ImmPortResources是ImmPort數據庫（Immunology Database and Analysis Portal）中的一個關鍵模塊，旨在為免疫學研究提供豐富的數據和信息支持。接下來，我們將詳細介紹這個模塊中所包含的多種實用資源。
首先，訪問ImmPort官網并選擇Resources模塊，您可以進入ImmPortResources模塊，獲取各類豐厚的資源。以下是對這些資源的分類。
一、免疫組學參考數據集
ImmPort整合了自身的多個研究項目，按照不同的研究方向和計劃進行了系統分類。研究者們可以根據自己的研究需求，選擇合適的Program，精準篩選目標項目及其相關數據集。
二、細胞、基因與分子數據庫
ImmPort收錄并整理了與免疫學相關的細胞、基因與分子功能注釋信息，以便研究者查閱，具體內容包括：
1. Cell Ontology Browser
這一標準化的免疫細胞分類系統旨在解決免疫學及單細胞研究中細胞類型命名混亂和定義模糊的問題，從而實現數據的規范化整合和跨研究比較。
2. immuneXpresso
這是一個基于文本挖掘的免疫細胞互作分析引擎，能夠從海量文獻中提取并標準化免疫細胞與細胞因子之間的相互作用關系。當前該模塊處于關閉狀態，但可下載其以前收集的互作關系列表文件。
3. Gene list
ImmPort從Reactome和GO兩個數據庫中精選出與免疫學相關的基因列表，涵蓋免疫系統及其相關過程，研究者可以重點關注這些基因集的功能及其表達模式。
4. Cytokine Registry
該模塊專門收錄細胞因子、趨化因子及其受體信息，整合了多種權威數據庫中的相關條目，幫助解決不同數據庫之間的命名差異問題，為免疫學和生物醫學研究提供統一的術語參考基礎。
5. Immune Regulation
此模塊能夠識別目標免疫系統基因的調控因子，用戶可以通過輸入目標基因及其研究項目，快速獲取相關的調控因子信息。
三、實用分析工具
以下是ImmPort提供的實用分析工具：
1. ImmPort API
ImmPort提供應用程序接口（API）供用戶查詢與下載其數據庫中的共享數據。
2. Immcantation
該框架為適應性免疫受體組庫（AIRR）數據提供端到端的分析生態系統，全面涵蓋數據預處理、群體結構解析和組庫深度分析等環節。
3. Deep Learning for Cytometry Data
ImmPort還提供了一個教程，指導用戶利用Keras和TensorFlow構建基于CyTOF數據的深度學習模型。這一模型能夠高精度診斷潛伏性CMV感染，并通過置換分析法發現對模型預測結果影響最大的細胞亞群。
本期內容集中介紹了ImmPort數據庫的Resources模塊中重要的參考數據集和實用分析工具。如果您對其他數據庫有興趣，歡迎在評論區留言交流。探索更多生物醫療相關資源，助力您的研究，強烈推薦訪問新葡萄8883官網AMG！
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