TISCH：肿瘤微环境的交互式单细胞转录组可视化数据库

       癌症是全球死亡的主要原因。近年来，癌症免疫疗法已成为最有前途的治疗策略之一，并在肿瘤消除和控制方面显示出显着的疗效。免疫治疗的一个主要障碍是，由于高度复杂和异质性的肿瘤微环境（TME）。因此，研究TME中详细的细胞类型组成并表征基因表达动力学至关重要，这可能会提高癌症免疫治疗的实用性。单细胞RNA测序（scRNA-seq）越来越多地用于研究TME中的细胞表型、状态、功能。它为破译TME中的异质群体提供了解决方案，从而可以鉴定新的细胞类型并发现未知的关联。
       今天我们介绍一个肿瘤免疫单细胞数据库——TISCH（Tumor Immune Single Cell Hub ，TISCH，http://tisch.comp-genomics.org）。该数据库相关文章发表在Nucleic Acids Res期刊（IF:14.9）。
       目前的TISCH数据库包含27种癌症类型的79个数据集中的2045746个细胞，其中378392个为恶性细胞，1667354个为非恶性细胞。TISCH中有76个肿瘤相关数据集，包括17个免疫治疗的肿瘤数据集（12个人类数据集和5个小鼠数据集。还包括来自健康供体的另外三个PBMC数据集，以提供免疫细胞的基线表达水平。平均而言，每个数据集有26455个细胞，其中一个来自NSCLC的最大数据集有超过200K个细胞（补充表S1）。总的来说，TISCH覆盖了人类数据集的68287个基因和小鼠数据集的18789个基因，每个数据集平均覆盖了18411个基因。

       TISCH以用户界面显示所有分析结果，包括聚类、差异基因鉴定、细胞类型注释和GSEA。TISCH提供了两个模块供用户可视化数据集。数据集模块支持对单个数据集进行详细探索。此外，它还支持在单细胞水平上跨多个数据集进行多个基因表达可视化。基因模块允许在细胞类型水平上跨多个不同的scRNA-seq数据集进行单基因可视化。
       单数据集探索 在数据集模块中，TISCH支持对感兴趣的数据集进行高级搜索，以探索每种细胞类型的细胞类型组成，基因表达分布，功能状态以及不同组织起源或治疗组之间的比较。如果用户关注一种特定的癌症类型，可以点击首页对应的组织图标查询相关数据集。
       多数据集比较除了单数据集可视化之外，TISCH还可以促进以单细胞分辨率对多个数据集进行比较分析，以探索多个队列中潜在的表达异质性或同质性。用户可以从多个数据集中选择多个基因，同时比较细胞类型分布和基因表达模式。与单数据集探索类似，TISCH还允许上传基因列表，以可视化候选基因特征的平均表达分布。

       跨数据集的基因搜索尽管数据集模块为单个或多个数据集提供了详细的表达分布，但通常需要快速定位哪种细胞类型在多个肿瘤队列和不同癌症类型中表达目的基因。在基因模块中，TISCH提供了两种可视化来自多个队列的基因表达的方法。热图显示了细胞类型平均水平的输入基因表达。同时，网格小提琴图反映了单细胞或10细胞分档分辨率下输入基因的表达分布。

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