TCGA数据库介绍

合集下载

TCGA多组学联合分析数据库

TCGA多组学联合分析数据库之前我们在介绍GEPIA的时候，说这个数据库只能用于TCGA表达数据的一些分析。

但是对于TCGA数据而言，里面包括相同样本的表达、突变、拷贝数、甲基化以及临床信息等数据，所以我们其实可以利用TCGA数据库来进行多组学之间的交叉分析。

今天我们就介绍一个TCGA多组学分析的经典数据库: cbioPortal（/）数据库主界面介绍1.数据集选择在这个数据库的主界面上，我们可以看到包括的相关数据集。

数据库已经把按照组织类型分好了，例如我们选择食管/胃。

从图中可以看到，这个数据库包括的数据不限于TCGA的数据。

同时还包括一些其他发表的数据，例如在胃癌里面，就有一个日本的发表在Nat Genet上的数据集，，我们可以在数据集的后面看到具体的样本量。

我们可以点击数据集当中的饼图()就可以看到具体的数据集信息。

例如这个日本的数据集，我们就可以看到，这个数据集是一个全外显子测序的数据，主要是用来检测胃癌和正常配对组织突变的情况。

下面的一些图是基于不同的临床信息，突变频率的变化。

由于TCGA的数据比较全，所以我们就选择其中一个组织分析的TCGA的结果。

2. 样本选择选择完之后，我们点击就可以进行下一步了。

接下来，我们就可以就要选择分析的样本了和输入想要分析的基因了。

其中第一个看到的让我们选择基因组图谱，这个默认的是突变和拷贝数。

这个选项只是在后面结果绘制OncoPrint图的时候有影响，其他的对于别的分析影响不大的，所以至于下面的mRNA表达以及protein表达可以不选的。

进一步的我们要选择分析的样本了，虽然TCGA的数据做了不同组学的数据。

但是也不是说作用组学做的是完全相同的样本，中间总有一两个样本做了一个组学的检测的。

但是这个结果的选择对于后续的分析影响也不大，所以我们就选择所有样本。

最后就是输入基因，基因输入的话，我们可以输入多个基因同时观察这些基因的在数据集当中的变化，同时也可以输入一个基因。

tcga数据库使用方法

tcga数据库使用方法TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库是一个重要的公共数据资源，为研究人员提供了大量的癌症基因组数据。

本文将介绍如何使用TCGA数据库进行数据获取和分析，以帮助读者更好地利用这一资源。

1. TCGA数据库简介TCGA数据库是由美国国立癌症研究所（NCI）和国立人类基因组研究所（NHGRI）联合推出的一个综合性癌症基因组学数据库。

该数据库整合了来自世界各地的研究机构共享的癌症基因组数据，包括肿瘤组织样本和正常对照样本的基因表达、突变、甲基化等数据。

2. 数据获取要使用TCGA数据库，首先需要访问官方网站（www . tcga . nih . gov）。

在网站主页上，你可以找到关于TCGA项目的详细信息，包括参与机构、数据类型等。

3. 数据筛选在进入TCGA数据库后，你可以根据自己的研究需求进行数据筛选。

首先，选择你感兴趣的癌症类型，例如乳腺癌、肺癌等。

其次，根据不同的研究目的，你可以在筛选条件中选择不同的数据类型，比如基因表达数据、突变数据、甲基化数据等。

另外，你还可以根据样本类型（肿瘤组织、正常对照组织等）和患者特征（性别、年龄等）进行筛选。

4. 数据下载在完成数据筛选后，你可以选择下载符合条件的数据。

TCGA数据库提供了多种数据下载方式，包括整个癌症类型的数据包或特定基因的数据。

你可以选择合适的下载方式，并按照指引完成下载过程。

5. 数据分析在获取到TCGA数据库的数据后，你可以使用各种生物信息学工具对数据进行分析。

例如，你可以使用R语言中的Bioconductor包、Python中的pandas库等进行数据处理和统计分析。

根据具体的研究需求，你可以进行差异表达分析、生存分析、通路分析等。

6. 结果解释在完成数据分析后，你需要解释和讨论你的结果。

根据研究问题的不同，你可以从不同的角度对结果进行解读。

你可以参考相关文献和数据库，验证你的结果是否与已有研究相符，并给出你自己对结果的解释。

tcga数据库使用方法

tcga数据库使用方法TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库是一个公共数据资源，为研究人员提供了丰富的肿瘤基因组学数据。

