癌症和肿瘤基因图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)计划
全基因组测序在肿瘤领域的应用现状与未来趋势
全基因组测序在肿瘤领域的应用现状与未来趋势
佚名
【期刊名称】《中国肿瘤临床》
【年(卷),期】2024(51)1
【摘要】数十年间,传统肿瘤治疗手段均是“一刀切”,而忽视了驱动肿瘤发生发展的基因变异。
1990年发起的“人类基因组计划”,以及新一代测序技术的出现,加速了癌症基因组学的发展。
癌症基因组图谱(TCGA)计划于2005年提出,标志着癌症基因组测序工作的开始。
预计到2030年,进行基因组测序的肿瘤患者数量可达到上亿。
在肿瘤领域,临床中的基因组测序目前是利用外显子组进行测序,但外显子仅占人类基因组的1.2%。
【总页数】1页(P26-26)
【正文语种】中文
【中图分类】R73
【相关文献】
1.微生物全基因组测序在预防医学领域的应用
2.山羊内源性鼻内肿瘤病毒enENTV-FJ1株全基因组测序及生物信息学分析
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4.基于限制性内切酶的简化基因组测序在家禽基因组研究中的应用现状
5.全基因组重测序在畜禽研究领域的应用进展
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tcga人类基因组注释
tcga人类基因组注释
标题：TCGA人类基因组注释
TCGA（The Cancer Genome Atlas，癌症基因组图谱）项目是一个重要的国际合作研究项目，致力于深入研究多种人类癌症的基因组变异和表达模式。
该项目利用先进的测序技术和生物信息学分析方法，为研究人员提供了丰富的基因组注释数据，为癌症研究和治疗提供了宝贵的资源。
在TCGA人类基因组注释中，研究人员对来自不同类型癌症患者的肿瘤样本进行了全基因组测序和转录组分析。
通过这些深度测序数据，可以发现癌症中常见的基因变异、拷贝数变异和基因表达模式。
除了基因组测序数据外，TCGA还提供了丰富的组织学信息，包括免疫组织化学和免疫荧光显微镜图像。
这些图像可以帮助研究人员了解不同癌症类型的组织学特征，进一步提高对癌症的诊断和治疗的准确性。
TCGA项目的数据公开共享政策也为全球的研究人员提供了难得的机会。
科学家们可以通过TCGA数据库获取原始数据和注释信息，并利用这些数据开展各种研究。
这种数据共享的方式促进了国际合作和跨领域的交流，推动了癌症研究的进展。
然而，在使用TCGA数据时，研究人员需要遵守相关的法律法规，尊重数据的版权和隐私。
不能将TCGA数据用于商业目的，也不能将数据用于侵权行为。
同时，在使用数据时需要注明数据来源，并遵守数据共享的规定。
总之，TCGA人类基因组注释是一个为癌症研究和治疗提供宝贵资源的项目，通过深度测序和组织学分析，为研究人员提供了丰富的基因组注释数据。
这些数据的共享和利用将推动癌症研究的进展，为癌症患者的治疗提供更好的选择。
如何利用TCGA数据库实现医学数据共享
•循证研究与临床转化·方法学 •如何利用TCGA数据库实现医学数据共享李瑞华1，田国祥2，郭晓娟3，李豹4，张军4，吕军4,5基金项目：国家社会科学基金一般项目(16BGL183)作者单位：1 710061 西安,西安交通大学第一附属医院肿瘤外科;2 100700 北京,解放军总医院第七医学中心;3 710061 西安,西安交通大学第一附属医院神经内科;4 710061 西安,西安交通大学第一附属医院临床研究中心;5 710061 西安,西安交通大学医学部公共卫生学院通讯作者：吕军,E-mail:lujun2006@ doi：10.3969/j.issn.1674-4055.2019.03.04【摘要】TCGA（The Cancer Genome Atlas）即肿瘤基因组图谱计划是一项由美国NCI（National Cancer Institute）和NHGRI（National Human Genome Research Institute）于2006年合作创立、共同监督的项目，是目前为止世界上最大的癌症基因信息数据库。
该数据库借助于大规模测序为主的基因组分析技术，将目前人类几乎所有癌症的基因组变异与基因表达水平图谱进行绘制，这将为发现肿瘤基因组的改变以及研究其生物学分子机制提供海量的数据。
目前，该数据库向科研人员免费开放，提供进行肿瘤相关研究的数据。
本文的主旨是对TCGA公开数据的提取方法进行分析，从而对肿瘤学相关科研人员提供帮助。
【关键词】TCGA数据库；肿瘤；数据提取【中图分类号】R4【文献标志码】A 开放科学（源服务）标识码（OSID） How to use the TCGA database to realize medical data sharing Li Ruihua *, Tian Guoxiang, Guo Xiaojuan, Li Bao, Zhang Jun, Lyu Jun. *Department of Surgical Oncology, the First Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710061.Corresponding author: Lyu Jun, E-mail:lujun2006@[Abstract ] TCGA(The project of The Cancer Genome Atlas)was launched by the National Cancer Institute (NCI) and the National Human Genome Research Institute (NHGRI) in 2006.It is the largest cancer genome database at present. The TCGA aims to catalogue and discover major cancer-causing genome alterations and gene expression profile in almost all kinds of human tumors by using large-scale genome sequencing and integrated analyses, which provides a huge data base for exploring meaningful genomic changes and discovering biological mechanisms that affect tumors. The database provides researchers with free data for relevant research. This paper aims to introduce the database and the method of extracting tumor data.