TCGA数据库生物信息 - 360文档中心

基于TCGA数据库的肾嫌色细胞癌生物信息学分析

-基础研.*基于TCGA数据库的肾嫌色细胞癌生物信息学分析瞿根义，王佳威，徐勇，阳光，聂海波，黄文琳，汤乘(中南大学湘雅医学院附属株洲医院泌尿外科，湖南株洲412007)Bioinformatic analysis of genes related to chromophobe renal cell carcinoma based onTCGAdatabaseQU Genyi,WANG Jiawei,XU Yong,YANG Guang,NIE Haibo,HUANG Wenlin,TANG Cheng (Department of Urology,Zhuzhou Hospital Affiliated to Xiangya School of Medicine,CSU,Zhuzhou412007,China)ABSTRACT:Objective To explore the Hub genes related to renal chromophobe cell carcinoma(chRCC)based on TCGA database.Methods Dataset of chRCC was extracted and screened from TCGA database.The differentially expressed genes (DEGs)were analyzed with edgeR algorithm of R software.After that,the volcano map was drawn.The DAVID and STRING onlinebioinforma+ic+oolswereused+oanalyzeandcons+ruc++hepro+ein-pro+einin+eracion(PPI)ne+work.Hubgeneswere screened with Cytoscape software,and survival analysis was carried out.Results A total of1850DEGs were screened out,including760up-regulated genes and1090down-regulated genes.GO enrichment analysis,KEGG pathway enrichment analysis and PPI network analysis showed the top10Hub genes were KNG1,AGT,CASR,SST,AGTR2,PMCH,GNG4,DRD2,MCHR2 and SSTR3.Survival analysis revealed that only MCHR2was significantly correlated with overall survival(OS)of chRCC(P# 0.05).Conclusion Based on the TCGA dat a base,mining of the10Hub genes of chRCC will help t o unders t a nd the genesis anddevelopmen.MCHR2maybecomeapo enial herapeuic arge andprognos ic marker of chRCC.KEY WORDS:chromophobe renal cell carcinoma；TCGA dat a base；bioinformat i cs；differen t i a lly expressed genes；Hub genes摘要：/的基于TCGA数据库肾嫌色细胞癌基因表达谱数据，探讨肾嫌色细胞癌发生的关键基因。

TCGA数据库介绍

TCGA数据库介绍TCGA（The Cancer Genome Atlas）是一个国际合作的项目，旨在通过全面研究多种人类癌症的基因组变异，进一步加深对癌症的认识。

TCGA项目由美国国立卫生研究院（NIH）和美国癌症研究所（NCI）联合发起，自2024年启动以来，已经成为全球最大的癌症基因组学项目之一TCGA项目收集并分析人体内约20种癌症的基因组数据，并将其公开发布在TCGA数据库中。