本文将简要介绍TCGA数据库的使用方法，并向读者展示如何利用该数据库获取和分析数据。

一、什么是TCGA数据库TCGA数据库是由美国国立卫生研究院（NIH）与癌症学会（ACS）合作建立的一个肿瘤基因组学资源。

该数据库集结了来自全球多个研究机构的数据，包括肿瘤样本的临床信息、基因组数据、转录组数据等。

这些数据可供科学家们使用，以加深对癌症的理解并推动治疗的发展。

二、访问TCGA数据库想要使用TCGA数据库，首先需要访问TCGA的官方网站（https:///）。

在该网站上，你需要创建一个账户才能获得全面的数据访问权限。

创建账户后，你就可以开始使用TCGA数据库。

三、查找和下载数据在登录后，你可以使用TCGA网站提供的搜索功能来查找你感兴趣的数据。

你可以按照肿瘤类型、患者的临床特征、数据类型等多个维度进行筛选。

在找到合适的数据后，你可以将它们添加到购物车，并下载相应的数据文件。

四、解析和分析数据下载完数据后，你可以使用多种生物信息学工具和软件来解析和分析这些数据。

这些工具和软件可以帮助你寻找肿瘤的基因突变、基因表达情况以及表观遗传学改变等。

其中一些工具还提供了数据可视化的功能，以帮助你更好地理解和呈现你的研究结果。

五、数据共享和合作TCGA数据库鼓励科学家之间的数据共享和合作。

你可以将你的研究结果上传到TCGA数据库，与其他研究人员分享你的发现和数据。

这种合作可以促进知识交流和科学进步。

TCGA数据库作为一个全球性的公共资源，为癌症研究者提供了重要的数据支持。

通过充分利用这个数据库，我们能够更好地研究癌症的发生机制、诊断方法以及潜在的治疗策略。

希望本文所提供的TCGA数据库的使用方法对于你的研究工作有所帮助。

这篇文章介绍了TCGA数据库的使用方法，包括访问数据库、查找和下载数据、解析和分析数据，以及数据共享和合作等内容。

基于整合的TCGA数据库探索基因组学与临床数据关系

基于整合的TCGA数据库探索基因组学与临床数据关系一、本文概述随着生物信息学和临床研究的不断深入，基因组学与临床数据之间的关联日益成为生物医学领域的研究热点。

本文旨在通过整合和分析公开的The Cancer Genome Atlas（TCGA）数据库，探索基因组学与临床数据之间的关系。

我们将系统介绍如何利用TCGA数据库的资源，运用生物信息学方法，挖掘基因组学数据中的潜在信息，并与临床数据进行整合分析，以期揭示癌症发生、发展过程中的关键基因和分子机制，为癌症的诊断、治疗和预后评估提供新的思路和方法。

本文将首先介绍TCGA数据库的概况和数据特点，阐述选择TCGA 数据库作为研究基础的原因。

随后，我们将详细介绍基因组学数据的处理方法，包括数据清洗、基因表达分析、基因变异检测等，并阐述如何将这些方法与临床数据进行有效整合。

在结果展示部分，我们将通过图表和统计分析，展示基因组学与临床数据之间的关联，并解释这些关联在癌症研究中的意义。

我们将讨论本文的局限性，并对未来的研究方向进行展望。

通过本文的研究，我们期望能够为深入理解癌症的基因组学特征和临床表型提供新的视角和工具，为癌症的精准医疗提供科学支持。

我们也希望本文的研究方法和结果能够为其他领域的生物医学研究提供借鉴和参考。

二、TCGA数据库概述The Cancer Genome Atlas (TCGA) 是一个由美国国家癌症研究所（NCI）和国家人类基因组研究所（NHGRI）共同发起的项目，旨在通过应用高通量的基因组测序技术，对多种类型的人类癌症进行深入的基因组学研究。

自2006年启动以来，TCGA已经产生了海量的多维度数据，包括基因组、转录组、表观组、蛋白质组以及临床数据等，涵盖了超过33种不同类型的癌症，总计数千个患者的样本。

TCGA数据库不仅提供了丰富的原始测序数据，还通过严格的数据处理和分析流程，生成了大量的二级和三级数据，如基因变异注释、基因表达量统计、生存分析等。

TCGA数据库讲解与数据下载

TCGA数据库讲解与数据下载TCGA (The cancer genome atlas)是一个非常重要的癌症数据库，其主要收录各种人类癌症（包括亚型在内的肿瘤）的临床数据，基因组变异，mRNA表达，miRNA表达，甲基化等数据，是癌症研究者很重要的数据来源。

TCGA官网：/abouttcga/overview01数据等级TCGA存储的数据可分为三个级别：Level 1: 原始的测序数据（fasta,fastq等）Level 2:比对好的bam文件Level 3:为经过处理及标准化的数据Level 1和Level 2文件很大，若要下载可使用官方提供的小工具：GDC Data Transfer Tool，然后自己重新比对来call mutation, 或者提取count data做差异表达分析（不适合懒人操作，且大多数人很难拿到权限，下面会说）。

02数据权限Level 1和Level 2数据为controlled-access（限制下载），Level 3有部分是controlled-access，其余是开放下载，若你想下载的数据level显示“Unauthorized”，则表示不能直接下载，需要先向TCGA申请使用权限。

