IMMUPORT：深入挖掘免疫浸润的宝藏，揭示肿瘤免疫分析新路径
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你知道有一个平台可以收集、整理、共享免疫学相关研究资源吗？可以帮助我们更好地理解免疫学领域的研究，并为我们的工作提供重要的支持和帮助吗？
它就是IMMUPORT！今天，小果将介绍它的使用方法，帮助我们更好地利用这个平台进行免疫学研究。
01、进入主页
首先我们进入IMMUPORT的官网主页：
https://www.immport.org/resources
进入主页后，同学们也可以注册一个属于自己的账户哦！接下来我们进入使用IMMUPORT的正题吧！
02、四大功能模块
Immoport平台主要提供了四大功能，分别是上传数据、共享数据平台、数据分析、数据资源平台。接下来小果将向大家简单介绍这四大功能模块的使用方法哦。
03、上传数据/数据分析
在Immuport平台中，上传数据和数据分析平台需要通过你的学术账号注册之后才可以使用哦，感兴趣的同学可以注册自行学习哦！
04、共享数据平台
在共享数据平台，我们可以获取该平台上的所有数据资源哦，该平台也对共享的数据资源进行了分类处理，包括学术研究、学术课程、疾病研究等方向，同学们可以根据需要自行选择哈~
05、数据资源平台
o 搜索资源
IMMUPORT的核心组件其实是一个广泛的数据仓库哦，其中包含实验数据和描述研究目的和数据生成方法的元数据。为了搜索这些资源，我们可以在IMMUPORT的主页上使用搜索框进行搜索。可以输入关键词，例如研究领域、实验技术或某些免疫学特定术语，以获取相关资源列表。IMMUPORT还提供了高级搜索选项，可以更精确地搜索资源哦。
o 查看资源信息
当我们找到感兴趣的资源时，您可以点击它以查看更详细的信息。在资源详细信息页面上，我们可以查看元数据、实验描述、实验数据和其他相关信息。IMMUPORT还提供了一些数据可视化和统计工具，以帮助我们更好地理解数据和趋势~
o 下载和使用资源
如果我们想要使用IMMUPORT上的资源，大家可以下载相应的文件并将其导入自己的实验室系统中。IMMUPORT支持多种数据格式，例如FASTQ、BAM和BED等，这些格式是免疫学研究中常用的格式。但是，小果要提醒：在下载和使用资源之前，请确保已经获得了相应的许可和权限哦。
怎么样，今天的数据库平台你了解的怎么样？更多学习资源请大家移步小果专属云生信平台搜索更多资源哦！
小果专属云生信平台：云生信 - 学生物信息学 (biocloudservice.com)
云生信平台也有免疫专版的学习模块哦，快来找到你想学习的专属模块吧！
生信人R语言学习必备
立刻拥有一个Rstudio账号
开启升级模式吧
（56线程，256G内存，个人存储1T）
往期代码：
【1】lncRNA的拷贝数变异下游相关分析
【2】R可视化：ggstatsplot包—科研界的美图秀秀
【3】随机森林算法用于分类预测和筛选诊断标志物
【4】基于本地Java版GSEA的输出结果整合多个通路到一张图
【5】基于岭回归模型和基因表达矩阵估算样本对药物反应的敏感性
【6】基于R包NMF对样本进行分型分析
【7】DALEX包用于探索、解释和评估模型；分析不同特征变量对响应变量的影响
【8】根据肿瘤突变负荷TMB进行KM生存分析寻找最佳的cutoff
【9】基于单样本富集分析算法评估组织中的免疫细胞浸润水平
【10】代码分享│什么？你还在用散点图来可视化数据之间的相关性
【11】代码分享│诊断列线图、校准曲线、决策曲线和临床影响曲线的构建
【12】代码分享│你了解基因的动态变化模式吗
【13】代码分享│生物信息分析之SCI热门图表-复杂热图
【14】代码分享│生物信息分析之SCI热门图表-火山图
【15】代码分享│生物信息分析之SCI热门图表-箱型图和小提琴图
【16】代码分享│深度学习-人工神经网络（ANN）的构建
【17】代码分享│R可视化：高分文章绘图之基于RCircos包的多类型圈图绘制
