ImmPortResources是ImmPort数据库（Immunology Database and Analysis Portal）中的一个重要模块，专门提供丰富的免疫学参考数据和信息，助力生物医学研究的深入开展。今天，我将详细介绍这个模块中包含的多种实用资源。

访问ImmPort官网并选择Resources模块，或直接进入ImmPortResources模块，可以发现这里汇聚了大量有价值的资源，主要可以分为以下几类：

一、免疫组学参考数据集

ImmPort对其已有的研究项目进行了系统的整合与分类，研究者可以根据自己的需求选择合适的Program，从而精准筛选符合研究目标的项目和数据集。

二、细胞、基因与分子数据库

ImmPort收集并整理了与免疫学相关的细胞、基因和分子的功能与注释信息，方便研究者查阅，具体包括以下资源：

1. Cell Ontology Browser：一个标准化的免疫细胞类型分类系统，旨在解决免疫学和单细胞研究中的细胞命名混乱和定义模糊的问题，从而实现数据的标准化整合和跨研究比较。

2. immuneXpresso：基于文本挖掘的免疫细胞互作分析引擎，能够从海量文献中提取和标准化免疫细胞与细胞因子之间的相互作用关系。当前该模块处于关闭状态，但可以下载已收集的互作关系列表文件。

3. Gene List：精选自Reactome和GO数据库的免疫学相关基因列表，覆盖免疫系统及其过程。研究者可以重点关注这些基因集的功能与表达模式。

4. Cytokine Registry：专门收录细胞因子、趋化因子及其受体信息的列表，旨在规范命名和同义词映射，以解决不同数据库之间的命名差异，为免疫学和生物医学研究提供可靠的术语参照。

5. Immune Regulation：该模块能够识别目标免疫系统基因的调控因子，通过输入目标基因及对应的研究项目，用户可以查找该基因在研究中的调控信息。

三、实用分析工具

1. ImmPort API：提供应用程序接口（API），供研究者查询和下载ImmPort数据库中的共享数据。

2. Immcantation：针对适应性免疫受体组库（AIRR）的复杂性，Immcantation框架提供了一套端到端的分析生态系统，覆盖从数据预处理到组库深度分析的完整流程，是基于Python和R语言开发的工具包。

3. Deep Learning for Cytometry Data：强烈推荐的教程指导用户使用Keras和TensorFlow构建基于CyTOF数据的深度学习模型，能够高精度诊断潜伏性CMV感染，并对模型进行可解释性分析。

通过本期的介绍，我们学习了ImmPort数据库中的Resources模块所提供的重要参考数据集和实用分析工具。如果您对其他数据库感兴趣，欢迎在评论区留言，与大家共同探讨尊龙凯时的发展与应用！