[Key words ] TCGA database; Tumor; Data collection肿瘤多发病隐匿、预后不良，分子生物学特征复杂，且多种肿瘤发病率逐年上升，已成为严重威胁人类生命和健康的主要疾病之一。
tcga肿瘤数据做生存分析竟然发了cell主刊
TCGA肿瘤数据做生存分析，竟然发了cell主刊癌症基因组图谱（TCGA）计划收集了临床病理学注释数据以及跨越33种不同癌症类型的11,000多种人类肿瘤的多平台分子谱。
TCGA临床数据包含代表数据收集过程民主化特征的关键特征。
为确保正确使用与基因组特征相关的大型临床数据集，我们开发了一个名为TCGA Pan-Cancer 临床数据资源（TCGA-CDR）的标准化数据集，其中包括四个主要的临床结果终点。
据我们所知，目前还没有系统地尝试分析TCGA临床数据，并在涉及11,160名患者的所有33种TCGA癌症类型中推导出可接受的结果终点，或者评估每个生存终点测试的临床随访间隔的充分性。
在这里，我们提出策划和过滤的临床和生存结果数据作为整个科学界的新集成资源，描述分析这些数据时遇到的问题是如何解决的，以及研究人员在将这些数据用于未来相关性和存活研究时应该注意哪些缺陷。
基于我们全面的临床评估，我们还提供评分建议，以便将来适当使用和肿瘤特异性终点选择。
由此产生的精选数据汇编现在作为TCGA泛癌症临床数据资源（TCGA-CDR）提供，供公众查阅和未来的转化癌症研究。
图1。
临床数据分析（B），PFI（C），DFI（D）和DSS（E）的癌症类型（A-E）流程图（A）和KM图。
当少于10名患者处于危险中时，每条KM曲线的尾部被截断。
有关端点推导的更多详细信息，请参见图S1OS，PFI，DFI和DSS的临床结局终点肿瘤研究中使用的临床结果有许多定义。
在分析了用于本研究的所有TCGA临床数据之后，我们得出结论，使用可用数据可以相对准确地推导OS和PFI。
我们也合理准确地推导了DFI，但是在大多数情况下，DSS只能被估算。
图1B显示33种不同癌症类型的所有病例的OS Kaplan-Meier（KM）图。
尽管TCGA并未将生存分析作为主要计划目标，但大多数癌症类型的结果生存图与前瞻性设计的前瞻性独立研究类似，以评估这些相同的生存终点。
tcga中肿瘤病理分级
TCGA中肿瘤病理分级
TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库中的肿瘤病理分级是根据美国国立卫生研究院（NIH）制定的WHO组织学分级系统进行分类的。
该系统将肿瘤分为四个等级，分别是：
1. G1：高分化癌，细胞核和细胞质的形态和结构与正常组织相似，细胞增殖率低。
2. G2：中分化癌，细胞核和细胞质的形态和结构与正常组织有明显差异，细胞增殖率中等。
3. G3：低分化癌，细胞核和细胞质的形态和结构与正常组织差异较大，细胞增殖率高。
在TCGA数据库中，肿瘤的病理分级通常是通过对肿瘤组织样本进行免疫组化染色，然后使用计算机算法对染色结果进行分析得出的。
这种方法可以对肿瘤组织中的细胞核、细胞质和基质成分进行分类，并根据它们在肿瘤组织中的分布情况和比例来确定肿瘤的病理分级。
EB病毒对胃癌表观遗传学的影响
第59卷第5期山东大学学报（医学版）2021年5月Vol.59 No.5 JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY( HEALTH SCIENCES) May 2021文章编号：丨67卜7554(2021)05-0030-10 D01：10.6040/j.issn. 1671-7554.0.2021.0272罗兵，博士，教授、博士研究生导师，青岛大学医学部病原生物学系主任。
担任中华医学会病毒学分会常委、山东省病毒学会副主任委员；主要从事肿瘤病毒学和分子病毒学的研究，研究领域为E B病毒相关肿瘤病因学和防治的研究，旨在探讨E B V感染在肿瘤病因学中的作用，以及以病毒基因或病毒基因编码产物为靶点探索具有特异性杀伤E B V阳性肿瘤细胞的新方法和新技术。
在该研究方向获得国家自然科学基金资助课题6项、863子课题1项、省部级课题10余项，发表SC I收录论文70余篇，获省、市级科技进步奖11项。
E B病毒对胃癌表观遗传学的影响罗兵(青岛大学基础医学院病原生物学系，山东青岛266071)摘要：EB病毒（EBV)是一种重要的人类肿瘤病毒，与多种肿瘤的发生密切相关，其中包括约10%的胃癌。
EBV在 胃癌发生发展中的作用日益受到重视，被认为是除幽门螺杆菌外的另一个致病因素。
EBV相关胃癌（EBVaGC)的一个重要特征是病毒和宿主基因组的广泛甲基化，仅表达有眼的病毒基因，如EBV核抗原1、EBV编码的小 RNA、Bam HI-A右转录本、潜伏膜蛋白2A和miRNAs。
宿主细胞中与肿瘤相关的基因也受到广泛的影响。
EBV 感染是EBVaGC发生的重要表观遗传驱动因素。
本综述讨论了 EBV对EBVaGC宿主表观遗传学改变的影响及 其在肿瘤发生过程中的作用。