这些癌症类型包括但不限于结直肠癌、肺癌、乳腺癌、子宫内膜癌、肝癌和前列腺癌等。

通过对这些癌症样本的深度测序和分析，TCGA数据库提供了广泛的基因信息、表达谱、临床特征等数据，为研究人员和医疗专业人员提供了宝贵的资源。

TCGA数据库中的数据主要包括两个方面：基因组数据和临床数据。

基因组数据包括基因突变信息、DNA甲基化信息、基因拷贝数变异信息等。

这些信息可以帮助研究人员深入了解癌症发生和发展的分子机制，发现潜在的治疗靶点。

临床数据包括患者的生存数据、治疗信息、病理学特征等。

这些数据可以帮助医疗专业人员制定个性化治疗方案，改善癌症患者的生存率和生活质量。

TCGA数据库的数据共享政策使得全球的研究人员和医疗专业人员都可以自由访问和使用这些宝贵的数据资源。

研究人员可以利用这些数据开展各种癌症基因组学研究，寻找新的治疗方案和预测指标。

医疗专业人员可以利用这些数据指导临床决策，提供更好的个体化治疗。

除了数据本身，TCGA项目还提供了许多工具和平台，帮助用户更好地分析和解释数据。

例如，TCGA数据包含了丰富的调查表和数据字典，以帮助用户理解和使用数据。

此外，TCGA还提供了一系列的分析工具和软件，如GARFIELD、Firehose、DAVID等，以帮助用户进行数据挖掘和进一步分析。

TCGA数据库的影响已经超出了癌症研究领域。

许多其他研究和临床领域的学者也开始利用TCGA数据库进行多种疾病的基因组学研究，如心血管疾病、神经系统疾病等。

流行病学研究中的生物信息学数据库与资源应用

流行病学研究中的生物信息学数据库与资源应用随着科技的不断发展和进步，生物信息学在流行病学研究中的应用变得越来越重要。

生物信息学数据库和资源成为流行病学研究人员的重要工具，可以提供宝贵的数据和信息，帮助研究人员深入了解疾病的发生和传播机制。

本文将详细介绍流行病学研究中常用的生物信息学数据库和资源，以及它们的应用。

一、SNP数据库SNP（single nucleotide polymorphism）数据库是研究流行病学中最常用的数据库之一。

SNP是指基因组中的单个核苷酸变异，可用来研究人与人之间的遗传差异以及遗传变异与疾病之间的关系。

常见的SNP数据库包括dbSNP、HapMap和1000 Genome等。

这些数据库存储了大量的SNP信息，研究人员可通过检索和分析这些数据库中的数据，揭示SNP与疾病的相关性，为流行病学研究提供重要的依据。

二、基因表达数据库基因表达数据库存储了不同组织和细胞中的基因表达水平信息，对于分析疾病的遗传机制和发生发展过程起着重要作用。

常见的基因表达数据库包括Gene Expression Omnibus（GEO）和The Cancer Genome Atlas（TCGA）等。

研究人员可通过这些数据库获取基因在特定组织或疾病状态下的表达水平信息，进一步研究基因与疾病的关联性。

三、蛋白质数据库蛋白质数据库存储了大量的蛋白质序列和结构信息，对于研究疾病的发生机制和蛋白质功能起着重要作用。

常见的蛋白质数据库包括UniProt、Protein Data Bank（PDB）和STRING等。

研究人员可通过这些数据库获取蛋白质的序列、结构和功能信息，揭示蛋白质与疾病之间的关系，为流行病学研究提供有力支持。

四、基因组数据库基因组数据库存储了各种物种的基因组序列信息，为研究物种的遗传特性和基因功能提供了重要数据。

常见的基因组数据库包括GenBank、Ensembl和UCSC Genome Browser等。

基于TCGA数据库分析鉴定肾透明细胞癌预后生物标志物

·266·基于TCGA数据库分析鉴定肾透明细胞癌预后生物标志物宋　琪　潍坊医学院　山东潍坊　261053摘要：目的使用生物信息学分析，构建竞争内源性RNA网（ceRNA）和临床预后模型，探讨肾透明细胞癌潜在的生物标志物及其预后价值。

方法从TCGA数据库下载肾透明细胞癌和癌旁组织的转录组和临床数据，利用R软件筛选出差异表达的lncRNA、mRNA、miRNA，然后利用miRcode、TargetScan、miRTarBase 和miRDB 等公共数据库建立lncRNA-miRNA及miRNA-mRNA的关系对，对网络中的三种RNA进行总体生存分析并进行COX回归分析构建预后模型。

结果差异分析显示肾透明细胞癌与癌旁组织相比，存在显著差异的lncRNAs1517个、mRNAs2331个、miRNAs173个(|logFoldChange| < 2,P<0.05)，基于此构建了包含125个DElncRNA、52个DEmRNA以及25个DEmiRNA的ceRNA 网络，检测到其中29个lncRNAs、18个mRNAs、7个miRNAs与总生存期显著相关（P <0.01）。

分别构建网络中三种RNA的预后模型，显示出包含3个lncRNAs、9个mRNAs、6个miRNAs的模型具有较高可信度。

lncRNA(WTI- AS/AC016773.1/LINC00460),mRNA(has-mir-144/ has-mir-223/ has-mir-21),miRNA(NOD2/IL11/COL4A4/RRM2)在生存分析及预后模型中均显示出其重要意义。