【18】代码分享│R可视化：基因与功能之间的关系--GO功能富集网络图绘制
【19】代码分享│生物信息分析之SCI热门图表—KM曲线和tROC曲线
【20】代码分享│R可视化：肿瘤预后模型之Cox回归分析后用R语言绘制森林图
【21】代码分享│生物信息分析之SCI热门图表—相关性热图和散点图
【22】代码分享│生信分析之R语言分析相关性及可视化的N种风格
【23】代码分享│TCGA数据获取有困难，不会预处理，学习起来
【24】代码分享│机器学习-支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）的构建
【25】代码分享│R可视化：对两个矩阵进行相关性可视化分析
【26】GEO数据库多数据集差异分析整合利器RRA，再也不用纠结去除批次效应
【27】你与生信大佬的距离，只差2分钟搞定预后模型构建和性能评估
【28】9+SCI纯生信，模型构建中的“流量明星”，你不得不知的LASSO
【29】手把手教你画美观大气的lasso回归模型图，为你的SCI增砖添瓦
【30】R可视化：clusterProfiler包做组间比较GO富集图
【31】代码分享|R可视化：复杂热图绘制技巧之热图中添加柱状图
【32】代码分享——基于基因突变信息分析肿瘤突变负荷
【33】代码分享│富集不到想要的通路？别放弃呀，试试GSEA
【34】代码分享│还在用PCA做降维聚类吗？最强降维模型tSNE--你值得拥有
【35】代码分享│GSVA：原来功能通路也能做差异分析！
【36】代码分享│Slingshot：你不知道的单细胞拟时序分析还有它
【37】基于基因功能注释信息挖掘关键作用基因
【38】基于癌症分类预测的标志物特征提取的SVM-RFE分析代码
【39】依据表型数据基于无监督聚类算法对研究群体进行分层聚类分析
【40】基于稳健排序整合算法对多数据集进行整合及可视化
【41】基于基因表达谱估算样本免疫基质评分和肿瘤纯度
【42】自动化绘制LASSO算法回归模型图
【43】用于临床诊断和临床决策影响的DCA分析
【44】基于样本预后生存信息和临床因素用于评价不同模型的一致性指数软件
【45】用于探索、解释和评估模型的DALEX残差分析软件
【46】基于细菌群落功能丰度结果进行差异功能分析及可视化
【47】基于基因差异分析结果绘制其在染色体上的分布
【48】利用逐步回归法筛选特征基因构建Cox风险模型分析
【49】基于Immune Subtype Classifier进行肿瘤免疫亚型分类
【50】不同物种之间的同源基因名称转换分析
【51】基于逐步多因素cox回归筛选预后标记基因并构建风险评分模型
【52】基于表达信息挖掘与关注基因密切相关的基因
【53】基因组学基因名称修正分析
【54】基于Spearman算法构建关联网络
【55】基于线性建模方法对代谢组和转录组数据整合分析
【56】基于lasso回归模型方法筛选特征基因
【57】基于线性建模方法对代谢组和转录组数据整合分析
【58】基于参数型经验贝叶斯算法和支持向量机（SVM）筛选疾病亚型特征基因
【59】基于LDA(线性判别分析)算法的微生物biomarker的筛选
【60】基于R包xCell计算64种免疫细胞相对含量及下游可视化
【61】基于甲基化数据评估肿瘤纯度及下游可视化
【62】基于DiffCorr包识别不同表型下的差异共表达关系对
【63】基于逆累计分布函数识别显著偏差通路
【64】基于差异基因对通路的影响挖掘关键通路
【65】基于高通量数据的样本相似性分析
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“生信果”，生信入门、R语言、生信图解读与绘制、软件操作、代码复现、生信硬核知识技能、服务器、生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化等原创内容，一起见证小白和大佬的成长。
