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从现在开始解读2018年4月的TCGA终结系列文章，因为涉及到的代码知识不多，我就不亲自出手了，会邀请我的几个学生来一一解读，当然，也欢迎广大粉丝投稿，运气的话有机会得到我的关注和指导。
免疫微环境在肿瘤发生、侵袭、转移及耐受过程中占据重要位置，预示着我们可以从免疫微环境参与肿瘤耐受的这一视角出发，为寻新的抗肿瘤途径开辟新的思路，下面我们就一起来尝试了解这篇癌症免疫图谱文章吧。 2018年4月Immunity杂志上发表了文章The Immune Landscape of Cancer ，由34个单位共同合作完成。文章对TCGA中33种癌症，超过10,000个肿瘤样本进行了免疫原性分析，将所有肿瘤分成6种免疫亚型，即：
wound healing, IFN-γ dominant, inflammatory, lymphocyte depleted, immunologically quiet, and TGF-β dominant
进一步分析：
∙不同亚型间巨噬细胞或淋巴细胞特征、Th1:Th2细胞比例、肿瘤异质性程度、非整倍性、新抗原负荷程度、细胞增殖、免疫调节基因的表达、预后等指标的差异。 ∙与免疫相关的驱动突变
∙参与肿瘤免疫的细胞内和细胞间调控网络（调控网络包含转录、microRNA、拷贝数、表观遗传信息）
分析流程
step1. 下载TCGA平台33种癌症类型的6种分子平台数据（mRNA、microRNA、外显子测序数据；甲基化、拷贝数、蛋白质芯片数据）
step2. 为全部非血液类癌症进行免疫表达特征（160种）评分，将TCGA全部肿瘤聚类成6种免疫亚型
step3. 根据DNA甲基化、mRNA和H&E图像分析确定白细胞类型及比例（用于评估免疫浸润细胞的组成）
step4. 生存分析评估免疫亚型与预后的关系
step5. 分别以TCGA肿瘤类型、TCGA定义的分子亚型、6种免疫亚型分组，比较新抗原、病毒RNA表达、T细胞受体(TCR)和B细胞受体(BCR)、免疫调节因子(IM)表达与调控等特征（评估影响免疫原性和免疫浸润的因素间的关系）
免疫原性（immunogenicity)：能引起机体产生免疫应答的物质
肿瘤浸润免疫细胞包括：T cells, B cells, natural killer cells, macrophages, neutrophils, dendritic cells, mast cells, eosinophils, basophils等
step6. 鉴定与免疫浸润相关的体细胞变异（包括pathway, 拷贝数变异，driver mutation）
step7. 评估性别与祖源是否对特定肿瘤类型的免疫反应有影响
step8. 鉴定控制肿瘤免疫应答的细胞内调控网络、参与形成肿瘤免疫微环境(TME)的细胞外通讯网络
癌症的免疫亚型
计算160种免疫特征间的相关系数，聚类分析，得到5个核心模块免疫表达特征（巨噬细胞 , 免疫浸润淋巴细胞, TGF-β response , IFN-γ response, wound healing ) → 据此将TCGA中的非血液肿瘤聚成6种免疫亚型(C1-C6) → 6种免疫亚型中这5种免疫特征的分布情况。（图1A）
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