结论本研究通过构建肾透明细胞癌相关的ceRNA网络及其预后模型，探讨了新的肾透明细胞癌预后相关的可能潜在生物标记物，可能作为肾透明细胞癌的治疗靶点。

肾细胞癌（renal cell carcinoma，RCC）是最常见的泌尿系肿瘤，肾透明细胞癌（clear cell renal cell carcinoma，ccRCC）约其占70-80%[1]。

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。

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。

基于GEO_和TCGA_数据库对肺腺癌差异表达基因的生物信息学分析

第 49 卷第 6 期2023年 11 月吉林大学学报（医学版）Journal of Jilin University（Medicine Edition）Vol.49 No.6Nov.2023DOI：10.13481/j.1671‑587X.20230612基于GEO和TCGA数据库对肺腺癌差异表达基因的生物信息学分析叶汇, 孙哲, 周丽婷, 齐雯, 叶琳（吉林大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生教研室，吉林长春130021）［摘要］目的目的：采用生物信息学方法筛选影响肺腺癌（LUAD）的关键基因，分析其生物学功能及其对LUAD预后的影响。

方法方法：于高通量基因表达（GEO）数据库下载GSE118370和GSE136043芯片数据，癌症基因组图谱（TCGA）数据库筛选LUAD相关数据。

采用R软件分析共同表达的差异表达基因（DEGs）。

采用clusterProfile R包对DEGs进行基因本体（GO）功能富集分析，DAVID数据库进行京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析，STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络。

采用Cytoscape筛选连接度排名前10位的关键基因，GEPIA数据库和人类蛋白质图谱（HPA）数据库分析正常肺组织和LUAD组织中关键基因mRNA和蛋白表达情况及不同分期LUAD组织中关键基因表达情况。

关键基因免疫浸润分析和生存分析获取关键基因表达与患者生存期的相关关系。

结果：共筛选DEGs 428个。

GO分析，LUAD的DEGs在主要富集于上皮-间质转化（EMT）等生物过程（BP）方面、细胞基部等细胞组分（CC）方面和细胞外基质（ECM）结构形成等分子功能（MF）方面。

KEGG分析，LUAD的DEGs主要富集于细胞因子受体相互作用通路等方面。

筛选DNA拓扑异构酶Ⅱα（TOP2A）、果蝇纺锤体异常基因（ASPM）、细胞周期蛋白B1（CCNB1）、人类细胞分裂周期相关基因8（CDCA8）、含杆状病毒IAP重复序列蛋白5（BIRC5）、苏氨酸激酶（AURKA）、驱动蛋白超家族成员20A（KIF20A）、中心体相关蛋白55（CEP55）、着丝粒蛋白F（CENPF）和微管组织因子（TPX2）为关键基因。

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。

基于TCGA数据库数据NME基因家族生物学功能、在肝癌诊断和预后预测中的应用分析

基于TCGA NME基因家族生物学、在肝癌和预后预测中的应用分析姚清媚，宋伟，王鹏飞，刘玲珑,周素芳广西医科大学基础医学院，南宁530021摘要：目的基于TCGA数据库数据分析肿瘤转移相关(NME)基因家族(NME1、2、3、4、5、6、7)生物学功能、相关信号通路，并探讨NME基因家族成员癌的、预测预后效能及其与肝癌患者预后的关系。

方法.TCGA获取NME基因家族在肝癌组织和癌旁组织中的表达水平和肝癌患理资料。

对NME基因进行基因本体论(GO)及KEGG代谢通路分析。

比较肝癌组织与癌旁组织中NME基因的表达。

应用ROC评价NME 基因对肝癌的诊断效能。

采用单因素生存分析.Log-rank检验和多因素COX生存分析法分析NME基因家族与肝癌患者预后的关系。

结果NME基因参与调节核Z二磷酸活性、细胞凋亡、发育等生物学过程，主要涉及新陈代谢、抗生素合成、瞟吟和疇睫代谢途径等相关通路。

肝癌组织中NME1、NME2、NME3、NME6、NME7水平均高于癌旁组织(分别为8. 927,7. 044,5. 267,8.370,4.349,P均＜0.0001)，肝癌组织中NME5水平低于癌旁组织(t=4.306,P＜0.0001),肝癌组织及癌旁组织中NME4水平比较,=1.403,P=0.1613。

