TCGA癌症数据库介绍专题医学知识讲解讲义
癌症和肿瘤基因图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)计划
癌症和肿瘤基因图谱（TCGA）计划简介据统计，全球每年新增癌症患者达700万人，死于癌症的病人达500万人，60％的患者确诊后只能存活5年。
目前已知的癌症有200多种，但是，无论什么癌症，在肿瘤的特殊类别（分型）或发展的不同分期方面都发现有基因组的特异变化，而正是基因组的改变（突变）导致了细胞分化、发育和生长通路的不正常，从而引发细胞不正常地失控增殖、生长。
美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱（Cancer Genome Atlas，TCGA）计划，试图通过应用基因组分析技术，特别是采用大规模的基因组测序，将人类全部癌症（近期目标为50种包括亚型在内的肿瘤）的基因组变异图谱绘制出来，并进行系统分析，旨在找到所有致癌和抑癌基因的微小变异，了解癌细胞发生、发展的机制，在此基础上取得新的诊断和治疗方法，最后可以勾画出整个新型“预防癌症的策略”。
2005年12月13日，这一项目由美国国家癌症和肿瘤研究所（NCI）和国家人类基因组研究所（NHGRI）联合进行，预计耗资1亿美元。
和人类基因组计划（HGP）相似，TCGA是另一项以基因组为基础的大科学研究计划，它以人类基因组计划的成果为基础，研究癌症中基因组的变化。
与HGP专注于疾病的遗传因素（与生俱来）不同，TCGA更关心人类出生后细胞中的基因变化（后天变异）。
大部分癌症在威胁到健康之前都会产生几种体细胞突变（somatic mutations），而这些所谓的体细胞或获得性突变是不可遗传的。
TCGA 是迄今为止世界上所进行的最大一项基因工程，差不多能抵上100多个HGP，在3年探索初期就要绘制出比HGP更多的基因图谱。
绘制癌症基因图谱有助于把研究人员从目前逐个追踪基因的大量劳动中解放出来，便于迅速设计和找到针对性抗癌药物。
美国国家癌症研究所副所长安娜•巴克认为，这项计划“是生物医学研究中的一大转折点，也是药物治疗的一大转折点”。
国立卫生院主管John E. Niederhube医学博士说道“今天我们得到一种新的观点去审视遗传改变在一生当中的蓄积与恶性肿瘤的联系。
基于TCGA数据库构建肝癌Ten-miRNAs风险评估模型及预后分析
第 6 卷 第 6 期2020 年 12 月生物化工Biological Chemical EngineeringVol.6 No.6Dec. 2020基于TCGA数据库构建肝癌Ten-miRNAs风险评估模型及预后分析陈俊光（石河子大学 生命科学学院，新疆石河子 832003）摘 要：目的：寻找可作为肝癌生物标记物的miRNAs，构建肝癌风险评估模型。
方法：利用TCGA数据库的肝癌患者高通量测序数据和临床数据集进行肿瘤组织和正常组织之间miRNAs的差异分析。
使用Cox单因素回归分析评估和不良预后相关的miRNAs，筛选差异表达中上调的miRNAs进行Cox多因素回归分析，建立风险评估模型。
结果：与周围正常组织差异表达的miRNAs有247个，其中228个上调，19个下调；进一步分析显示，有23个miRNAs的过表达和不良预后相关（P＜0.05），从中筛选出10个miRNAs作为预测肝癌不良预后的生物标志物组合。
结论：Ten-miRNAs特征模型在预测肝癌患者存活风险方面具有良好的灵敏度和特异性。
关键词：肝癌；TCGA；差异表达；Cox回归分析；风险评估中图分类号：R730.7 文献标识码：AA Ten-miRNAs Expression Signature PRSS and Prognosis Analysis for Liver Hepatocellular Carcinoma were Established Based on TCGA DatabaseCHEN Junguang(College of Life Sciences, Shihezi University, Xinjiang Shihezi 832003)Abstract: Objective: In order to find miRNAs that can be used as biomarkers for liver cancer, a prognostic risk score system (PRSS) for Liver hepatocellular carcinoma (LIHC). Methods: Download High-throughput Sequencing data and clinical data sets of patients in the TCGA database to analyze the differential expression in miRNAs between tumor and normal tissues. Cox univariate regression analysis was used to evaluate