关键词：D N A甲基化;E B病毒;表观遗传学；胃癌；microRNA中图分类号:R373.9 文献标志码:AImpact of EBV on the epigenetics of gastric carcinomaLUO Bing(Department of Pathogen Biology, School of Basic Medical Sciences, Qingdao University, Qingdao 266071, Shandong, China)A bstract：Epstein-Barr virus (EB V), an important human tumor virus, is closely related to the occurrence of a varietyof tumors, including 10% gastric cancer. The role of EBV in gastric carcinogenesis has received increasing attention and EBV is considered to be another pathogenic factor in addition to Helicobacter pylori. In EBV-associated gastric carcinoma (EB V aG C), a typical characteristic is the extensive methylation of viral and host genomes, which expressesa limited number of viral genes including EBV nuclear antigen 1, EBV encoded small RNAs, Bam HI-A rightward transcripts ,latent membrane protein 2A and miRNAs. Combined with other epigenetic mechanisms, EBV infection acts as an epigenetic driver of EBVaGC oncogenesis. This review will discuss the impact of EBV on the epigenetic alterations in EBVaGC and its role in oncogenesis.Key words：DNA methylation；Epstein-Barr virus；Epigenetics；Gastric carcinoma；MicroRNA收稿日期：2021-03-丨2;网络出版时间：2021-05-19 17:30:18网络出版地址：http: //k n s •cnki • net/kcms/detail/37 _1390. R. 20210519.1015 •008 _ html通信作者：罗兵。
基于癌症基因图集数据库与免疫组织化学方法分析SMARCB1对肝细胞癌早期诊断及预后的作用
基于癌症基因图集数据库与免疫组织化学方法分析SMARCB1对肝细胞癌早期诊断及预后的作用王健;曹天生;张升敏;吴佳勉;卢卓才;杨建荣;巫泓生;陈浩;林波;许荣华【摘要】目的: 通过研究SMARCB1在肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)组织的表达,阐明其对HCC的早期诊断及预后的作用.方法: 在癌症基因组图集(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中筛选出SMARCB1基因,运用免疫组织化学(immunohistochemistry,IHC)技术和TCGA分析SMARCB1在HCC组织和正常组织的表达情况,阐述其在HCC发生、发展进程中的作用. 结果: IHC结果证实,与正常肝组织相比,HCC中SMARCB1的蛋白表达量显著上升(P<0.01).IHC的结果显示SMARCB1的蛋白表达量与原发肿瘤分期呈正相关(P<0.05),即SMARCB1表达量越高,原发肿瘤分期越趋向晚期.TCGA的结果显示SMARCB1的高表达是HCC的独立预后因素(P<0.05). 结论: SMARCB1可能起着促癌基因的作用,临床上根据其在组织中的表达差异,可鉴别早期的HCC及良性组织,并可能有效地进行预后判断.%AIM: To illuminate the effect of SWI/SNF-related, matrix-associated, actin-dependent regulator of chromatin, subfamily b, member 1 (SMARCB1) in early diagnosis and prognosis of hepatocellular carcinoma (HCC) by determining the clinical expression of SMARCB1 in HCC tissue and benign liver tissue.METHODS: The specific target gene SMARCB1 was selected from these genes by using The Cancer Genome Atlas (TCGA).SMARCB1 expression in HCC tissue and benign liver tissue was measured by immunohistochemistry.Further statistical analysis of TCGA was performed to illuminate the role of SMARCB1 on HCC occurrence and progression.RESULTS: Compared with the benign liver tissue,immunohistochemical staining showed that SMARCB1 expression was significantly up-regulated in the HCC tissue (P<0.01).In addition, SMARCB1 expression was significantly associated with