癌症是一种高度侵袭性和异质性的疾病，涉及多种组织类型和致癌因子。随着高通量技术的发展，癌症组学数据的积累速度迅猛，如何有效利用和共享这些数据成为当务之急。为了应对这一挑战，近年来开发了许多生物信息学工具和数据库，以便科研人员更高效地分析和解读这些数据。
近日，四川大学华西医院郭安源教授团队在Chinese Medical Journal 发表了一篇题为“Bioinformatics tools and resources for cancer and application”的综述，系统地总结了癌症研究常用工具和资源，为科研人员提供了一站式的参考指南，帮助快速找到适合各自研究需求的工具和资源。
该综述涵盖了泛癌多组学数据分析、肿瘤生成调控分析、肿瘤治疗与预后评估、免疫浸润分析、免疫组库、癌症驱动基因与驱动突变分析以及单细胞分析等多个方面（图1）。例如，TCGA和ICGC等数据库提供了全面的癌症基因组数据，hTFtarget和Cistrome等资源则揭示了基因调控网络，ImmuCellAI和CIBERSORTx等工具能够估算肿瘤免疫细胞的浸润比例，并预测免疫治疗的效果。这些工具不仅支持数据存储、检索和整合，还提供了多种在线分析和可视化功能，极大地提升了科研人员对癌症分子机制的理解和探索。
图1 肿瘤生物信息学的计算方法和工具概述
生物信息学在癌症研究中的应用日益广泛，推动着对癌症的深刻理解，促进精准医疗的发展，并有望提高癌症患者的治疗效果和生存质量。通过整合和分析多组学数据，有助于揭示癌症的复杂分子机制，识别潜在的生物标志物，并指导个体化治疗策略，这篇综述旨在帮助研究人员更有效地利用这些数据和工具，为癌症研究提供重要的技术支持，从而加速癌症研究的进展。
作|者|介|绍
通信作者：郭安源
四川大学华西医院生物医学大数据研究院副院长，二级教授，国家自然科学基金委“优青”和教育部新世纪优秀人才计划获得者。连续4年被评为爱思唯尔中国高被引学者，获教育部高校科学研究优秀成果奖二等奖。主要研究方向为肿瘤生物信息学，包括肿瘤多组学数据挖掘，肿瘤免疫及表达调控等的生物信息方法和数据库构建，及其在肿瘤和细胞外囊泡抗衰老中的应用研究。在Nature Immunology、Science Translational Medicine和Advanced Science等期刊发表论文100余篇，多篇高被引和热点论文。
END
供稿｜郭安源
编辑｜季媛媛
审核｜季媛媛