miRNAs related to poor prognosis, and miRNAs that were up-regulated in differential expression were screened for Cox multivariate regression analysis to establish a PRSS. Results: There were 247 miRNAs differentially expressed from surrounding normal hepatic tissues, of which 228 were up-regulated and 19 were down-regulated. Further analysis showed that overexpression of 23 miRNAs was associated with poor prognosis (P＜0.05), and 10 miRNAs were selected as biomarkers for predicting poor prognosis of LIHC. Conclusions: Ten-miRNAs-PRSS has good sensitivity and specificity in predicting the survival risk of LIHC, but the specific role needs further experimental analysis.Keywords: LIHC; TCGA; differential expression of gene; cox regression analysis; PRSS肝癌（Liver hepatocellular carcinoma，LIHC）是指发生于肝脏的原发性或者继发性肿瘤。
tcga重复基因平均值的最大值
主题：TCGA数据中重复基因平均值的最大值分析一、TCGA简介1. TCGA（The Cancer Genome Atlas）是美国国立癌症研究所（NCI）和国立人类基因组研究所（NHGRI）在2006年启动的一个大型癌症基因组项目。
2. TCGA项目的目标是通过对各种癌症的肿瘤和正常细胞基因组的广泛分析，为癌症的诊断、预后和治疗提供研究基础。
二、TCGA数据中的重复基因1. 由于数据处理的复杂性，TCGA数据库中可能存在重复的基因序列。
2. 重复的基因序列对于基因表达分析和生物信息学研究可能造成误解和影响。
3. 研究人员对TCGA数据库中的重复基因进行了分析和处理。
三、重复基因平均值的最大值分析1. 研究人员首先将TCGA数据库中的基因序列进行筛选和去重。
2. 然后计算每个基因的表达量的平均值，并选取其中的最大值。
3. 通过统计分析和数据处理，得出TCGA数据中重复基因平均值的最大值。
四、重复基因平均值的最大值的应用意义1. 对于癌症基因组学研究而言，了解TCGA数据中重复基因平均值的最大值可以帮助研究人员更准确地评估基因表达水平。
2. 进一步地，可以通过比较不同癌症样本中的重复基因平均值的最大值，发现可能与特定癌症类型相关的基因表达差异。
3. 这对于癌症的分类、分子诊断和个性化治疗具有重要的指导作用。
五、结论通过对TCGA数据中重复基因平均值的最大值进行分析，可以更好地理解基因表达数据的特点和规律，为癌症研究和临床应用提供重要的参考和数据支持。
六、基因表达的多样性分析1. 在分析TCGA数据中重复基因平均值的最大值的基础上，研究人员还可以进一步探索基因表达的多样性。
2. 通过计算基因表达的标准差和变异系数，可以评估基因表达的稳定性和差异程度。
3. 这种多样性分析可以帮助研究人员发现在特定癌症类型或病理特征下，基因表达的变异情况，从而为疾病的分子分类和治疗指导提供更多信息。
七、基因亚型的发现1. 基因表达的多样性分析还可以为基因亚型的发现提供支持。
基于TCGA数据库的肺腺癌组织中CDT1表达及相关信号通路分析
基于TCGA的肺腺癌组织中CDT1表达及相关信号通路分析1,1，许培培21武汉大学中南医院，武汉430071；2郑州大学第三附属医院摘要：目的基于症基因组图谱(TCGA)数据库，观察染色质许可和DNA复制因子1(CDT1)在肺腺癌患者癌组织中的表达变化,分析癌组织中CDT1与患者临床病理特征、预后的相关性,并预测CDT1在肺腺癌中参与调节的信号通路。
方法从TCGA数据库中下载肺腺癌组织中CDT1基因表达谱及肺腺癌患者的临床病理信息，使用R3.6.1软件提取肺腺癌组织(肺腺癌组)及正常肺组织(正常对照组)CDT1的表达量数据，利用Mann-Whitney U 检验比较两组间的表达差异。
以CDT1表达水平的中位值(4.409)为界限将肺腺癌患者分为CDT1高表达组和CDT1低表达组,利用单因素及多因素COX回归分析癌组织中CDT1表达与患者临床病理特征的关系。
利用R3.6.1软件"survival"包分析CDT1高、低表达组总体生存率(OS)的差异，并通过GEPIA、Kaplan Meier-plotter、UAL-CAN等在具对结果进行验证。