advanced tumor stage(P<0.05).The relation between SMARCB1 expression at mRNA level and clinical prognosis was analyzed.The results indicated that high SMARCB1 expression was an independent prognostic factor for HCC(P<0.05).CONCLUSION: SMARCB1 may play a part as a carcinogenic gene in tumorigenesis.We can distinguish primary HCC samples from non-malignant samples according to its different clinical expression.High SMARCB1 expression probably predicts poor outcome in HCC patients.【期刊名称】《中国病理生理杂志》【年(卷),期】2017(000)004【总页数】4页(P754-757)【关键词】肝细胞癌;SMARCB1;诊断;预后【作者】王健;曹天生;张升敏;吴佳勉;卢卓才;杨建荣;巫泓生;陈浩;林波;许荣华【作者单位】南方医科大学附属花都人民医院普外科,广东广州 510800;南方医科大学附属花都人民医院普外科,广东广州 510800;南方医科大学附属花都人民医院普外科,广东广州 510800;南方医科大学附属花都人民医院普外科,广东广州510800;南方医科大学附属花都人民医院普外科,广东广州 510800;南方医科大学附属花都人民医院普外科,广东广州 510800;南方医科大学附属花都人民医院普外科,广东广州 510800;南方医科大学附属花都人民医院普外科,广东广州 510800;南方医科大学附属花都人民医院普外科,广东广州 510800;海南医学院附属医院肿瘤外科,海南海口 570102【正文语种】中文【中图分类】R730.23肝细胞癌(hepatocellular carcinoma，HCC)是世界上第五大恶性肿瘤，病死率高居第3位[1-2]。
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。
癌症TCGA数据库中乳腺癌预后数据的挖掘
癌症TCGA数据库中乳腺癌预后数据的挖掘Mian Khizar Hayat;王铭裕;李硕磊【摘要】近年来,乳腺癌发病率逐渐上升,并且呈现出年轻化趋势.使用TCGA数据库中已有的基因信息筛选鉴定出与乳腺癌预后相关的基因.为排除癌组织和正常组织取样时间不同造成的差异,我们选取了113对同时检测乳腺癌区和其相对应癌旁正常组织的样品,从TCGA数据库调取转录组数据,对这些数据通过DEseq进行差异表达分析,筛选出1428个差异表达基因.对差异表达基因进行基因本体GO,代谢通路KEGG,疾病本体DO和富集分析获得68个与乳腺癌相关的差异表达的关键基因;采用数据库中所用癌症的表达数据(共1097例)对这些乳腺癌相关基因进行总生存率分析,筛选出8个与乳腺癌预后相关的基因.结果显示在乳腺癌病人中PGLYRP2、SEMA3G、PROL1及SLC7A3的高表达伴随着乳腺癌病人的预后良好,而SKA1、BIRC5、RRM2和AURKA基因的高表达伴随着乳腺癌病人的预后不良.这8个基因有可能是乳腺癌预后相关的重要基因,这为乳腺癌病人的预后治疗提供了新的方向与思路,并可能通过调控基因水平来尽可能地控制预后.【期刊名称】《生物学杂志》【年(卷),期】2018(035)004【总页数】5页(P62-66)【关键词】癌症基因组图谱数据库;乳腺癌;差异表达基因;预后【作者】Mian Khizar Hayat;王铭裕;李硕磊【作者单位】兰州大学生命科学学院生物物理所,兰州730000;兰州大学生命科学学院生物物理所,兰州730000;兰州大学生命科学学院生物物理所,兰州730000【正文语种】中文【中图分类】R737.9乳腺癌是危害女性身心健康的最主要的恶性肿瘤，男性乳腺癌患者比较少见，Cancer Statistics 在 2017 年的统计数据显示乳腺癌在女性癌症发病中占据了 30%的比例[1]。
近年来，乳腺癌的发病率逐年上升，并且年轻化趋势明显[2]。
基于生物信息学方法筛选和验证肝癌预后标志物
DOI:10.16605/ki.1007-7847.2021.11.0219基于生物信息学方法筛选和验证肝癌预后标志物米宁宁1,白明圳1,高龙1,马海东1,付文康1,林延延1,2,孟文勃1,2*(1.兰州大学第一临床医学院,中国甘肃兰州730099;2.兰州大学第一医院普外科,中国甘肃兰州730099)摘要:运用生物信息学方法探究肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)发生发展的核心基因及预后标志物。
下载GEO (Gene Expression Omnibus)数据库中的GSE112790芯片数据及癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中的肝癌数据,分析得到151个差异表达基因(differentially expressed gene,DEG)并筛选出10个核心基因。
生存分析表明,BUB 1B 、CDC 20、ASPM 和DLGAP 5基因高表达显著影响患者预后。
Oncomine 数据库分析结果证实,BUB 1B 、CDC 20和DLGAP 5的表达水平与肿瘤分级和血管浸润明显相关。
HPA 数据库及肝癌组织芯片的免疫组织化学实验结果均显示,相对于正常肝组织,肝癌组织中CDC20和DLGAP5蛋白高表达。
Cox 分析结果提示,CDC 20和DLGAP 5可作为肝癌患者预后的独立危险因素。
此外,CDC 20甲基化水平是影响其表达水平的重要因素,并且和多种免疫细胞的表达相关。
上述研究结果表明,CDC 20可作为肝癌患者预后评估的潜在生物标志物或治疗靶点。