除NME4夕卜，其他NME 基因家族对肝癌的诊断效能良好，曲线下面积(AUC)分别为0.8872,0.8262,0.7459,0.7457、0.8715,0.7255。

吸烟等危险因素、TMN分期、肿瘤浸润情况和是否发肿瘤影响肝癌患者的生存时间，P均＜0.01；NME6和NME7与肝癌患者的预后相关,P均＜0.05；NME5、NME6、NME7低表达组肝癌患者的总生存时间高于高表达组(P 均＜0.05)。

结论NME基因家族主要参与调节核Z二磷酸活性、细胞凋亡和细胞发育等生物过程，影响细胞新陈代谢和瞟吟、疇睫代谢等相关通路。

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。

大数据的生物信息学分析

大数据的生物信息学分析随着科技的发展和生物学的研究，大数据的应用在生物信息学领域越来越广泛。

大数据分析可以帮助生物学家解决许多重要问题，例如研究遗传变异、分析蛋白质结构、预测药物效果等。

本文将深入探讨大数据在生物信息学中的应用，包括大数据的来源、生物信息学分析的方法以及应用案例。

一、大数据的来源大数据在生物信息学中的应用需要有大量的生物数据支持。

这些数据来源主要有两类：一是公共数据库，如NCBI、The Cancer Genome Atlas (TCGA)等；二是研究者自己采集的实验数据。

这些数据以基因组序列、蛋白质结构、表观基因组和表观转录组等形式呈现。

这些数据的规模越来越大，例如TCGA数据库包括了成百上千个肿瘤患者的基因组数据，这些数据量是普通实验室无法处理和分析的。

二、生物信息学分析的方法生物信息学分析是将大数据应用于生物学研究的关键环节，它是通过计算机技术对大数据进行处理和分析的过程。

生物信息学分析的方法可以分为以下几类：1. 基因组学分析基因组学分析是对基因组序列的分析，包括基因组注释、遗传变异检测、比较基因组学等。

其中，基因组注释是将基因组序列上的各个区域进行标注，如基因、剪切位点、启动子、转录因子结合位点等。

基因组注释的结果有助于我们理解基因组的功能和演化。

2. 转录组学分析转录组学分析是对转录组数据的分析，包括表达水平分析、差异表达基因鉴定、机器学习等。

转录组学分析可以帮助我们理解基因表达的调控机制和遗传变异所造成的影响。

3. 蛋白质组学分析蛋白质组学分析是对质谱数据的分析，包括谱库构建、蛋白质鉴定、定量等。

蛋白质组学分析可以帮助我们理解蛋白质的结构和功能。

4. 系统生物学分析系统生物学分析是对生物网络数据的分析，包括代谢通路分析、蛋白互作分析、生物网络分析等。

系统生物学分析可以帮助我们理解生物系统的整体性质和相互作用。

三、应用案例大数据在生物信息学中的应用案例有很多，以下将列举几个具有代表性的案例。

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。

常用的生物数据库(二)