利用基因分析(GSEA)预测CDT1在肺腺癌中参与的分子通路。
结果肺腺癌组CDT1的表达水平高于正常对照组(P<0.001)。
肺腺癌组织中CDT1的表达水平与患者年龄(P=0.019)-.Stage分期(P=0.007)及远处转移(P=0.042)等相关。
Stage分期(HR=1.97,95%CI： 1.22~3.17,P=0.005)和CDT1表达(HR=1.43,95%CI： 1.14~1.79,P=0.002)可以作为肺腺癌的独立预后因素。
CDT1高表达组生存率低于CDT1低表达组(P=0.029)o CDT1主要参与细胞周期、瞟吟与疇睫代谢、核Z酸切除修复以及p53信号通路等。
结论CDT1在肺腺癌患者中高表达，与肺腺癌患者的Stage分期及远处转移等相关，可作为导癌不良预后的独立危险因子，并通过参与多种信号通路促进肺腺癌的发生发展。
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。
《基于TCGA数据库乳腺癌IncRNA的分析研究》
《基于TCGA数据库乳腺癌IncRNA的分析研究》一、引言乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率逐年上升，对女性健康构成严重威胁。
随着生物信息学和基因组学的发展，越来越多的研究开始关注非编码RNA（ncRNA）在疾病发生、发展中的作用。
其中，长链非编码RNA（IncRNA）因其特殊的调控作用和复杂的生物学功能，成为研究的热点。
TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库作为全球最大的癌症基因组数据库之一，为乳腺癌IncRNA的研究提供了丰富的数据资源。
本文旨在基于TCGA数据库，对乳腺癌IncRNA进行深入分析研究，以期为乳腺癌的预防、诊断和治疗提供新的思路和方法。
二、材料与方法1. 数据来源本研究采用的数据来自TCGA数据库中的乳腺癌相关数据，包括基因表达谱、临床信息等。
2. 研究方法（1）数据预处理：对基因表达谱数据进行质量评估和预处理，去除低质量和异常值数据。
（2）IncRNA筛选：基于基因表达谱数据，筛选出在乳腺癌组织中显著差异表达的IncRNA。
（3）功能分析：通过生物信息学分析方法，对筛选出的IncRNA进行功能分析，包括基因共表达网络分析、基因集富集分析等。
（4）验证实验：结合临床样本，对筛选出的关键IncRNA进行实时荧光定量PCR验证。
三、结果与分析1. 差异表达IncRNA的筛选结果通过数据分析，我们筛选出在乳腺癌组织中显著差异表达的IncRNA共计XX个，其中XX个为上调表达，XX个为下调表达。
这些IncRNA在乳腺癌的发生、发展过程中可能发挥重要的调控作用。
2. 功能分析结果通过对筛选出的IncRNA进行功能分析，我们发现这些IncRNA主要参与细胞增殖、凋亡、侵袭和转移等生物学过程。
其中，某些关键IncRNA与乳腺癌的预后密切相关，可能成为乳腺癌诊断和治疗的潜在靶点。
3. 实时荧光定量PCR验证结果为了进一步验证筛选出的关键IncRNA的准确性，我们结合临床样本进行了实时荧光定量PCR验证。
TCGA
•TCGA简介 •数据库详解
I. II. III. IV. V. 数据产生 工作流程 数据类型 数据下载&数据解析 TCGA tools
美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱（Cancer Genome Atlas，TCGA）计划，试图通过应用基因组分析技术， 特别是采用大规模的基因组测序，将人类全部癌症（近期 目标为50种包括亚型在内的肿瘤）的基因组变异图谱绘制 出来，并进行系统分析。 旨在找到所有致癌和抑癌基因的微小变异，了解癌细胞发 生、发展的机制，在此基础上取得新的诊断和治疗方法， 最后可以勾画出整个新型“预防癌症的策略”。
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The Cancer Genome Atlas(TCGA)
肿瘤基因图谱
•背景知识
I. 癌基因组数据
•TCGA简介 •数据库详解
I. II. III. IV. V. 数据产生 工作流程 数据类型 数据下载&数据解析 TCGA tools
据统计，全球每年新增癌症患者达700万人，死于癌症的 病人达500万人，60％的患者确诊后只能存活5年。 目前已知的癌症有200多种，但是，无论什么癌症，在肿 瘤的特殊类别（分型）或发展的不同分期方面都发现有基 因组的特异变化，而正是基因组的改变（突变）导致了细 胞分化、发育和生长通路的不正常，从而引发细胞不正常 地失控增殖、生长。 大部分癌症在威胁到健康之前都会产生几种体细胞突变 （这些体细胞或获得性突变是不可遗传的）。
利用TCGA数据集分析H—ras、mTOR基因在膀胱癌中的表达及临床意义
利用TCGA数据集分析H—ras、mTOR基因在膀胱癌中的表达及临床意义目的：研究H-ras、mTOR基因與膀胱癌发展、预后的关系及其通路H-ras/mTOR存在的可能性。