关键词:肝细胞癌(HCC);核心基因;预后;生物信息学;免疫细胞中图分类号:Q811.4,R735.7文献标识码:A文章编号:1007-7847(2022)06-0538-11收稿日期:2021-11-03;修回日期:2022-01-05;网络首发日期:2022-11-09基金项目:国家自然科学基金资助项目(82060551,32160255);甘肃省自然科学基金项目(20JR10RA676,0JR10RA674);兰州市城关区项目(2019JSCX0092,2019RCCX0038,2019SHFZ0033)作者简介:米宁宁(1995—),男,甘肃天水人,博士研究生;*通信作者:孟文勃(1978—),男,河北景州人,博士,主任医师,教授,硕/博士研究生导师,主要从事肝胆胰外科、消化道肿瘤、内镜外科研究,Tel:************,E-mail:**************.cn 。
胶质母细胞瘤的新兴治疗（综述）
胶质母细胞瘤的新兴治疗（综述）近期，JAMA Neurology杂志发表综述，回顾了胶质母细胞瘤的基因组、表观遗传、转录、蛋白质组特征以及脑内微环境和免疫系统交互影响，阐述了以肿瘤生长因子受体及下游信号通路、血管新生、干细胞样癌细胞、细胞周期的调节为靶点以及溶瘤病毒、新颖放射技术和免疫治疗等新兴的治疗策略。
胶质母细胞瘤是最常见的原发性脑肿瘤，在美国的年发病率为3.19/10万人，目前标准治疗为手术切除后放疗，辅助替莫唑胺的联合方案。
尽管采用此种多模式的治疗方法，但胶质母细胞瘤的平均生存时间为16~ 19个月，约25%~ 30%的患者在诊断2年后仍存活。
表现出DNA修复酶O-甲基鸟嘌呤甲基转移酶表观沉默的患者，结局更佳。
最近一项3期临床试验调查了替莫唑胺的疗效，表达O-甲基鸟嘌呤甲基转移酶启动子的肿瘤患者接受了21个月的治疗，而无甲基化的肿瘤患者治疗时间为14个月。
但结果表明，全部患者的病情均有进展，在进展期，传统的、具有细胞毒性的化疗（卡莫司汀、洛莫司汀或卡铂）效果不佳。
通过调控血管内皮生长因子（vascular endothelial growth factor ，VEGF）通路，抑制血管生成的贝伐珠单抗，最近得到美国FDA批准，可用于治疗胶质母细胞瘤。
两项2期试验表明，该药具有高反应率（28.3% 和37.8%），可延长无进展生存期（16周）。
近期，两项2期研究采用贝伐珠单抗联合标准放化疗治疗新诊断的患者，发现可改善无进展生存期，但总生存期无改善。
考虑到现行治疗的低生存率，迫切需要治疗胶质母细胞瘤的新方法。
本综述关注于临床试验中根据胶质母细胞瘤肿瘤基因学进展转化而来的新颖治疗。
胶质母细胞瘤分子分型的进展胶质母细胞瘤在组织学和基因上为异质性肿瘤，根据有无低级别的胶质瘤而在组织学上分为原发性和继发性两类。
近期基因组分析进一步支持了该假说：原发性和继发性反映着不同的肿瘤成因。
原发性胶质母细胞瘤是该病最常见的类型，而原发性胶质母细胞瘤最常见的基因突变位点为端粒酶逆转录酶基因（TERT; OMIM 187270）的启动子区，该突变见于54%~ 83%的肿瘤。
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。
219346711_胃癌肿瘤突变负荷miRNA预测模型的构建和验证
胃癌肿瘤突变负荷miRNA 预测模型的构建和验证*陈融1李伟娜2姜相君2#青岛大学1（266071）青岛市市立医院消化内科2背景：肿瘤突变负荷（TMB ）是一个很有前途的预测因子，可在一定程度上预测肿瘤患者应用免疫检查点抑制剂（ICI ）治疗的效果。
微RNA （miRNA ）作为在抗癌免疫反应中的关键调节因子，与胃癌患者TMB 之间的关系尚不明确。
目的：通过分析TCGA 数据库中胃癌患者测序数据和临床数据，构建胃癌患者TMB 预测模型并加以验证。
方法：将TCGA 数据库中的胃癌患者分为高TMB 组和低TMB 组，筛选差异表达miRNA 。
将胃癌患者随机分为训练组和验证组，对训练组数据采用lasso 回归分析法构建预测TMB 水平的miRNA 预测模型，并使用验证组数据进行验证。
对筛选出的相关miRNA 进行KEGG 功能富集分析，并分析与3个ICI 的相关性。
结果：共筛选出54个差异表达miRNA ，其中20个为TMB 相关miRNA 。
MiRNA 预测模型的敏感性、特异性、AUC 均较高。
功能富集结果表明，TMB相关的miRNA 主要参与与免疫反应相关的生物学过程以及与癌症相关的信号通路。
MiRNA 预测模型与PD⁃L1（r =0.36，P <0.01）中度正相关，与PD⁃1（r =-0.31，P <0.01）中度负相关，与CTLA4无明显相关性（r =0.14，P <0.01）。
结论：本研究构建了一种miRNA 预测模型，可对不同TMB 水平的胃癌患者进行分层。
关键词胃肿瘤；免疫检查点抑制剂；微RNAs ；肿瘤突变负荷Construction and Validation of A MiRNAs Prediction Model for Tumor Mutational Burden in Gastric Cancer CHEN Rong 1,LI Weina 2,JIANG Xiangjun 2.1Qingdao University,Qingdao,Shandong Province (266071);2Department of Gastroenterology,Qingdao Municipal Hospital,Qingdao,Shandong Province Correspondence to:JIANG Xiangjun,Email:*************Background:Tumor mutational burden (TMB)is a promising predictor,which can evaluate the efficacy of immune checkpoint inhibitors (ICIs)for tumor patients.MicroRNAs (miRNAs)act as the key regulators of anti ⁃cancer immune response.However,the