比如：理论上，限制下载的数据可以通过申请dbgap账号获得下载权限，但是申请这个账号需要NIH/NCI资格审核，且需要提供eRA account ID（在美国申请grant对应的ID），所以一般只有国外PI才可能申请通过。

所以对小白来说这个基本是行不通的，小编建议还是乖乖下载3级数据03三级数据下载TCGA-3级数据下载网站主要有两个：① TCGA官方的data-portal:优点：数据最全，更新最快缺点：每个样本是一个单独的文件，如果下载某一个癌症的RNA 数据，要下载好几百个文件，然后合并（嫌麻烦的往下翻，小编强力推荐方法②！！）。

下载方法介绍：· 在主页搜索想要下载的癌症类型· 以表达数据为例，可见LUAD共有515个case有RNA-Seq数据，点击进入。

tcga数据库使用方法

tcga数据库使用方法TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库是一个由美国国家癌症研究所（NCI）和国立人类基因组研究所（NHGRI）共同发起的项目，旨在加深人们对癌症发展和治疗的理解。

该数据库包含了全球范围内的几千个癌症病例的临床和遗传数据，以及与这些数据有关的分析工具和资源。

本文将介绍如何使用TCGA数据库，以及相关的注意事项。

第一步是访问官方网站（https:///）并注册一个账户。

这个过程非常简单，只需提供必要的信息并遵守相关的使用规定。

注册完成后，你将能够通过网站访问数据库的各种功能。

首先，你可以使用搜索栏来寻找感兴趣的癌症类型或特定的基因。

输入相关的关键词，然后点击搜索按钮，系统将自动列出与之匹配的病例和数据。

为了获得更准确的结果，你可以使用高级搜索选项来筛选数据，如年龄、性别、病理学类型等。

一旦你找到了感兴趣的数据，你可以点击相应的链接来查看更多详细信息。

这些信息包括临床特征、基因表达、突变等。

你还可以下载这些数据，以便进一步的分析和研究。

在访问和使用TCGA数据库时，有几个重要的注意事项需要牢记。

首先，你应该始终遵守使用规定和法律要求，不要将数据库中的信息用于商业目的。

其次，你应该尽量了解数据库的结构和数据的含义，以便正确地解读和使用这些数据。

对于不熟悉的术语和概念，你可以参考数据库网站提供的文档和帮助中心。

此外，你可以通过与其他研究人员和专家进行交流来解决一些疑问和困惑。

值得一提的是，TCGA数据库不断更新和演进，因此你应该定期访问官方网站以获得最新的数据和工具。

你还可以订阅数据库的通知，以便及时了解最新的研究和发展。

除了官方网站之外，你还可以寻找其他的TCGA数据分析工具和资源。

一些研究机构和学术团体开发了自己的工具和平台，使得对TCGA数据的分析和解释更加便捷。

你可以通过搜索引擎或相关论坛来了解这些资源，并根据自己的需求选择合适的工具。

总之，TCGA数据库是一个非常有价值的资源，可以帮助研究人员更好地理解癌症的发展和治疗。

TCGA数据库介绍

TCGA数据库介绍TCGA（The Cancer Genome Atlas）是由美国国立癌症研究所（NCI）和美国国立人类基因组研究所（NHGRI）共同发起的一个大型国际性癌症基因组计划。

