# 1. AIRR / VDJ 데이터베이스
## 1-1. AIRR 커뮤니티 및 주요 공개 데이터베이스
| 이름 | 구분 | 설명 | 주요 내용 | 링크 |
| ---------------------- | ---------- | ---------------------------- | ------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
| AIRR Community | 표준/커뮤니티 | 면역 레퍼토리 글로벌 표준 기구 | AIRR 데이터 포맷, 분석 파이프라인 표준화 | http://airr-community.org |
| Memory/Naive BCR DB | BCR DB | Healthy donor 3인, 3700만개 BCR | Memory/Naive 분리 제공 | https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.35ks2 |
| CoV-AbDab | 항체 DB | 코로나바이러스 결합 항체 DB | SARS-CoV-2 항체 구조/서열 | http://opig.stats.ox.ac.uk/webapps/covabdab |
| Human Immunome Project | 대규모 프로젝트 | 인류 BCR/TCR 전면 매핑 프로젝트 | 글로벌 immunity DB 구축 | https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/?study=SRP174305 |
| immuneACCESS | 상용/공개 DB | Adaptive Biotech 제공 클라우드 플랫폼 | immunoSEQ Analyzer 포함 | https://clients.adaptivebiotech.com/immuneaccess |
| iReceptor | 통합 포털 | AIRR 데이터 허브 | 다기관 데이터 통합 | https://gateway.ireceptor.org |
| McPAS-TCR | TCR 특이성 DB | 병리 연관 TCR 수동 큐레이션 | 항원/질병/장기 연결 | https://friedmanlab.weizmann.ac.il/McPAS-TCR |
| PIRD | 종합 DB | BGI 면역 레퍼토리 DB | 원시/가공 데이터 제공 | https://db.cngb.org/pird |
# 2. TCR 구조 데이터베이스
| 이름 | 내용 | 주요 기능 | 링크 |
|------|------|-----------|------|
| STCRDab | 구조 DB | PDB 기반 TCR 구조 정리 | http://opig.stats.ox.ac.uk/webapps/stcrdab |
| TCR3d | 구조/브라우저 | TCR-pMHC 구조 시각화 | https://tcr3d.ibbr.umd.edu |
# 3. 항원 특이 TCR 데이터
| 이름 | 설명 | 특징 | 링크 |
| ----- | ----------------- | -------------- | ---------------------- |
| VDJdb | curated TCR 항원 DB | HLA context 포함 | https://vdjdb.cdr3.net |
# 4. VDJ / TCR 분석 도구
## 4-1. Sequence 분석 및 처리
| 도구 | 언어 | 기능 | 특징 | 링크 |
|------|------|------|------|------|
| MiXCR | Java | VDJ 처리 | 산업 표준급 | https://github.com/milaboratory/mixcr |
| IMSEQ | C++ | FASTQ 분석 | 고속 | https://github.com/lkuchenb/imseq |
| MiGMAP | Java | IgBlast 래퍼 | lineage 분석 | https://github.com/mikessh/migmap |
| ImReP | Python | RNA-seq 추출 | bulk 데이터 | https://github.com/Mangul-Lab-USC/imrep |
| TRUST4 | C++ | bulk + scRNA | 고정밀 assembly | https://github.com/liulab-dfci/TRUST4 |
| enclone | Rust | single cell | clonal analysis | https://github.com/10XGenomics/enclone |
| pyIR | Python | IgBLAST wrapper | 병렬 지원 | https://github.com/crowelab/PyIR |
| pRESTO | Python | 전처리 | UMI, QC | https://github.com/immcantation/presto |
## 4-2 클러스터링 / 특성 분석
| 도구 | 언어 | 목적 | 알고리즘 | 링크 |
|------|------|------|----------|------|
| ALICE | R | 항원 반응 탐지 | Clonal cluster | https://github.com/pogorely/ALICE |
| CONGA | C++/Py | scRNA 연계 | neighbor graph | https://github.com/phbradley/conga |
| clusTCR | Python | clustering | Faiss + MCL | https://github.com/svalkiers/clusTCR |
| GIANA | Python | TCR 정렬 | Isometry NN | https://github.com/s175573/GIANA |
| tcr-dist | Python | 유사도 | distance metric | https://github.com/phbradley/tcr-dist |
| tcrdist3 | Python | 확장 | meta-clonotype | https://github.com/kmayerb/tcrdist3 |
## 4-3 딥러닝 기반 모델
| 모델 | 언어 | 역할 | 구조 | 링크 |
|------|------|------|------|------|
| DeepTCR | Python | TCR 예측 | CNN/AE | https://github.com/sidhomj/DeepTCR |
| TCR-BERT | Python | Embedding | BERT | https://github.com/wukevin/tcr-bert |
| TCRconv | Python | 항원 예측 | CNN | https://github.com/emmijokinen/TCRconv |
| TITAN | Python | specificity | Attention | https://github.com/PaccMann/TITAN |
| TCRGP | Python | epitope 예측 | Gaussian Process | https://github.com/emmijokinen/TCRGP |
| vampire | Python | 생성 모델 | VAE | https://github.com/matsengrp/vampire |
| mvTCR | Python | multi-omics | VAE | https://github.com/SchubertLab/mvTCR |
## 4-4 시뮬레이션
| 도구 | 언어 | 기능 | 설명 | 링크 |
| --------- | ------ | ------------ | --------------------------- | ---------------------------------------- |
| immuneSIM | R | 시퀀스 생성 | synthetic repertoire | https://github.com/GreiffLab/immuneSIM |
| Absolut | C++ | 구조 생성 | antibody-antigen simulation | https://github.com/csi-greifflab/Absolut |
| Recon | Python | diversity 추정 | species estimation | https://github.com/ArnaoutLab/Recon |
---
# 5. HLA 데이터베이스
| 내용 | 설명 | 링크 |
|------|------|------|------|
| IMGT/HLA | 공식 HLA DB | WHO 인정 | https://www.ebi.ac.uk/ipd/imgt/hla |
| AFND | 빈도 DB | HLA/KIR global | http://allelefrequencies.net |
| IEDB | epitopes | T/B cell | https://www.iedb.org |
---
# 6. HLA 분석 도구
| 도구 | 언어 | 목적 | 설명 | 링크 |
|------|------|------|------|------|
| arcasHLA | Python | RNAseq typing | class I/II | https://github.com/RabadanLab/arcasHLA |
| OptiType | Python | 고정밀 HLA | ILP 기반 | https://github.com/FRED-2/OptiType |
| xHLA | Multi | 고속 typing | 4-digit | https://github.com/humanlongevity/HLA |
| HLA-LA | C++ | WGS 모델링 | graph 기반 | https://github.com/DiltheyLab/HLA-LA |
| HLA-TAPAS | Py/R | GWAS | association | https://github.com/immunogenomics/HLA-TAPAS |
| SNP2HLA | shell | SNP imputation | amino-acid | http://software.broadinstitute.org/mpg/snp2hla |
| Kourami | Java | allele 탐색 | de novo | https://github.com/Kingsford-Group/kourami |
| midasHLA | R | fine mapping | evolutionary | https://github.com/genentech/midasHLA |
| T1K | C++ | HLA+KIR | NGS 지원 | https://github.com/mourisl/T1K |
| PyHLA | Python | 통계 | association | https://github.com/felixfan/PyHLA |
| immunogenetr | R | genotype | GL-string | https://github.com/k96nb01/immunogenetr_package |