relationship between TMB and miRNAs expression profiles in gastric cancer is not elucidated.Aims:To construct and validate the TMB prediction model of gastric cancer by analyzing the sequencing data and clinical data in TCGA database.Methods:Gastric cancer patients in TCGA database were divided into TMB high group and TMB low group,and differentially expressed miRNAs were screened.Gastric cancer patients were randomly divided into training group and validation group.A miRNAs prediction model for predicting TMB level was developed by lasso regression analysis method in training group,and was validated in validation group.KEGG functional enrichment analysis was used to analyze the screening related miRNAs.The correlation between miRNAs and three ICIs was analyzed.Results:Fifty⁃four differentially expressed miRNAs were screened,and 20of them were identified as TMB⁃related miRNAs.The sensitivity,specificity,AUC in the miRNAs prediction model were relatively high.Functional enrichment results revealed that TMB⁃related miRNAs were mainly involved in biological process associated with immune response and signaling pathways related with cancer.The miRNAs prediction model showed a median positive correlation with PD⁃L1(r =0.36,P <0.01),a median negativecorrelation with PD⁃1(r =-0.31,P <0.01)and no significant correlation with CTLA4(r =0.14,P <0.01).Conclusions:This studypresents a miRNAs prediction model which can stratify gastric cancer patients with different TMB levels.Key wordsStomach Neoplasms;Immune Checkpoint Inhibitors;MicroRNAs;Tumor Mutational BurdenDOI ：10.3969/j.issn.1008⁃7125.2022.04.003*基金项目：2020年青岛市科技局项目（20⁃3⁃4⁃44⁃nsh ）；2020年青岛市市南区科技局项目（2020⁃2⁃010⁃YY ）；2020年青岛市医疗卫生A 类重点学科（V 市学科A2020Y04⁃2022）#本文通信作者，Email:*************胃癌作为最常见的消化道恶性肿瘤之一，2020年全球新增病例超过100万例，发病率排名第五位，死亡率排名第四位，其中东亚地区的发病率显著高于其他地区[1]。
乳腺癌中c-MYC调节的剪接基因鉴定及其临床意义分析
乳腺癌中c-MYC调节的剪接基因鉴定及其临床意义分析张永明;王一澎;马飞【摘要】Objective To identify the c-MYC regulated splicing genes and assess the potential prognostic value of candidate genes in breast cancer. Method The TCGA database was used to identify genes which are co-expressed with c-MYC in breast cancer, functional enrichment analysis was performed to validate splicing genes, the interactive network analysis between splicing genes was analyzed by String database, combined with the previously reported results in lym-phoma to determine candidate genes, somatic mutations, copy number amplifications or deletions were analyzed using TCGA database, the relationship between candidate genes and breast cancer patients''survival was analyzed using the Ka-plan-Meier plotter online tools. Result A total of 