常用的生物数据库（二）引言概述：生物数据库是生物信息学领域的重要工具，可以帮助研究人员存储、管理和共享生物数据。

本文将介绍常用的生物数据库（二），以便研究人员更好地利用这些资源进行生物学研究。

正文内容：一、蛋白质相互作用数据库1. STRING数据库：提供蛋白质相互作用预测和注释功能。

2. IntAct数据库：收集整理蛋白质相互作用数据，提供数据检索和分析工具。

3. BioGRID数据库：整合多种物种的蛋白质相互作用数据，并提供丰富的功能注释。

二、基因组数据库1. GenBank数据库：包含大量的序列数据，包括基因组、转录本和蛋白质序列等。

2. ENSEMBL数据库：集成了各种生物信息学工具，提供全面的基因组注释信息。

3. UCSC数据库：基于人类基因组构建的浏览器，提供详细的基因组注释和可视化功能。

三、表达谱数据库1. GEO数据库：收集了大量的基因表达谱数据，可进行数据检索和分析。

2. ArrayExpress数据库：包含了来自各种高通量技术的表达谱数据，提供数据下载和分析工具。

3. TCGA数据库：整合了多种癌症的基因表达数据，可进行差异表达和生存分析等研究。

四、突变数据库1. dbSNP数据库：记录了常见的单核苷酸多态性（SNP）数据，是研究遗传变异的重要资源。

2. COSMIC数据库：专注于癌症相关的突变数据，包含了大量的突变谱系和功能注释信息。

3. ClinVar数据库：整合了与人类疾病相关的遗传变异数据，提供临床相关的注释信息。

五、药物数据库1. DrugBank数据库：收录了大量的药物信息，包括结构、作用机制和药理学数据等。

2. PubChem数据库：提供了大量的小分子化合物数据，可进行化学结构搜索和药物筛选等研究。

3. ChEMBL数据库：整合了化合物活性数据和药物靶点信息，可用于药物发现和优化。

总结：生物数据库为生物学研究提供了丰富的数据资源和分析工具。

蛋白质相互作用数据库、基因组数据库、表达谱数据库、突变数据库和药物数据库是常用的生物数据库之一。

基于TCGA数据库筛选调控mRNA表达的子宫颈癌相关基因

·312·子宫颈癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，世界卫生组织报道子宫颈癌的发病率和死亡率有下降趋势，但每年仍有750 000例新增患者及311 000例患者死于子宫颈癌［1］。

子宫颈癌致病因素涉及高危型HPV感染、表观遗传改变和基因序列突变。

研究［2］表明多种生物过程的基因变异参与了子宫颈癌的发生发展。

基因遗传变异使患者对疾病的易感性和患病后的严重程度各不相同，从分子生物学水平研究子宫颈癌诊断和预后对于患者的个体化和精确治疗至关重要。

· 论著 ·基于TCGA数据库筛选调控mRNA表达的子宫颈癌相关基因石凤1，陈志鸿2，李光景1，陈升才1，罗小琼1，王俊利1 （右江民族医学院 1. 附属医院生殖医学中心； 2. 基础医学院，广西百色 533000）摘要目的基于癌症基因组图谱（TCGA ）数据库筛选调控子宫颈癌发生发展的遗传突变基因，并探讨突变基因的临床价值。

方法从 TCGA 数据库下载子宫颈癌相关单核苷酸多态性数据和表达谱数据。

通过R 软件进行差异表达分析。

通过DAVID 软件对差异表达基因进行基因本体论（GO ）和京都基因与基因组百科全书（KEGG ）通路富集分析，并使用String 和Cytoscape 进行蛋白网络互作分析。

