腫瘤的形成經歷了一系列關鍵的轉變，包括從正常病變到癌前病變，以及從癌前病變到惡性狀態。多狀態與腫瘤微環境 （TME） 中的動態細胞組分和細胞通訊相關。近年來，癌癥免疫療法為癌癥治療帶來了范式轉變。由于 TME 內顯著的遺傳和細胞異質性，只有一小部分患者可以從免疫治療中獲益。此外，一些對治療表現出良好初始反應的患者最終在免疫治療期間產生耐藥性。因此，研究不同條件下細胞類型組成的變化和TME中的細胞間相互作用可能會克服耐藥性并發現新的臨床意義。

        單細胞 RNA-seq （scRNA-seq） 是研究 TME 中細胞類型組成異質性的強大技術。它已被廣泛用于發現參與腫瘤進展的新型細胞類型，并鑒定導致耐藥的細胞。然而，快速積累的腫瘤scRNA-seq數據也對廣泛的數據重用和探索構成了關鍵障礙。TISCH2是一個專注于 TME 的scRNA-seq 數據集的scRNA-seq 數據庫。TISCH 采用標準化工作流程統一處理 scRNA-seq 數據，可去除樣本之間的批次，統一注釋細胞類型并識別惡性細胞。TISCH2的在線可視化和分析功能使生物醫學研究界能夠以單細胞分辨率探索TME中的基因表達。

        TISCH2 數據庫包含來自20 個不同組織中50種癌癥類型的190個數據集的6297320個細胞，數據的總數幾乎是以前版本大小的三倍。至于治療的腫瘤scRNA-seq數據集，在當前的TICH2中提供了40個不同治療條件下的數據集（35個人類數據集和5個小鼠數據集），其中包括免疫療法、化療、靶向治療和聯合治療。平均而言，每個數據集有32210個細胞，NSCLC的最大數據集有816654個細胞。

        TISCH2不僅是TME中單細胞基因表達的綜合資源，而且還提供了許多有用的分析功能。之前的TISCH版本主要包括兩個模塊，數據集模塊和基因模塊。更新后的 TISCH2 在數據集模塊中包括兩個新功能，即 CCI 和 TF 富集分析，在基因模塊中包括兩個新功能，即存活和相關基因分析。

數據集模塊函數

        在數據集模塊中，TISCH2 支持對單個數據集或多個數據集之間的詳細探索。對于每個數據集，TISCH2 將顯示其癌癥類型、物種、平臺信息、治療、分期和相關出版物。特別是，對于免疫治療數據集，TISCH2在數據集頁面上提供了額外的治療相關分析，包括不同治療組或反應組患者之間的細胞類型比例比較和DEG分析，以及與免疫治療相關的特征可視化。詳細的分析結果將顯示在六個不同的選項卡中，包括用于聚類、細胞類型注釋和 DEG 的概述頁面、用于表達可視化的基因頁面、用于每種細胞類型的功能分析的 GSEA 頁面、用于轉錄調節因子分析的 TF 頁面、用于細胞間相互作用分析的 CCI 頁面以及用于上述所有數據和分析的下載頁面。

        在TF選項卡中，用戶可以使用預先計算的TF富集結果來識別不同細胞類型的驅動調節因子。使用LISA根據每個簇的標記基因鑒定富集的TFs。TISCH2 分別使用熱圖顯示了惡性細胞簇和其他細胞簇的頂部富集 TF。此外，TISCH2 提供了一個點圖，表示每個簇的前 50 個富集 TF，以及一個列出每個簇的最富集的 TF 信息的表格。

        在 CCI 選項卡中，TISCH2 提供了細胞間通訊分析結果，以探索當前數據集中細胞類型之間的相互作用。所有簇的顯著相互作用的L-R對的數量將使用熱圖顯示，以獲得全局概覽。對于每個細胞類型簇，TISCH2將使用馬戲團圖來顯示所選簇與其他細胞類型的相互作用概率。最后，TISCH2允許用戶分別使用兩個氣泡圖探索詳細的L-R相互作用對，選定的細胞類型簇既作為源簇，又作為目標簇。

基因模塊功能

        基因模塊支持對單個基因進行高級搜索，以探索其在不同數據集或癌癥類型中的表達水平、共表達基因和臨床效果?！捌骄虮磉_”選項卡使用熱圖或小提琴圖顯示所有選定數據集的不同細胞類型和數據集中的基因表達。

        存活和基因相關選項卡是 TISCH2 中的新功能。在生存選項卡中，棒棒糖圖顯示了所選基因在 33 種 TCGA 癌癥類型中的 HR，其中 HR >1 表示死亡風險增加，HR <1 表示死亡風險降低。在基因相關性選項卡中，列出了所有選定數據集中輸入基因的前 500 個相關表達基因，供用戶發現基因的共表達模式。默認情況下，TISCH2 將通過熱圖顯示使用所有細胞的相關基因;然而，為了深入了解細胞類型特異性共表達，TISCH2 還允許鑒定特定譜系的相關基因。所有相關信息也列在基因相關性選項卡底部的表格中。