16 splicing genes that were co-expressed with c-MYC were found in breast cancer, which were mainly spliceosome complexes, U12-type spliceosome complexes and spliceosomal snSNP complexes. There were different proportions of copy number amplifications at genomic level for the 16 ones. Three genes, i.e., WDR77, GEMIN4, and SNRPD1 were identified as overlapped with those previously reported in lymphoma, and were significantly associated with the overall survival and relapse-free survival of breast cancer patients. Conclusion 16 c-MYC regulated splicing genes were identified, most of them are amplified at genomic level, in which WDR77, GEM-IN4, and SNRPD1 may be prospective predictors for prognosis of breast cancerpatients.%目的鉴定c-MYC调节的剪接相关基因,分析其基因组水平的改变,并评价其潜在的预后价值.方法采用癌症和肿瘤基因图谱(TCGA)数据库分析乳腺癌中与c-MYC共表达的基因;功能富集分析剪接相关基因;采用String蛋白数据库绘制剪接基因互作网络图;采用TCGA数据库分析剪接基因在基因组水平的改变,包括突变、扩增和缺失等,对比淋巴瘤剪接基因研究确定候选基因;采用Kaplan-Meier plotter 数据库分析候选基因与乳腺癌患者生存的关系.结果乳腺癌中与c-MYC共表达的基因中剪接基因共有16个,主要为剪接体复合物、U12-型剪接体复合物和剪接体snSNP复合物.这16个剪接基因在乳腺癌中均有不同比例的拷贝数扩增.本研究分析的乳腺癌数据中与c-MYC共表达的基因与已知的淋巴瘤中的基因存在多个重叠基因,即WDR77、GEMIN4和SNRPD1,这3个基因的表达与乳腺癌患者的总生存期和无复发生存期均有关.结论在乳腺癌中鉴定了16个c-MYC调节的剪接基因,这些基因在乳腺癌中大多存在拷贝数扩增,其中WDR77、GEM-IN4和SNRPD1可作为乳腺癌预后的标志分子.【期刊名称】《癌症进展》【年(卷),期】2018(016)005【总页数】5页(P558-562)【关键词】乳腺癌;c-MYC;可变剪接;预后【作者】张永明;王一澎;马飞【作者单位】国家癌症中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院教育处,北京1000210;国家癌症中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院乳腺外科,北京1000210;国家癌症中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院肿瘤内科,北京1000210【正文语种】中文【中图分类】R737.9RNA剪接是指从DNA模版链转录出的初级转录本中去除内含子，并将外显子拼接在一起，产生成熟的信使RNA的过程。
采用药物促进基因自我修复的思考
采用药物促进基因自我修复的思考摘要：DNA承载着生物体赖以生存和繁衍的遗传信息，维护DNA分子的完整性对个体生命至关紧要。
生命体基因每天因紫外线辐射、自由基和致癌物影响而受损，即使没有这些外部“攻击”，基因分子内部也不稳定，一个基因组每天都能发生数以千计的自然变化，细胞中的基因破损不可避免。
近年来，科学对基因更深入研究证实，所有癌症都是致癌物质引发细胞基因突变的结果，为此阻止基因突变和修复突变的基因就是防止癌症发生和治疗癌症的关键。
因此基因修复已成为医学最为重要学科，常规基因修复方式多采用切除、错配、重组等方式进行基因修复，存在诸多弊端，急需一种可提升生命体基因修复的能力方式，开启全新治疗模式。
关键词：DNA修复、基因修复、DNA损伤、癌症、修复机制、基因突变。
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。
癌症已成为威胁人类健康的头号杀手。
随着工业化进程的加快，环境中的致癌物质也迅速累积，大气污染直接增加了肺癌的发病率，水食品和土壤的污染引起肝癌和胃癌，装修材料和化妆品中所含的化工原料可直接导致血液肿瘤。
目前，已知的癌症有200多种，但是，无论哪一种癌症，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。
在对抗基因损伤和突变引起的疾病方面，人类从未停下脚步。
2005年，科学界发起的癌症和肿瘤基因图谱（CancerGenomeAtlas，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，在此基础上发现新的诊断和治疗方法。
早在DNA重组技术之前就有人提出将通过药物辅助抑制基因突变，同时对突变基因进行修复。
科研英文文献汇报英文--MicroRNA全
Methods 补程度的不同指导沉默复合体降解靶mRNA或者阻遏靶mRNA的翻译，参与
各种各样的调节途径，包括发育、病毒防御、器官形成、细胞增 殖和凋亡等。
Results TNFAIP1（TNFα-induced protein1）
野生型 3′-UTRs的荧光信号持续性减低的 趋势减弱
野生型的及 突变的 TNFAIP1 and SMAD4 3′-UTRs 与with miR-224 mimic 共转染至 293T 细胞
miRNA and 3′-UTRs靶点的特异性.
