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CIBERSORTx 免疫細胞浸潤解析ツール edu 教育 メール登録 アプリケーション オリジナル チュートリアル

はじめに

スタンフォード大学の研究チームによって開発されたCIBERSORTは、トランスクリプトームデータに基づき、デコンボリューションアルゴリズムを用いて混合細胞中の免疫細胞の構成と存在量を推定するもので、1000回近く引用されています。CIBERSORTの最初のバージョンは2015年にNature Methodsに掲載され、現在のアップグレード版であるCIBERSORTxは2019年にNature Biotechnonogyに掲載されました。

CIBERSORTは、線形サポートベクター回帰に基づくヒト白血球サブタイプの発現行列のデコンボリューションのためのウェブベースのツールです。主にマイクロアレイの発現行列に使用され、未知の混合物の発現行列や類似の細胞タイプを含む発現行列のデコンボリューションでは、他の手法(LLSR,LLSR,PERT,RLR,MMAD,DSA)よりも優れています。この方法は、22の白血球サブタイプに対する遺伝子発現シグネチャーセット-LM22を提供する既知の参照セットに基づいています。 ウェブサイトリンク: http://cibersort.stanford.edu/

CIBERSORTは、線形サポートベクトル回帰の原理に基づいて免疫細胞サブタイプの発現マトリックスをデコンボリューションするツールで、RNA-Seqデータを用いて免疫細胞の浸潤を推定するために使用できます。 ユーザーはアカウントを登録するだけで、データと結果を保存するための500Mの容量を得ることができます。操作は、免疫浸潤を解析するための標準的な発現マトリックスファイルをアップロードするだけ。他の細胞タイプを含む浸潤の割合を解析したい場合は、公式ウェブサイトが促すフォーマットに従って適切なファイルをアップロードする必要があります。

ツール機能

シングルセルRNAシーケンシングは、現代の医学研究にとって強力な技術となっており、科学者はがんなどの疾患について個々の細胞の発現や挙動を研究することができます。しかし、この技術は保存された組織サンプルではまだ利用できず、日常的な臨床検査に大規模に使用するには高価すぎます。

このような欠点に対処するため、スタンフォード大学医学部の研究者たちは、全組織サンプルやデータセットから直接個々の細胞の遺伝子発現を解析できるCIBERSORTxと呼ばれる計算ソフトウェアを発明しました。

セルタイプとステータスの定義
    CIBERSORTxは、研究チームが以前に開発したソフトウェアCIBERSORTから大きな飛躍を遂げました。アリザデ氏は、「CIBERSORTのオリジナルバージョンでは、細胞グループ内の特定の分子の頻度を分析することが可能でした。"「例えるなら、フルーツのミルクセーキを分析するようなものです。CIBERSORTxはこの原理をさらに推し進めたもので、研究者たちはまず、腫瘍組織などの少量の組織に対して単一細胞RNA分析を行い、そこで腫瘍細胞を分離し、各細胞が産生するRNA(およびタンパク質)を詳細に調べます。このプロセスによって、細胞の種類に応じたRNA発現パターンが得られます。細胞の種類だけでなく、その細胞のサブタイプや活動様式も特定できる「バーコード」です。例えば、腫瘍に浸潤している同じ免疫細胞でも、末梢血とは異なるRNAやタンパク質を産生するため、RNAバーコードも異なります。「CIBERSORTxは、ミルクセーキの中にリンゴが何個入っているかだけでなく、小さい青リンゴが何個、赤リンゴが何個、緑リンゴが何個、紫リンゴが何個入っているかも知ることができます。同様に、腫瘍の混合RNAバーコードから始めることで、腫瘍の細胞タイプや罹患細胞の状態を知ることができます。科学者たちは、このようなツールは細胞の種類だけでなく、特定の環境における細胞の状態や挙動を特定することができ、それが新たな作用機序の発見や治療法の改善につながるだろうと述べています。

研究チームは、この技術を用いて1,000以上の腫瘍サンプルを分析し、予想されるがん細胞が正常細胞とは異なるだけでなく、腫瘍に浸潤している免疫細胞が循環している免疫細胞とは異なる働きをすること、さらにがん細胞を取り囲む正常構造の細胞でさえ、臓器の他の部分にある同じ種類の細胞とは異なることを発見しました。

 

「癌細胞は腫瘍内の他のすべての細胞を変化させているのです。研究者たちは、同じ免疫細胞が異なるタイプの肺がんに浸潤した後でも、大きな違いがあることを発見しました。

CIBERSORTx の主な利点は、FFPE 組織サンプル(腫瘍サンプルの大半)に適用できることです。ほとんどの FFPE サンプルは、細胞膜が破壊されていたり、細胞同士を分離できなかったりするため、シングルセル RNA シーケンシングでは分析できず、ほとんどの大規模研究や臨床試験ではシングルセル RNA 分析は現実的でないか、不可能です。