筛选与蛋白表达水平相关的突变基因并绘制生存曲线。

结果 GO 和KEGG 富集分析显示突变基因负调控RNA 聚合酶Ⅱ启动子区域、参与Notch 信号通路及多种致癌过程。

DNAH17、FBXW7和SYNE2 3个突变基因与相应的mRNA 表达水平显著相关（P 分别为0.020、 0.029、0.031）。

SYNE2高表达显著降低子宫颈癌患者的无病生存期（P = 0.008）。

结论 DNAH17、FBXW7和SYNE2基因突变可调控mRNA 的表达水平，为子宫颈癌的遗传突变风险提供重要的生物信息学理论依据。

关键词生物信息学；子宫颈癌；单核苷酸多态性中图分类号 R737.33 文献标志码 A 文章编号 0258-4646 （2021） 04-0312-06网络出版地址 https:///kcms/detail/21.1227.R.20210407.1139.026.html DOI：10.12007/j.issn.0258‐4646.2021.04.005TCGA -based screening for the detection of cervical cancer -related genes that regulatemRNA expressionSHI Feng 1，CHEN Zhihong 2，LI Guangjing 1，CHEN Shengcai 1，LUO Xiaoqiong 1，WANG Junli 1 （1. Reproductive Medicine Center of Affiliated Hospital，Youjiang Medical University for Nationalities，Baise 533000，China；2. Basic Medical College，Youjiang Medical University for Nationalities，Baise 533000，China ） Abstract Objective To evaluate the clinical value of using The cancer genome atlas （TCGA ） database to screen for mutant genes that regulate the development and function of cervical cancer cells. Methods Single -nucleotide polymorphisms and data on expression profiles associated with cervical cancer were downloaded from the TCGA database. We used R software to analyze differences in genetic expression；we used online DAVID software to perform gene ontology enrichment analysis and Kyoto encyclopedia of genes and genomes （KEGG ） enrichment analysis on differentially expressed genes，and we used String and Cytoscape software to analyze protein network interactions. In addition，we used R software to screen for mutant genes that were associated with protein expression levels，and we analyzed survival curves. Results Gene ontology and KEGG enrichment analyses showed that mutant genes contributed to multiple oncogenic processes，participated in Notch signaling pathways，and negatively regulated the RNA polymerase Ⅱ promoter region. Three mutant genes （DNAH17，FBXW7，and SYNE2） were significantly associated with the expression levels of their corresponding proteins （P = 0.020，0.029，and 0.031，respectively ） . Moreover，high SYNE2 expression levels significantly reduced disease -free survival in cervical cancer patients （P = 0.008） . Conclusion DNAH17，FBXW7，and SYNE2 mutations regulate mRNA expression；these findings provide an important theoretical basis for the increased risk posed to patients with genetic mutations for cervical cancer. Keywords bioinformatics analysis； cervical cancer； single nucleotide polymorphism基金项目：国家自然科学基金（31860313）；百色市科学研究与技术开发计划（20170505）作者简介：石凤（1995-），女，初级技师，硕士研究生.通信作者：王俊利，E -mail：**********************收稿日期：2020-07-28网络出版时间：2021-04-07 16:10中国医科大学学报第50卷第4期 2021年4月Journal of China Medical University Vol.50 No.4 Apr. 2021·313·基于高通量测序的生物信息学研究癌症的差异表达基因、初步筛选与癌症相关的早期分子诊断和治疗靶点是目前重要的手段之一。

基于 tcga 数据库筛选肝癌 mirna 生物标志物及

基于TCGA数据库筛选肝癌miRNA生物标志物及靶基因功能和信号通路分析杜秀芳1　刘军杰2　黄奕铭3　张春燕1通讯作者（1.广西医科大学附属肿瘤医院实验研究部　广西　南宁　530000　2.广西医科大学附属肿瘤医院超声科　广西　南宁　5300213.广西医科大学基因组与个体化医学实验中心　广西　南宁　530021）【摘要】目的基于The Cancer Genome Atlas（TCGA）数据库中肝细胞肝癌（肝癌）相关微小RNA（miRNA）及mRNA的生物学分析，探索肝癌相关异常表达的miRNA生物标志物及其靶基因功能和调控的信号通路。

方法利用TCGA数据库中的肝癌组织和正常组织样本数据进行对比分析，筛选出来差异表达的miRNA和mRNA；通过对miRNA潜在靶基因的筛选和与差异表达的mRNA取交集，进一步对miRNA进行筛选；对miRNA的靶基因进行Gene Ontology（GO）功能和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（KEGG）通路富集分析。

结果筛选得到7个差异表达miRNA，其中5个上调miRNA: hsa-mir-532、hsa-mir-21、hsa-mir-93、hsa-mir-103a-2和hsa-mir-103a-1；2个下调miRNA：hsa-mir-511和hsa-mir-424；通过预测靶基因并与差异表达的mRNA取交集，上调miRNA有16个靶基因，下调miRNA有2个靶基因；KEGG信号通路和GO功能分析结果表明，上调的miRNA靶基因主要富集在“Glioma”通路，与“response to hormone stimulus”、“response to endogenous stimulus”和“regulation of cell morphogenesis”等功能相关。