该计划的目标是通过对人类癌症进行全面的基因组学分析，以帮助科学家更好地理解癌症的发生机制，识别潜在的治疗靶点，并为个性化医疗提供关键信息。

TCGA数据库提供了多种类型的基因组数据，包括基因组测序数据、表达谱数据、DNA甲基化数据、蛋白质表达数据等。

每个样本都经过详细的基因组学分析，使得科学家可以探索癌症的发生机制、转录组表达变化、基因突变和表达、DNA甲基化等方面的信息。

除了数据规模之外，TCGA数据库的另一个显著特点是其数据的多样性。

由于TCGA采集了全球范围内的癌症样本，包括不同类型的癌症和不同种族、性别和年龄的患者，因此其数据库中的数据具有一定的代表性和覆盖性。

这使得科学家在比较不同类型的癌症、寻找特定变异或基因表达的相关性时具有更高的可靠性。

TCGA数据库对于癌症研究以及相关领域的研究有着重要的意义。

首先，它为癌症研究提供了宝贵的资源和参考。

科学家可以利用TCGA数据库中的数据与自己的研究进行验证和比较，进一步加深对癌症的认识。

其次，TCGA数据库还为研究人员提供了一个共享和交流的平台。

任何人都可以访问TCGA数据库并使用其中的数据进行自己的研究，促进了全球范围内的合作和共同进展。

最后，TCGA数据库的开放性和透明度也为临床医生和患者提供了一个参考资源，帮助他们做出更准确的医疗决策和制定个性化的治疗方案。

然而，需要注意的是，TCGA数据库也存在一些限制和挑战。

首先，由于大规模基因组数据的复杂性和多样性，对于非专业研究人员来说，理解和解释TCGA数据可能是一项挑战。

其次，基因组数据的分析和解释需要一定的专业知识和技能，并且需要使用适当的分析工具和软件进行处理。

此外，由于TCGA数据库只包含了限定数量和类型的癌症数据，所得到的研究结果可能并不适用于所有类型的癌症或个体患者。

TCGA数据库生存分析

TCGA数据库生存分析TCGA (The Cancer Genome Atlas) 数据库是一个国际性的公共数据库，旨在研究和理解癌症的基因组学、遗传学和临床数据。

该数据库收集了来自各种癌症类型的大量样本，包括基因组测序数据、表达谱和临床相关数据。

生存分析是TCGA数据库中常用的一种分析方法，用于评估与癌症患者生存期相关的因素。

生存分析是一种可用于评估患者生命长度的统计方法。

在癌症研究中，生存分析通常用于评估治疗的有效性、预测患者预后以及确定与生存时间有关的因素。

以下是进行TCGA数据库生存分析时需要考虑的一些步骤和概念：2.数据预处理：在进行生存分析之前，需要对原始数据进行预处理。

这包括剔除缺失值、标准化表达谱数据和进行必要的转换。

预处理过程旨在确保数据的质量和可靠性。

3. 生存分析方法：针对不同的生存分析问题，有多种方法可供选择，包括Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型和加速生存时间模型（Accelerated Failure Time Model）。

选择合适的方法取决于研究的目标和数据的特点。

4. Kaplan-Meier生存曲线：Kaplan-Meier生存曲线是一种常见的生存分析方法，用于估计患者在不同时间点的生存概率。

通过绘制生存曲线，可以比较不同组之间的生存时间，并确定与生存率相关的因素。

5. Cox比例风险模型：Cox比例风险模型是一种常用的统计方法，用于评估多个变量对患者生存时间的影响。

该模型可以计算各个因素的风险比（hazard ratio），并进一步确定与患者生存时间相关的因素。

6.验证和结果解释：进行生存分析后，需要验证分析结果的可靠性。

可以使用交叉验证或独立数据集来验证结果。

对于得出的结果，需要进行合理解释，了解每个因素对患者生存时间的影响程度。

总结来说，TCGA数据库生存分析是基于TCGA中获取的基因组学和临床数据，用于评估不同因素对癌症患者生存时间的影响的一种分析方法。

Thecancergenomeatlas（TCGA）数据库的使用介绍

Thecancergenomeatlas（TCGA）数据库的使用介绍转自201806/757627.htmlThe cancer genome atlas(TCGA)数据库储存20多种癌症的基因组数据，作为生信喵少不了要下载上面的数据来分析。

写篇文章介绍一下，也加深自己的印象。

TCGA收录的了很全面的癌症基因组数据，包括突变，拷贝数变异，mRNA表达，miRNA表达，甲基化数据等这些数据可分为三个级别：level-1: 原始的测序数据(fasta,fastq等)level-2:比对好的bam文件level-3:为经过处理及标准化的数据(其中level1/2为controlled-access，level-3有部分是controlled-access，这一类型的需要向TCGA申请使用权限) level-1/2 比较糙，文件较大，若要下载需要使用官方提供的小工具：GDC Data Transfer Tool, 需要自己重新比对来call mutation, 或者提取count data做差异表达分析(懒人表示不怎么用)最常用的为level3数据，文件较小，直接在网页上下载就可以。

目前主要有两个网站可以下载TCGA level-3的数据:TCGA官网的data-portal: 优点：数据最全，更新最快缺点：每个样本的数据都单独储存在一个文件中，如果要下载RNA表达量数据的话，可能同一种癌症需要下载好几百个文件，并且需要排队下载，有时候很慢很慢很慢Firehose服务器：优点：这里的数据也来源于，经过了简单的合并，将每种癌症相同类型的数据合并到了一个文件中(例如443个胃癌样本的RNA表达量数据都合并到了一个文件中，非常适合用R进行后续的分析)level-3的数据是仍需要一定的分析能力来提取感兴趣的信息，如果你仅仅需要看感兴趣的基因在某种癌症中的突变谱，表达量，或者甲基化情况，那么以下三个在线可视化网站可以说是非常亲民了：c-Bioportal: 整合和简化了包括TCGA，ICGC以及GEO等多个癌症基因组数据库的内容，提供友好可视化的界面，可供下载。