方法：从美国癌组基因组图谱（TCGA）数据库中下载膀胱癌中H-ras、mTOR基因表达谱及其临床信息资料并分析其关系，分析H-ras、mTOR基因表达的相关性。
结果：（1）AJCC pTNM分期中T1～T4期（P=0.012）、T2～T4期（P=0.011）、T1～2～T3～4期（P=0.042）及病理分级（P=0.020）与H-ras的表达呈负相关（P＜0.05），但与膀胱癌的肌层浸润、转移、预后无明显相关（P>0.05）。
（2）AJCC pTNM分期中T2～T3期（P=0.042）及病理分级（P=0.014）与mTOR的表达正相关（P＜0.05），mTOR低表达的患者无瘤生存期明显长于高表达组（P＜0.05）。
但mTOR与膀胱癌的肌层浸润、转移无明显相关（P>0.05）。
（3）COX多因素分析表明mTOR是影响膀胱癌预后的独立因素。
（4）H-ras、mTOR基因在膀胱癌中表达具有显著正相关（P＜0.05）。
结论：H-ras基因可作为膀胱癌恶性程度的良性预示因素，而mTOR基因是膀胱癌恶性程度的不良预示指标，并且是影响预后的独立危险因素。
两者可能通过H-ras/mTOR信号通路联系而发挥肿瘤生物学作用并有望成为膀胱癌靶向治疗的理想位点。
1 资料与方法1.1 数据材料收集从“https：//”进入TCGA数据库中，下载膀胱癌408例临床资料数据及病例对应的H-ras、mTOR的mRNA表达RNASEqV2数据。
1.2 数据集筛选与临床参数资料相关研究按ID号将临床资料与H-ras、mTOR的mRNA表达值合成同一EXCEL表格，剔除按AJCC第2、4、5版统计pTNM分期的数据。
按H-ras、mTOR表达从低到高排列数据，以中位数为截点，分成高表达组和低表达组，各193例，分析H-ras和mTOR的表达与临床各指标间的关系，以及这两个基因表达间的相关性。
TCGA大数据挖掘之致癌基因信号通路篇
Oncogenic Signaling Pathways in The Cancer Genome AtlasCell, April 2018背景●过去十年，DNA测序使得系统研究肿瘤基因突变成为可能，使得人们对肿瘤的发生过程和相关信号通路有了更深的认识；●肿瘤相关的基因和通路变异数目众多，加深对这些基因和通路变异的认识对开发潜在临床治疗方案十分必要；●前人研究已经发现很多重要的肿瘤相关信号通路，且有TCGA肿瘤数据库的多维数据积累；●本研究试图从信号通路角度对TCGA数据库中实体瘤样本进行多维数据整合分析，以系统评估不同肿瘤亚型在典型信号通路中的变异基因特征、共发生与互斥关系，从而发掘潜在联合靶向药物方案。
摘要方法：通过对TCGA数据库中涉及33种肿瘤类型，64个肿瘤亚型，共9125个肿瘤样本的体细胞突变、拷贝数变异、mRNA表达、基因融合和基因组甲基化数据，基于10个典型肿瘤相关信号通路，进行统一的标准数据处理与多维度整合分析。
结果：（1）多维整合数据分析得到10个典型肿瘤相关信号通路的变异图谱；（2）鉴定出10个典型信号通路中的driver基因集；（3）发现57%的肿瘤样本于这些信号通路中包含至少1个潜在actionable变异，同时，89%样本至少包含1个driver 变异，30%样本包含多个可靶向变异；（4）鉴定了通路中变异的共显与互斥表现模式。
结论：首次针对TCGA数据库进行大规模的肿瘤相关信号通路多维数据整合分析，为肿瘤信号通路大数据挖掘提供了一种统一的标准化数据处理流程和分析框架；鉴定了经典信号通路中的变异模式，actionable变异的共显与互斥模式提示潜在的联合治疗可能。
数据样本与癌种分布●共包含TCGA数据库中9125个肿瘤样本，涉及33个癌种，64个亚型；●左图显示各肿瘤类型与亚型的数量分布与占比。
（最内圈不同颜色标明肿瘤组织部位，次内圈不同颜色表示不同肿瘤类型，最外圈不同颜色深浅代表不同肿瘤亚型）数据处理与分析流程●首先通过标准数据处理、pathway数据库、文献报道pathway、TCGA已发表相关pathway文献结果等来源，初步确定待选肿瘤相关pathways；●其次通过各种已知基因功能数据库定义driver变异，并通过人工筛选与校验待选信号通路；●最后对筛选出的典型pathway进行后续相关整合分析与数据展示（仅对信号通路中已知driver变异和统计学显著的基因进行分析）。
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。
TCGA数据库的利用(三)—做差异分析的三种方法
TCGA数据库的利用（三）—做差异分析的三种方法差异分析是利用TCGA数据库进行分析的重要步骤之一、它可以帮助研究者发现不同生物样本、疾病类型或基因表达模式之间的差异，进一步揭示疾病的发生机制和潜在药物靶点。
在本文中，我将介绍TCGA数据库中常用的三种差异分析方法。
1. 基因差异分析（Differential Gene Expression Analysis）：基因差异分析是最常见的差异分析方法之一，它通过比较不同组别的基因表达水平来识别差异表达的基因。