结论差异表达的miRNA对肝癌发生发展具有一定的影响，有可能作为诊断肝癌的生物标志物和治疗靶点应用于临床。

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。

收藏TCGA简单介绍

收藏TCGA简单介绍收藏|TCGA简单介绍2017-05-09金晓妍生信人生信人微信号功能介绍共同学习生物信息学知识，共同探究生物奥秘。

TCGA产生背景目前人们研究最多的疾病非癌症莫属。

从人类基因组计划完成后，癌症研究也早已步入基因组学时代，正因如此，人们急需一个能整合多种癌症基因组测序数据的功能强大的数据库平台来直接准确地获得自己需要的研究数据，而不是将精力花在查找文献或在非专门癌症数据平台上查找癌症测序数据。

因此，TCGA (The Cancer Genome Atlas /)数据库的建立为肿瘤学研究带来了历史性变革。

进入21世纪以来，个性化医疗的产生使人类对肿瘤的诊断和治疗早已不再停留在简单的表观阶段，人们渴望通过“上帝视角”来探索肿瘤产生和转移的根本基因学根源，而新一代测序技术的发展使得高效的全基因组测序成为了可能。

在这样的大背景下，国家癌症研究所（NCI）和国家人类基因组研究所（NHGRI）在2005年发起了TCGA 项目。

在十多年的历程中，TCGA收录了美国和加拿大地区11,000多个病人肿瘤组织和与之相匹配的正常组织，约2.5 PB的肿瘤样本高通量基因组测序结果。

这些公开的数据被研究界广泛使用，为独立研究人员和TCGA研究网络出版物对癌症的上千项研究做出了贡献TCGA收录癌症类型TCGA收录的基因组测序数据涉及到的癌症达33种，包含的组织类型达26种：ACC、BLCA、BRCA、CESC、CHOL、COAD、DLBC、ESCA、GBM、HNSC、KICH、KIRC、KIRP、LAML、LGG、LIHC、LUAD、LUSC、MESO、OV、PAAD、PCPG、PRAD、READ、SARC、SKCM、STAD、TGCT、THCA、THYM、UCEC、UCS、UVMTCGA数据类型TCGA中数据类型主要有SNV（单核苷酸变异）数据、RNA-seq 数据、CNV（基因拷贝数变异）数据、甲基化数据、临床数据、miRNA-seq数据，以及生物样本数据。

tcga分型分子生物学特点

tcga分型分子生物学特点
TCGA（The Cancer Genome Atlas）分型是一种基于分子生物学的肿瘤分型方法，其特点如下：
- POLE位点超突变型：在肿瘤的POLE区域具有大量突变（232×10-6/Mb），还常有PTEN、PIK3R、PIK3CA 和 KRAS等突变。

POLE超突变型一般具有较高的组织学分级，但该组在4个亚组中预后最好。

- MSI型：对应高突变型（18×10-6/Mb），通常由MLH1基因启动子甲基化、反复RPL22移码缺失（特征性突变）、KRAS和PTEN基因突变引起，可见于G1到G3级子宫内膜样癌，多数患者同时诊断Lynch综合征，具有癌症易感性。

据TCGA数据显示，28.6%的低级别和54.3%的高级别子宫内膜样癌属于MSI型，然而与POLE超突变型类型，该型患者也普遍预后较好。

- CNL型：是子宫内膜癌最常见的亚组，约占子宫内膜癌患者的65%，因此也称子宫内膜癌亚组。

该型以低频突变（2.9×10-6/Mb）、微卫星稳定为特征，主要由分化良好的内皮细胞组成，组织学分类多为G1和G2级子宫内膜样癌。

通常认为，CNL型预后介于MSI型和CNH型之间。

- CNH型：又称为浆液性癌亚组，主要由浆液性癌组成，还包括5.0%的低级别子宫内膜样癌、19.6%的高级别子宫内膜样癌（发病率显著增高，可达21.3%）。

CNH型患者常有重复的TP53（90%）、FBXW7和PPP2R1A突变，偶发PTEN和KRAS突变，具有低突变率（2.3×10-6/Mb）和高拷贝数的特征。

由于p53蛋白改变后，不仅丧失肿瘤抑制功能，而且致癌性（增殖、侵。

tcga甲基化生信分析流程

tcga甲基化生信分析流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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