TCGA数据库临床资料官方大全

TCGA数据库临床资料官方大全简称为：TCGA Pan-Cancer ClinicalData Resource (TCGA-CDR)前面我们推送过另外两个大全：TCGA数据库maf突变资料官方大全TCGA的pan-caner资料大全(以后挖掘TCGA数据库就用它)因为TCGA计划跨时太长，纳入研究的病人数量太多，或多或少有点资料继续错误或者不完整，所以TCGA团队下功夫在计划结束后（April 2018）完整的系统性的公布了权威的临床资料。

依托于文章 Cell. 2018 Apr 5 ：[An Integrated TCGA Pan-Cancer Clinical Data Resource to Drive High-Quality Survival Outcome Analytics]() Cell , April 2018 10.1016/j.cell.2018.02.052(link is external)To ensure proper use of this largeclinical dataset associated with genomicfeatures, we developed a standardizeddataset named the TCGA Pan-CancerClinical Data Resource (TCGA-CDR), whichincludes four major clinical outcomeendpoints.下载链接：TCGA-CDR看起来是乱码，但的确是真实的下载地址：/data/1b5f413e-a8d1-4d10-92eb-7c4ae739ed81题外话：关于不同数据源的TCGA临床资料冲突的讨论关于生存分析的冲突问题，我们多次讨论了：o集思广益-生存分析可以随心所欲根据表达量分组吗o寻找生存分析的最佳基因表达分组阈值比如下面的代码比较两个数据源；rm(list = ls())options(stringsAsFactors = F)# 不同来源的生存信息，差异有点大。

TCGA数据库详解

TCGA数据库详解展开全文TCGA（The cancer genome atlas，癌症基因组图谱）由 National Cancer Institute(NCI，美国国家癌症研究所) 和National Human Genome Research Institute（NHGRI，美国国家人类基因组研究所）于2006 年联合启动的项目，收录了各种人类癌症（包括亚型在内的肿瘤）的临床数据，基因组变异，mRNA表达，miRNA表达，甲基化等数据，是癌症研究者很重要的数据来源。

TCGA官网：1. 数据等级和分类：TCGA存储的数据包括SNV、转录组分析、生物样本信息、原始测序数据、CNV、DNA甲基化、临床信息等。

这些数据可分为三个级别：Level 1: 原始的测序数据（fasta,fastq等）Level 2:比对好的bam文件Level 3:为经过处理及标准化的数据2.1 如何进入Project2.如何寻找数据：如图1所示，点击以下五个标注的地方都可以找到自己需要的Project。

1会把所有的Project全部列出，然后点击自己需要的ProjectID；2会列出所有的case，在左侧的导航栏可以选择自己需要的条件，然后点击自己需要的ProjectID；3可以直接搜索ProjectID；4可以直接点击身体器官进入对应的一个或多个Project，然后点击自己需要的ProjectID；5和4是一样的，只不过变成了文字。

进入某一个Project的页面如图2（Project ID为TCGA-BRCA）所示。

2.2 如何选择数据如图2所示，从自己所需数据类型的Files属性点进去，也可以点击右上角的FILES，然后通过左侧导航栏筛选。

如图3、图4所示，导航栏分为Cases和Files两部分，Cases的筛选条件有Case ID、Primary Site、Program、Project、Disease Type、Gender、Age at Diagnosis、Vital Status、Days to Death、Race、Ethnicity；Files的筛选条件有Data Category、Data Type、Experimental Strategy、Workflow Type、Data Format、Platform、Access。