治療効果の予測研究者たちはまた、メラノーマを分析してこのツールの診断能力をテストしました。T細胞に浸潤するPD-1タンパク質とCTLA4タンパク質を薬剤でブロックすることは、転移性黒色腫や他のいくつかのがんに対する最も効果的な治療法のひとつですが、これらの「チェックポイント阻害剤」は少数の患者でのみ有効であり、どの患者が反応するかを簡単に見分ける方法はありません。
    これまでの仮説では、患者の浸潤T細胞がPD-1やCTLA4を多く持っている場合、これらの薬剤が効きやすいとされてきましたが、研究者たちはこれが真実かどうかを判断することが困難でした。少数のメラノーマサンプルから得られた単細胞RNAデータでアルゴリズムをトレーニングした後、研究者らは、メラノーマ腫瘍組織と試験固定サンプルの既発表データセットを分析。その結果、特定のT細胞におけるPD-1およびCTLA4の高発現が、PD-1遮断薬による治療を受けた患者の死亡率低下と関連していることが判明し、仮説が確認されました。CIBERSORTxはまた、がん治療の糸口となる新しい細胞マーカーの発見にも役立つと研究者らは述べています。このツールを使って保存された組織サンプルを分析し、細胞の種類と臨床転帰を関連付けることで、癌の増殖に重要な遺伝子やタンパク質が明らかになるかもしれません」。「PD-1やCTLA4が重要な標的タンパク質であることを発見するのに30年かかりましたが、CIBERSORTxを使って腫瘍細胞の遺伝子発現と治療成績を相関させると、これらのマーカーがすぐに目に飛び込んできました。「とアリザデ氏。「私たちは、興味深いと思われる新しい分子をたくさん見ています。

登録プロセス

CIBERSORTデータベースは、登録するために非営利edu教育の電子メールアドレスが必要です、私たちは、登録アドレスを開きますhttps://cibersort.stanford.edu/register.php

下図のように:

非商用利用のみ。 非学術的および商業的なユーザーは、以下をご覧ください。 これ. .comで終わる個人メール(Gmail、Yahoo、Hotmailなど)や商用メールは自動的に拒否されます。.comで終わる個人メール(Gmail、Yahoo、Hotmailなど)や商用メールは自動的に拒否されます。

非商用利用のみ。非学術的および営利目的の方は、下記をご覧ください。以下は.学術団体や非営利団体に所属されている方は、所属団体のEメールをご利用ください。.comで終わる個人メール(Gmail、Yahoo、Hotmailなど)や商用メールは自動的に拒否されます。

私たちは情報を記入します:

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アカウント認証

ご登録ありがとうございます!ljaime4698@xxxx.edu に確認メールが送信されました。
アクティベーションリンクをクリックして、アカウントをアクティベートしてください。リンクは1時間後に失効しますのでご注意ください。リンクの有効期限が切れた場合は、古いリンクをクリックすると別の有効化リンクが表示されます。

私たちが情報を入力し、送信をクリックすると、私たちのeduのメールアドレスにcibersortxから「CIBERSORTx登録確認」という件名の確認メールが届きます。

アカウントを有効化するには、このリンクをクリックしてください。このリンクをクリックしてもうまくいかない場合は、下のリンクをコピーしてブラウザに貼り付けてください。

監査の成功

私たちが確認した後、アカウントはすぐに使用することはできません。cibersortxの公式手動審査によって承認される必要があり、手動審査と承認が承認されたときにのみログインして使用することができ、同時に通知メールが届きます。USのeduのメールボックスを使えば、cibersortxから数秒後に到着します。

承認: CIBERSORTx アカウント有効化リクエスト

CIBERSORTx アカウントのアクティベーションの申請が承認されました。 これで、以下のページにログインできます。 CIBERSORTxウェブサイト.

使いやすい

最初のステップは、下図に示すように、データをアップロードすることです。メニュー-ファイルのアップロード-ファイルの追加サンプルデータにある形式でtxtデータをアップロードしてください。

だんかいをクリックしてパラメータを設定します。メニュー-CIBERSORTx-2.Impute Cell Fractionsの実行具体的な構成は以下の通り:

実行速度を上げるため、ここでは有意性分析のためのPermutationsが50回選択されています:

 

第三段階しばらく実行すると、結果がわかります。メニュー-仕事の結果CSVまたはXLSXをクリックして予測結果を取得すると、次のようになります。モジュール1出力データの

メールアクセス

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