在TCGA数据库中，可以使用RNA-seq测序数据或芯片数据来进行基因差异分析。
常见的基因差异分析方法包括t检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验等。
具体分析流程包括数据预处理、差异表达基因筛选和功能富集分析。
通过基因差异分析，可以发现在不同组别中表达显著差异的基因，进一步研究其生物学功能和调控网络。
2. DNA甲基化差异分析（Differential DNA Methylation Analysis）：DNA甲基化是一种常见的表观遗传修饰方式，通过添加甲基基团在DNA上实现基因表达的调控。
差异甲基化的DNA区域可以识别不同疾病状态之间的差异。
TCGA数据库中的甲基化数据可以通过甲基化芯片或测序数据进行分析。
常见的DNA甲基化差异分析方法包括差异甲基化位点的寻找、甲基化区域的聚类分析和功能富集分析等。
通过DNA甲基化差异分析，可以发现在不同组别之间甲基化状态显著差异的基因或区域，揭示DNA甲基化在疾病发生过程中的重要作用。
3. 融合基因差异分析（Differential Fusion Gene Analysis）：融合基因是指两个或更多基因在一些生理或病理条件下融合在一起形成新的转录本或蛋白质。
融合基因常常与肿瘤的发生和发展相关，因此融合基因分析在癌症研究中具有重要意义。
在TCGA数据库中，可以利用RNA-seq测序数据进行融合基因差异分析。
常见的融合基因差异分析方法包括融合基因的检测和差异融合基因的分析。
TCGA数据库肿瘤免疫细胞浸润文章套路
TCGA数据库肿瘤免疫细胞浸润⽂章套路
从TCGA下载的基因表达数据，我们可以得到⼀个表达矩阵，这个矩阵的⾏名是基因名，列名是样品名。
怎么样从这样⼀个简单的矩阵⾥⾯，得到我们关注的免疫细胞种类和含量呢，这就是我们这个课程需要讲解的内容。
这是⼀个⾮常经典的思路，通过简单的基因矩阵数据，我们将复杂实验才能提取的免疫细胞含量直接计算出来，对科研⼯作⾮常有帮助。
需要研究套路相关的⽂献，可以通过微信或者公众号领取。
通过免疫细胞表达的参考矩阵，我们使⽤反卷积算法，将我们TCGA的表达矩阵转换为免疫细胞的含量矩阵。
得到免疫细胞矩阵以后，我们就可以做各种图形了，⽐如免疫细胞含量柱状图，免疫细胞热图，相关性热图，以及正常和癌症差异的⼩提琴图。
接下来，我们还可以将免疫细胞和临床数据进⾏联合分析，⽐如和⽣存相关的免疫细胞，和分期、分级的细胞。
肿瘤免疫细胞浸润是指免疫细胞从⾎液中移向肿瘤组织，开始发挥它的作⽤，可以从肿瘤组织中分离出的浸润免疫细胞。
肿瘤中免疫细胞的浸润与临床结果密切相关，肿瘤中浸润的免疫细胞最有可能作为药物靶标来提⾼患者的⽣存率。
CIBERSORT，是由 BindeaG等开发的反卷积算法，可以基于标准化的基因表达数据来估算复杂组织的细胞组成，该⽅法能量化特定细胞类型的丰度。
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数据挖掘TCGA
数据挖掘TCGATCGA是什么？由美国05年发起的癌症和肿瘤基因图谱（TCGA)计划，旨在应用基因组分析技术研究癌症中的基因组变化，做了大规模的基因组测序，样本量过万，包含了三十多种癌症，其中尤其宝贵的是这些样本都有很详细的预后随访信息，08年出了第一篇文章，之后陆陆续续各种大文章出来。
数据及类型汇总数据及类型汇总TCGA包含了哪些数据？1、临床样本信息：Biospecimen、Clinical2、测序数据：主要采用了RNA-Seq、WXS、miRNA-Seq、GenotypingArray、Methylation Array这五种方式对样本进行测序。
对测序数据按照一定的分析程度进行分层，共分为四层：level1、level2、level3、level4，按照不同的层次的数据提供给科研人员使用，level3、level4的数据一般都开放下载的，level1是最原始的数据，level2是做了进一步的处理的这些数据一般是不开放的，需要申请才能下载（申请也挺难）。
TCGA中的RNA-Seq数据顾名思义就是转录组测序·TCGA上的转录组数据采用的是全转录组测序，其中包含了各种非编码RNA，所以一般下载的RNA-Seq数据中包含了lncRNA、mRNA、假基因等等；·目前可以公开下载的是RNA-Seq定量表达数据，主要三种形式：HT-Seq-FPKM，HT-Seq-UQ-FPKM，HT-Seq-Counts；TCGA用的gff文件是gencode.v22.annotation.gtf名词解释·FPKM：用来衡量转录本表达丰度的一种量度方式；·Counts：测序的reads中比对到某个基因上的计数；·UQ-FPKM：通过上四分位点进行标准化后的FPKM；·gff文件：用来描述基因组上各种基因、转录本等信息的文件。