TCGA数据库生存分析

TCGA数据库生存分析TCGA数据库（The Cancer Genome Atlas）是一个庞大的公共数据库，包含了各种癌症类型的临床和分子特征数据。

这些数据对于研究人员来说是非常有价值的，因为它们提供了大规模样本的生物信息学和临床信息。

其中一个非常重要的分析任务是生存分析，用于探索与癌症患者生存相关的因素。

生存分析是一种统计分析方法，用于评估其中一种事件（如死亡、复发）对个体生存时间的影响。

在癌症研究中，生存分析可以帮助确定与患者生存率相关的生物标记物、基因表达模式和临床特征。

TCGA数据库中的生存分析可以基于不同的癌症类型和亚型进行。

在进行生存分析之前，首先需要选择相应的癌症类型和亚型，以及需要研究的特定基因或生物标记物。

然后，可以使用统计学方法（如卡普兰-梅尔方法、Cox比例风险模型等）来评估这些因素对患者生存时间的影响。

卡普兰-梅尔方法是一种用于计算存活曲线的非参数方法。

它可以根据患者是否生存来估计在一些时间点上幸存的概率，并通过比较不同群体之间的幸存曲线来评估因素对生存的影响。

这种方法可以用于比较不同基因或生物标记物表达水平的患者群体，并求得它们的存活差异。

Cox比例风险模型是一种用于评估多个因素对生存的影响的半参数方法。

它可以根据不同因素的危险比（hazard ratio）来估计这些因素对患者生存风险的影响。

这种方法可以用于同时评估多个基因或生物标记物的影响，并判断它们是否与患者的生存率相关。

生存分析的结果可以以生存曲线、危险比和P值等形式呈现。

生存曲线可以直观地显示不同群体之间的存活差异，并帮助确定影响患者生存的因素。

危险比可以用于比较不同因素之间的相对风险，以及判断它们对患者生存的重要性。

P值可以用于评估结果的统计显著性，并判断因素是否与生存相关。

除了单一因素的生存分析之外，还可以进行多因素生存分析。

多因素生存分析可以同时考虑多个因素对生存的影响，并控制其他可能的混杂因素。

这种分析方法可以提供更精确和全面的生存预测，帮助识别癌症患者的潜在危险因素。

TCGA蛋白分析数据库

TCGA蛋白分析数据库功能蛋白质组学是对蛋白质在功能活性水平（例如表达和修饰）的大规模研究。

对诸如癌症等复杂疾病的研究表明，遗传改变并不能说明该疾病的所有原因。

蛋白质水平和结构的变化也已显示在肿瘤发展和进展中起关键作用，而遗传变化并未反映出这一点。

在癌症中，疾病的发展通常需要几种遗传和表观遗传学改变。

今天给大家介绍一个用于访问，可视化和分析患者肿瘤样本功能蛋白质组学的综合资源：TCPA（/）。

该网站结合了反向蛋白质阵列（RPPA）和TCGA的蛋白质组数据库，可以后续结合TCGA的临床数据进行分析。

每个体系都包括4个方面，基本操作一致，我们这里以肿瘤样本为例简要介绍一下该数据库的使用。

点击View details。

进入，可以发现具体包含4个在线分析工具：1.Summary主要为各个肿瘤的数据预览。

包括数据集所含样本数目、样本来源、蛋白质数目等信息。

点击Details列的Show，可以查看该数据集的详细信息。

2.My Protein蛋白在所有癌症的分布。

下表显示了蛋白质的详细信息，包括相应的基因、验证方式和抗体来源等。

通过底部快速搜索栏进行快速定位，我们可以选择感兴趣的蛋白。

点击View列下的绿色+，可以查看该蛋白在不同肿瘤中的表达情况，以箱式图表示。

3.Visualization可视化-网络和热图。

可以发现，包含网络可视化及热图可视化（1）Network Visualization选择欲要查看的肿瘤类型，由于Adobe在2020年12月31日之后就不再支持Flash Player，所以这部分内容暂时是无法查看的，下面是小编从百度上找到的一张图片，大致内容是这些。

