray”

模块2“Analysis selection”，这部分选择分析类型，默认“immune cell abundance in sample”，结果会输出每个样本的免疫细胞丰度。“immune cell abundancein groups”则会输出每组样本的免疫细胞丰度。而“ICB response prediction”则会输出病人免疫检查点治疗反应的预测结果。

模块3：点start analysis

模块4:结果展示table或figure（图丑，建议下载数据用r画图），下载数据时，需要点击到“ICB response”，然后点击Download下载预测分析结果

2.Resource使用，这部分主要有3个功能，免疫细胞在肿瘤和正常组织中的浸润比较、生存分析和数据下载

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2.1. 浸润比较
大家可以从“候选框”中选择免疫细胞类型，已选中进行比较分析的免疫细胞会显示在“已选框”内。点击“Submit”后就可以进行比较分析，如果选中的免疫细胞类型比较多的话，可能需要稍等一下。输出的结果会以一种免疫细胞为一页，比较展示每种免疫细胞在肿瘤组织和癌旁组织中浸润丰度差异。
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2.2. 生存分析
这部分可以选择不同的组织肿瘤和不同的免疫细胞进行生存分析，比较免疫浸润对生存的影响。另外，网页中谈到生存分析的协变量包括临床因素（年龄、性别和肿瘤分级）和免疫浸润
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