TCGA中的miRNA-Seq数据·miRNA：miRNA是一类由内源基因编码的长度约为22 个核苷酸的非编码单链RNA分子，生物中非常重要的一类非编码小RNA，其在生物体的调控中具有非常重要的作用，在人中大约三分之一的基因受到miRNA的调控；·TCGA提供了miRNA-Seq的测序数据结果，采用的数据库背景为miRBase v21；·目前公开提供下载的数据主要有两种：miRNAExpression Quantification、Isoform Expression Quantification，其中Isoform Expression Quantification数据中包含了成熟体miRNA；·分别提供了Counts和FPKM格式的定量数据。
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免费资源这份TCGA数据库肿瘤微环境课程，一定能帮助自学生信的你~让我们一起科研吧~小燕子肿瘤微环境是当前研究的一个热点，无论是国自然还是发SCI，都是比较热的点，那么，数据挖掘也不例外，很多人喜欢追随这样的热点。
（肿瘤微环境是指肿瘤的发生、生长及转移与肿瘤细胞所处的内外环境有着密切关系，它不仅包括肿瘤所在组织的结构、功能和代谢，而且亦与肿瘤细胞自身的（核和胞质）内在环境有关。
）TCGA数据数据可以追随这样的热点。
今天小燕子给大家带来的视频课程就是——TCGA数据库肿瘤微环境，这份课程一定会帮助想要自学生信的你的~领取资源请看文末！资源预览肿瘤微环境简介 / 表达数据下载 / 数据整理成表达矩阵 / id转换成基因名 / 肿瘤微环境细胞score / 临床数据下载 / 临床数据提取 / 评分和生存关系第一部分 / 评分和生存关系第二部分 /评分和临床关系第一部分/ 评分和临床关系第二部分/ 基质细胞分组差异分析 / 基质细胞分组热图绘制 / 免疫细胞分组差异分析 / 免疫细胞分组热图绘制 / 差异交集和Venny图绘制 /基因名称转换成基因id / GO富集分析 / KEGG富集分析 / 蛋白互作网络构建 / 蛋白互作网络构建第二部分 / 批量化生存分析文件准备 / 批量化生存分析 / TCGA肿瘤微环境资源领取方式1.关注我的公众号“科研情报站BioSCI”。
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TCGA的28篇教程-对TCGA数据库的任意癌症中任意基因做生存分析
TCGA的28篇教程-对TCGA数据库的任意癌症中任意基因做生存分析本教程目录:•首先使用cgdsr获取表达数据集临床信息•临床资料解读•简单的KM生存分析•有分类的KM生存分析•根据基因表达量对样本进行分组做生存分析•cox生存分析•某基因突变与否也可以用来分组•基因的拷贝数也可以进行分组•批量进行分组并且做生存分析生存分析一般来说是针对RNA表达数据，可以说mRNA-seq的转录组数据，也可以说miRNA-seq数据，或者基因表达芯片的表达量值。
生存分析，大多就是说的KM方法估计生存函数，并且画出生存曲线，然后还可以根据分组检验一下它们的生存曲线是否有显著的差异。
在R中，有个包survival做生存分析就很方便！只需要记住和熟练使用三个函数：•Surv：用于创建生存数据对象•survfit：创建KM生存曲线或是Cox调整生存曲线•survdiff：用于不同组的统计检验首先使用cgdsr获取表达数据集临床信息既然是要说明如何对任意癌症的任意基因做生存分析，那么我们首先需要理解cgdsr下载TCGA任意数据的用法(见之前的教程)，下面的例子是获取TCGA数据库的乳腺癌的BRCA1和BRCA2基因的表达，以及涉及到的病人的临床资料。
rm(list = ls())library(cgdsr)library(DT)mycgds <- CGDS("/public-portal/")mycancerstudy = 'brca_tcga'## 下面的代码可以不需要运行，因为已经保存好了用来做生存分析的数据。
### 但是需要看懂代码，这样才能做任意癌症的任意基因的任意数据的生存分析；if(F){getCaseLists(mycgds,mycancerstudy)[,1]getGeneticProfiles(mycgds,mycancerstudy)[,1]mycaselist ='brca_tcga_rna_seq_v2_mrna'mygeneticprofile = 'brca_tcga_rna_seq_v2_mrna'choose_genes=c('BRCA1','BRCA2')## get expression dataexpr=getProfileData(mycgds,choose_genes,mygeneticprofile,mycaselist)## get mutation datamut_df <- getProfileData(mycgds,caseList ="brca_tcga_sequenced",geneticProfile = "brca_tcga_mutations",genes = choose_genes)mut_df <- apply(mut_df,2,as.factor)mut_df[mut_df == "NaN"] = ""mut_df[is.na(mut_df)] = ""mut_df[mut_df != ''] = "MUT"## get copy number datacna <- getProfileData(mycgds,caseList ="brca_tcga_sequenced",geneticProfile = "brca_tcga_gistic",genes = choose_genes)rn=rownames(cna)cna <- apply(cna,2,function(x)as.character(factor(x, levels = c(-2:2),labels = c("HOMDEL", "HETLOSS", "DIPLOID", "GAIN", "AMP "))))cna[is.na(cna)] = ""cna[cna == 'DIPLOID'] = ""rownames(cna)=rn# Get clinical data for the case listmyclinicaldata = getClinicalData(mycgds,mycaselist)save(expr,myclinicaldata,cna,mut_df,file='survival_input.Rdat a')}load(file='survival_input.Rdata')DT::datatable(expr)上述代码取决于网速，我已经下载整理好了：survival_input.Rdata 数据，避免每次重复这个教程重新下载的尴尬DT::datatable(myclinicaldata,extensions = 'FixedColumns',options = list(#dom = 't',scrollX = TRUE,fixedColumns = TRUE))## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too## big for client-side DataTables. You may consider server-side processing:## /DT/server.html可以看到所谓的表达矩阵就是每个基因在各个样本的表达量，只不过是要注意单位，可以是RPKM,TPM等。
tcga甲基化数据测序方法
tcga甲基化数据测序方法标题：TCGA甲基化数据测序方法解析随着生物科学技术的飞速发展，基因组学领域的研究日益深入。
在癌症研究中，TCGA（The Cancer Genome Atlas）项目无疑是一座里程碑，它为我们提供了海量的基因表达、突变以及表观遗传学等信息。
本文将为您详细解析TCGA项目中关于甲基化数据测序的方法。
一、甲基化及测序背景甲基化是一种重要的表观遗传修饰，主要发生在DNA的胞嘧啶上。
甲基化状态的改变与基因表达调控密切相关，因此在癌症等疾病的研究中具有重要意义。
为了揭示甲基化与癌症之间的关系，科学家们采用高通量测序技术对甲基化进行了深入研究。
二、TCGA甲基化数据测序方法1.测序平台TCGA项目中，甲基化测序主要采用Illumina公司的HiSeq和MiSeq测序平台。
这些平台具有较高的测序准确性和通量，能够满足大规模样本的测序需求。
2.测序策略（1）全基因组甲基化测序：通过对全基因组进行测序，获取整个基因组的甲基化信息。
这种方法可以全面了解基因组的甲基化状态，但测序成本较高。
（2）靶向甲基化测序：针对特定基因或基因区域进行测序，以降低测序成本。
这种方法可以在一定程度上揭示关键基因或基因区域的甲基化改变。
3.数据分析（1）原始数据质量控制：对测序得到的原始数据进行质量控制，包括去除接头序列、低质量序列等。
（2）比对：将质控后的序列与参考基因组进行比对，获取每个CpG位点的甲基化状态。
（3）差异甲基化分析：通过比较不同样本或不同组别的甲基化水平，找出差异甲基化的区域。
（4）功能注释：对差异甲基化的基因或基因区域进行功能注释，揭示其生物学意义。
三、总结TCGA甲基化数据测序方法为我们研究癌症等疾病提供了重要的表观遗传学信息。
通过高通量测序技术，我们可以全面或靶向地获取基因组的甲基化状态，结合生物信息学分析，揭示甲基化与基因表达调控、疾病发生发展之间的关系。
tcga扫描参数
tcga扫描参数TCGA，全称The Cancer Genome Atlas，是由National Cancer Institute（NCI，美国国家癌症研究所）和National Human Genome Research Institute（NHGRI，国家人类基因组研究所）合作建立的癌症研究项目。
该项目通过收集整理癌症相关的各种组学数据，提供了一个大型的、免费的癌症研究参考数据库。
目前，TCGA共收录了33种癌症类型，数据量超过2个PB，且这些数据是免费公开的，极大地帮助了癌症研究者提高对癌症的预防、诊断和治疗。
关于TCGA的扫描参数，非常抱歉未能给出您需要的答案。
不过，我可以分享一些关于TCGA数据的信息：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（如fasta、fastq等）。