（2）Heatmap Visualization热图可视化。

进入之后，选自自己感兴趣的肿瘤，下面有三个图，K=3，K=4，K=5，分别是指需要分几个cluster，也就是肿瘤分型。

这里选择K=3，选择进入之后就可以得到结果热图，然后左上角Misc-PDF就可以下载PDF格式图片。

可能是最出名的TCGA表达相关数据库介绍（一）

可能是最出名的TCGA表达相关数据库介绍（⼀）有⼩伙伴后台留⾔说想知道GEPIA 数据库的⽤法，正好最近⼀段时间GEPIA2更新了，其中也更新了⼀些新的功能。

所以就趁着这个机会给⼤家介绍⼀下GEPIA2吧。

有⼩伙伴后台留⾔说想知道 GEPIA 数据库的⽤法，正好最近⼀段时间GEPIA2更新了，其中也更新了⼀些新的功能。

所以就趁着这个机会给⼤家介绍⼀下GEPIA2吧。

GEPIA2对于 TCGA 数据库来说，我们最常⽤的还是其表达数据和临床数据的分析。

这样的数据分析，如果我们有⽬标基因的话，只是来简单的查找⼀下基因的相关信息。

那其实⽤GEPIA2（/#index）已经很好⽤了，⽽且GEIPA⾥⾯出来的⼀些图也确实挺好看。

很多简单的⽣信⽂章吧，都是直接GEPIA查询，然后AI拼接就放到⽂章⾥⾯了。

新版本的GEPIA添加了很多功能，我们就⼀个⼀个来讲解吧。

其实功能讲解挺简单的，由于⼩编太絮叨了，所以就只能分两期来说明了。

1⼀般检索如果我们想要查看⼀个基因在 TCGA 各个肿瘤⾥⾯的表达趋势的话，就可以使⽤⼀般检索了。

这个功能的话，我们只需要输⼊基因名即可。

例如，例如我们这⾥输⼊"ERBB2"。

结果展⽰⽅⾯：我们⾸先能看到的是，这个基因在肿瘤正常和癌症位置的表达图。

这⾥数据库主要是通过三个图来展⽰的：分别是⼈体基因谱图、点图和柱状图。

由于TCGA对于基因的注释是基于亚型来的，所以往下我们可以看到和这个基因相关的亚型的的信息。

对于RNA-seq，我们可以获得所有基因的表达量，所以通过相关分析我们就可以知道和这个基因相关的其他基因是哪些。

这⾥相关分析⽤的是PCC （⽪尔森相关）。

2差异表达分析有时候我们想要知道某⼀个肿瘤当中差异表达的基因有哪些，这个时候就可以⽤到这个功能了。

对于基因差异表达分析的这⾥多说两句，GEPIA2 使⽤的候选⽅法是 limma 或者ANOVA。

但是对于RNA-seq的数据，⽬前对于差异表达的分析的⽅法标准还是使⽤count 数据来进⾏分析，分析⽅法选择 Deseq2 或者 EdgR 都可以。

TCGA可变剪切预测数据库

TCGA可变剪切预测数据库可变剪切(Alternative splicing,AS)是基因转录时，通过组合不同的外显子，形成不同转录本的过程，在生命的信息传递过程中发挥着重要的作用，维持蛋白质多样性的主要机制。

在不同组织或者发育的不同阶段，会产生特定的剪切异构体。

有研究报道，可变剪切的变化与癌症等多种疾病相关，所以研究可变剪切就显得尤为重要。

那今天小编就给大家介绍一个用于可变剪接查询的数据库：TCGA Spliceseq（/TCGASpliceSeq/）。

看名字，就知道是基于TCGA的数据来分析可变剪接的数据库。

利用该数据库，我们可以很方便查看我们感兴趣的基因在TCGA数据库里面是否存在可变剪切。

PS: 这个数据库也是很多利用TCGA数据库发表可变剪切文章用到的数据库。

在使用该数据库前，我们先了解2个小知识。

可变剪接被分为7种模式，分别为：外显子跳跃（ES），内含子保留（RI），可变启动子（AP），可变终止子（AT），可变供体位点（AD），可变受体位点（AA）和互斥外显子（ME）。

在此引入一个概念Percent Spliced In（PSI），指剪切百分比，是可以量化可变剪切的指标，可以形容一种可变剪接的方式发生的概率。

如下图，外显子跳跃(exon2 - exon4)的PSI为0.8，表示该样本中这个基因外显子跳跃发生概率为80％。

在该数据库，我们可以查看单个基因在肿瘤中发生可变剪接的方式，也可以看单一肿瘤中所有发生可变剪接的基因的PSI情况。

好啦，下面我们来介绍一下这个网站怎么使用吧。

1.Single Gene点击菜单栏的Single Gene链接，在下图内输入想要查看的基因后，点击搜索。

或者直接在主页面的搜索框内输入基因名称，点击Go。

这里我们输入基因TP53，结果将显示在不同肿瘤当中发生的可变剪接方式，相关的剪接类型和基因信息PSI等信息。

想查看某基因在单一肿瘤中的可变剪接情况时，可以在搜索基因时直接选定肿瘤类型，当然，我们也可以在结果页面通过筛选来更进一步的精确查看。

TCGA癌症数据库介绍专题

Clinical variables
精选ppt
量化关联类的样本
两个或多个的关联分子水平的异常样本特性临床变异
注意：低水平的测序数据存储在CGHub https:///, 申请下载时需要DUNS number. The Cancer Genomics Hub (CGHub) is a secure repository for storing, cataloging, and accessing cancer genome sequences, alignments, and mutation information from the Cancer Genome Atlas (TCGA) consortium and related projects.
2
Level Type Raw
Processed
Description Low-level data for single sample Not normalized Normalized single sample data
单个样本的低级数据未标准化标准化的单个样本
Interpreted for presence or absence of specific molecular abnormalities 解释异常的个体
Quantified association across classes of samples
Summary/Regio Associations based on two or more
4
ns of Interest
(ROI)
Molecular abnormalities
Sample characteristics

零代码下载TCGA数据库数据，超详细步骤解密！

零代码下载TCGA数据库数据，超详细步骤解密！ZSCITCGA数据库⽬前是科研中最常⽤的数据库之⼀，其中储存着多种疾病的各组学的数据，借助该数据库，帮助了很多研究⽣们发表了⾃⼰的⽂章，达到了毕业条件。

但是，如果是刚⼊门的新⼿怎么办？不⽤担⼼，学习下⾯内容，完成TCGA数据库的认识与下载，开启TCGA数据库的⼤门。

该内容主要从四个数据库讲述⼀下TCGA数据库中癌症的RNAseq数据下载。

（不涉及到代码）⼀、基于TCGA官⽹下载RNAseq数据1、 TCGA数据库简介TCGA数据库全称为The Cancer Genome Atlas，主要储存关于各类肿瘤的⼀个基本信息，包括RNAseq，miRNAseq，DNA甲基化，CNV，SNP等信息，它是⽬前为⽌可以获得的公开数据库⾥⾯数据相对全⾯的⼀个，在各个领域得到了⼴泛的应⽤，为肿瘤基础医学和转化医学研究者提供了海量的基因组数据和与其关联的临床数据,这为挖掘有意义的基因组变化和发现影响肿瘤起始、发展、分化、转移等⽣物学机制提供了海量数据基础。