第二十四页，共59页。
过表达 miR-224
在H1299, H1573, 和 H460细胞系中，mRNA and 蛋白质的TNFAIP1 and SMAD4 表达 减
H1299 and H1573细胞的迁移，侵袭及 增殖明显增加
Cell proliferation assay for miR-224–overexpressing
lung cancer cells
第十六页，共59页。
迁移细胞计数
H1299及H1573
H460
Migrated cell counts after overexpressing miR-224 in H1299 (e), H1573 (f),
在非小细胞肺癌组织中，我们证实了microRNA-224 (miR-224) 显著上调，尤其发生转移的组织中。增加 miR-224 表达水平，其通过以抑癌物质TNFα-induced
Methods protein 1 (TNFAIP1) （肿瘤坏死因子介导蛋白1）及SMAD4
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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。
癌症基因组图试验计划使的我们可能突破我们知识的限制，使的我们可能研究某个病人一生的遗传序列，然后用得到的信息去设计目标性强的，基于个性化的治疗”。
TCGA计划在3年探索初期，成功绘制出2～3种类型的癌症和肿瘤基因组图谱。
目前已经确定将先研究肺癌、神经胶母细胞瘤和卵巢癌三种头号癌症和肿瘤的基因组图谱，从而了解整个TCGA项目的可行性，这项工作称为TCGA试验项目。
之所以选择这三种癌症，是因为三种癌症可以获得严格满足TCGA科学、技术以及伦理要求的高质量病人组织；而且这三种癌症的预后较差。
TCGA试验项目的实施，将使科学家进一步清楚，要系统地找出并明确与癌症相关的基因变异及其它基因组变化这项工作所涉及到的科学难度和技术基础，包括改进基因组的鉴定和DNA测序技术，制定样品处理的规范和质控标准，提高数据分析的精确性和评估数据的效用。
在计划后期，预计可以完成目前所发现的200多种类型癌
症和肿瘤的基因图谱。
TCGA试验项目的大致安排是这样的：人类癌症生物标本核心资源库（Human Cancer−Biospecimen Core Resource）将承担癌症组织标本和正常组织标本的采集、处理和分配工作，并由相关中心（肿瘤基因组鉴定中心Genome Sequencing−Genome Characterization Centers和基因组测序中心
Centers）采用高通量测序技术进行基因和基因组排序，该项目预计在2007年底完成。
如同“人类基因组图谱”一样，这项工作获得数据，包括某一特殊基因的突变、染色体重组、转位缺陷等，将输入NCI和国家医学图书馆共同建立的一个公共数据库里，向全球开放。
“癌症基因图谱计划将产生的大量数据，而这些数据对技术与协作有着很高的需求”，NHGRI的主管Francis S. Collins，医学博士说，“数据协调中心是一个癌症基因图谱计划的一个重要部分，它可以帮助研究人员利用分子组成的信息描述发生在研究对象（癌症患者）身上的染色体变化。
将这些数据综合，遍及全球的独立的研究人员就能够发现新的癌症研究对象并且获悉新一代的抗癌药品配方”。
TCGA试验项目的重要里程碑包括：
1．在一些肿瘤的大部分组织样本中确定独特的基因组变化；
2．根据特定的基因组改变和/或分子标记区分肿瘤亚型；
3．鉴定新的癌症相关的表观遗传学变化；
4．开发新的和改善原有的技术和分析工具。
NCI代理所长Anna D. Barker指出，在癌症医学研究领域，TCGA试验项目可以说具有革命性的作用，将对癌症生物学、基因组学技术、生物储藏库和生物信息学领域的最新成果得到协调发展和最佳应用。
我们遇到的主要挑战将是癌症的复杂性问题和开发出使癌症基因组学得以进一步发展的新技术。
他强调，对癌症基因组学的研究将成为人类征服癌症事业上的一个不可逾越、必须要解决的问题。