Level 2：比对好的bam文件。
Level 3：经过处理及标准化的数据。
在寻找和使用TCGA数据时，研究者可以通过其官方网站（https:///）进行检索和下载。
网站提供了方便的搜索和筛选工具，帮助用户快速找到所需的数据。
此外，针对TCGA的数据，常用的分析包括生存分析、肿瘤患者和正常人的差异分析、组学数据和临床数据的相关性等。
这些分析有助于研究者更深入地理解癌症的生物学特性和发病机理，为癌症的预防和治疗提供新的思路和方法。
以上是关于TCGA的一些基本信息和使用方法，希望能对您有所帮助。
如果您对TCGA 的扫描参数有特定的需求或疑问，建议您直接联系TCGA的数据管理部门或查阅相关的技术文档，以获取更详细和准确的信息。
TCGA肿瘤微环境数据实在也太简单了
TCGA肿瘤微环境数据实在也太简单了
肿瘤微环境是当前研究的一个热点，无论是国自然还是发SCI，都是比较热的点，那么，数据挖掘也不例外，很多人喜欢追随这样的热点。
（肿瘤微环境是指肿瘤的发生、生长及转移与肿瘤细胞所处的内外环境有着密切关系，它不仅包括肿瘤所在组织的结构、功能和代谢，而且亦与肿瘤细胞自身的（核和胞质）内在环境有关。
）TCGA数据数据可以追随这样的热点。
其实，这样的数据挖掘套路也不难，最主要的步骤就是得到下面这些数据：
也就是这三列数据：
Stromal score（基质细胞得分）
Immune score （免疫细胞得分）
ESTIMATE score （综合分，前两列相加）
根据这些得分分为低分组和高分组，可以生存分析，同时可以结合基因的表达数据，或者甲基化数据进行分析
例如，分析Stromal score和Immune score 对预后的影响：
然后可以根据评分进行分组进行基因差异分析：
后面接着对这些差异基因进行功能分析（跟之前GEO数据挖掘是一样的）
此外，你还可以结合临床特性进行分析，或者结合临床数据进行模型预测等等。
最重要的一步就是得到这些数据：
Stromal score（基质细胞得分）
Immune score （免疫细胞得分）
ESTIMATE score （综合分，前两列相加）。
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临床数据解读
CDE：Common Data Elements https:///docs/dictionary/
/
Quantified association across classes of samples
Summary/Regio Associations based on two or more
4
ns of Interest
(ROI)
Molecular abnormalities
Sample characteristics
目前已有的癌症种类
癌症种类丰富，样本量大 34 kinds of cancer 325 samples on average
详细见： TCGA publication guideline, /publications/publicationguidel nes
数据下载及解读
/
最简单的方法： https:///tcga/tcgaHome2.jsp
Step4
第1封邮件通知下载申请已经提交 第2封给出下载链接
Step 4 文件内容
File_manifest.txt，对所下载文件的说明
barcode解读
/
DaTA TYPES AND LEVELS
/
DATA TYPES
DATA LEVLES
Data Level 1
2
Level Type Raw
Processed
/abouttcga/overview
TCGA数据的产生历程： 1. 组织样本和临床数据来源网站
(TSS)收集的数据发送到 Biospecimen核心资源 (BCRs)。 2. BCRs提交临床数据和元数据到 数据协调中心(DCC)和测序 中心(GSCs),获取组织变异 数据,然后提交给DCC。 3. GSCs提交跟踪文件,序列比对 后文件到癌症基因组学中心 (CGHub)。 4. 提交给DCC和CGHub的数据可 供研究团队和基因组数据分 析中心(GDACs)使用。 5. 分析pipeline以及由GDACs产
TCGA癌症数据 库介绍专题医学
知识讲解
目录
前言
/
TCGA- the Cancer genome ATLAS
/
数据产生历程
/
Aggregate of processed data from single sample
单个样本整合在了一起
3
Segmented/ Interpreted
Grouped by probed loci to form larger contiguous regions (in some cases) 根据probe的位置分组
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 abnormalitieses
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,