2、下载数据2.1、进⼊TCGA⽹址，点击 Repository，进⼊数据存储地。

⽹址：https:///2.2、点击 Case，选择疾病类型，⽐如选择喉癌（Larynx），在前⾯打钩即可。

2.3、接着点击 File，选择需要下载⽂件的数据类型，因为需要下载的是RNAseq数据，所以在Transcriptome Profiling前⾯打钩。

2.4、在Data Type选择Gene Expression Quantification，在Experimental Strategy上由于只有⼀个选项，所以不⽤选择，主要看到有三种类型，分别是counts，FPKM和FPKM-UQ，分别表⽰counts数和两种归⼀化后的值，推荐下载counts数据。

2.5、点击counts之后，可以看到每⼀步操作都会记录在⾥⾯，也可以看到数据⼤⼩是31兆。

TCGA数据分析总结（截止2020.4.21）

TCGA数据分析总结（截止2020.4.21）
子曰：温故而知新，可以为师矣。

曾子曰：吾日三省吾身——为人谋而不忠乎？与朋友交而不信乎？传不习乎？
截止到目前，TCGA得常规操作应该都有介绍过了。

总结来说有一下几个方面
1 TCGA在线数据库
TCGA数据分析系列（一）
TCGA数据分析系列（二）：数据库之GEPIA2
TCGA数据分析系列（二）：UALCAN数据库
TCGA数据分析系列（二）：LinkedOmics
2 TCGA数据下载
TCGA数据下载与ID转换
3 差异分析，火山图热图绘制
TCGA差异分析及ggplot作图验证
TCGA数据分析系列之火山图
R语言学习系列之“多变的热图”
4 差异分析后的常规操作
TCGA数据分析系列：蛋白相互作用网络
TCGA数据分析系列：零代码富集分析：ClueGO+CluePedia（1）
5 TCGA泛癌，单基因差异表达，分期表达，生存分析等
TCGA任意基因任意肿瘤，随意分析（mRNA）
TCGA任意基因任意肿瘤，随意分析(2)（lncRNA）
R绘图：雷达图-单基因泛癌差异表达的另类展现形式
做泛癌时，20多个差异基因集需要取交集怎么办
麻雀虽小，五脏俱全。

tcga分组计算平均表达量

tcga分组计算平均表达量标题：TCGA数据分析：基因表达量的平均计算导言：在癌症研究中，分析肿瘤组织中的基因表达量对于理解肿瘤发展机制及预测患者预后至关重要。

TCGA（The Cancer Genome Atlas）项目提供了大量的肿瘤样本基因表达数据，本文将介绍如何利用TCGA 数据进行基因表达量的平均计算，以便更深入地研究肿瘤的发展和治疗。

一、TCGA数据库简介TCGA数据库是一个集合了多种癌症类型的大规模基因组学数据的公共数据库。

该数据库包含了来自数千名癌症患者的临床、基因表达和遗传变异等多个维度的数据。

我们可以通过访问TCGA官方网站获取相关数据。

二、选择特定癌症类型的数据在进行基因表达量的平均计算之前，我们需要选择特定的癌症类型，以便针对该类型的肿瘤进行分析。

例如，我们可以选择乳腺癌、肺癌或结直肠癌等。

三、下载并处理数据通过TCGA官方网站，我们可以下载特定癌症类型的相关基因表达数据。

这些数据通常以RNA-seq或microarray的形式提供。

下载完成后，我们需要使用适当的软件对数据进行预处理，包括质量控制、归一化和基因筛选等步骤。

四、基因表达量的平均计算在数据预处理完成后，我们可以计算每个基因的表达量。

为了得到整体的基因表达量的平均值，我们需要对每个样本中的基因表达量进行求平均。

这个过程可以通过使用统计软件（如R或Python）中的相关函数来实现。

五、结果解读基因表达量的平均计算完成后，我们可以对结果进行解读。

我们可以比较不同样本之间的基因表达量差异，并根据相关的临床数据（如生存期、治疗反应等）进行进一步的分析。

这有助于我们理解肿瘤发展的分子机制以及患者的预后情况。

结论：通过利用TCGA数据库中的基因表达数据，我们可以进行基因表达量的平均计算，从而更深入地研究肿瘤的发展和治疗。

这项工作为我们揭示癌症的分子机制提供了重要的数据支持，并有助于个性化治疗的实现。

未来，随着基因组学技术的发展，我们可以更加精确地分析基因表达数据，为癌症研究和临床治疗带来更大的突破。