一、简介 肿瘤基因组图谱 (The Cancer Genome Atlas,TCGA)计划由美国 National Cancer Institute(NCI)和National Human Genome Research Institute(NHGRI)于2006年联合启动的项目。目前收录了来自11000个病人,33个癌症的数据,2.5P的数据量。 但是TCGA只对授权的用户开放Level1-Level3数据访问的权限,而普通用户只能访问Level3的分析结果。即TCGA数据库的普通用户无法用Level1的数据进行个性化的高级分析。同时,这些用户也不能有效结合重要的临床信息进行数据的深入挖掘,严重限制用户对数据的有效利用。 收录的癌症类型,详见:https://cancergenome./cancersselected Platform Design
更多阅读:https://cancergenome./abouttcga/aboutdata/platformdesign TCGA数据类型 数据类型包括:Clinical Data,Images,Microsatellite Instability (MSI),DNA Sequencing,miRNA Sequencing,Protein Expression,mRNA Sequencing,Total RNA Sequencing ,Array-based Expression ,DNA Methylation, Copy Number 更详尽的关于数据类型和数据等级,参见:https://cancergenome./abouttcga/aboutdata/datalevelstypes 癌症样本组织处理
TCGA个部门分工
资料分享
二、数据下载 虽然在TCGA中直接下载数据的方法较为繁琐,但是有多个网站提供TCGA数据(包括表达和临床等)完善的整理:GDAC, Cancer Browser和cBioportal是其中整理最为完整和可靠的。GDAC由美国MIT和Harvard共建的Broadinstitute运行,UCSC运行着Cancer Browser 和Xena, cBioportal由MemorialSloan-Kettering Cancer Cente建立,提供较为完善的TCGA数据为基础的各类信息检索服务。 下载的数据分为两个权限:
这部分数据不涉及个人信息,下载这部分数据不需要用户认证,包括的数据
因为这部分信息设计到个人信息,所有需要用户申请,包括的数据:
下载途径
自2016年7月15日起,TCGA(The Cancer Genomic Atlas) DATA PORTAL不再提供数据服务,所有数据将转入GDC(Genomic Data Commons) DATA PORTAL。GDC网站下载TCGA数据,图形界面,操作简单。 GDC提供两种数据下载方式: (1)对于少量数据,在购物车内点击download,选择cart可以直接下载购物车内的数据 (2)对于大量数据,从购物车中直接下载易出现错误。我们可以点击download下的manifest,然后利用GDC Transfer Tool (gdc-client),在Terminal内输入如下命令进行批量下载: 更多阅读:http://www./thread-821-1-1.html
网站是:https://gdac./ 客户端工具是firehose_get ,https://confluence./display/GDAC/Download 这里的数据也来源于 portal.gdc.cancer.gov,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) 更多阅读: http://www./thread-822-1-1.html http://www./thread-822-1-2.html
cbioportal地址是:http://www./ 他们给网站做了一个R包的API为cgdsR,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。 主要展示基因的somatic 突变谱,拷贝数变化,mRNA&miRNA表达量变化,DNA甲基化以及蛋白质表达的情况,并结合患者的临床资料,展示了KM生存曲线。 更多阅读:http://www./thread-824-1-3.html
Synapse是需要注册的,但是是免费注册的,很简单,用谷歌账户注册即可。 https://www./#!Synapse:syn300013 这里面存放的就是一系列TCGA大文章的数据,一些人整理好的,所以非常方便的可以使用!比如,我们可以获取 Lung Squamous Cell Carcinoma的生存分析数据 https://www./#!Synapse:syn1446127/version/3 三、常用分析工具
是一个基于TCGA数据库,进行可视化分析的网页。 官网: http:// a. 首先进入这个网页(http://),然后可以看到下面这个界面,首先选择你想要分析的数据库和具体的数据 b. 接着勾选你要分析的数据到底都是啥,主要可以分析的是MUT(Mutation,突变),CNA(Copy Number Alterations,拷贝数变化),EXP(mRNA Expression,mRNA表达)和PORT/RPPA(Protein/ phosphoprotein level,蛋白表达或磷酸化变化)。但要注意的是,并不是所有数据都具备这四个选项,大多数只有MUT和CNA这两组数据,有些具有EXP数据和PORT数据。接着,要选择你要研究的基因,有一个下拉菜单可以给你参考,比如会有类似信号通路上的明星分子集合这类,你可以按照需要选择。当然,也可以自己输入基因名 c. 确认后就可以进入结果页面了,主要是显示样本中较为直观的变化,比如突变、缺失、RNA表达、磷酸化变化等等。
更多阅读:http://www./thread-999-1-2.html
官网:http://bioinformatics./main/TANRIC:Overview 更多阅读:http://www./thread-1056-1-1.html
官网:http://gepia./index.html 这个数据库可以分析有什么功能呢? a. 给一个基因,告诉你在所有肿瘤组织里面的表达情况,同时还展示其在癌和癌旁的表达 b. 给一个基因,自动做生存分析 c. 给一个基因,告诉你他的共表达基因,或者叫表达模式相似的基因 d. 给两个基因,告诉你他在特定组织的相关性 e. 可以做编码基因,也可以做非编码基因
官网:http://www./ 这是一个整合了TCGA的各种RNA数据和患者临床数据,提供生存分析的网站,灰常简单好用。
官网:http://www./tcpa/ 更多阅读:http://www./thread-1293-1-1.html
可以对任何癌种,根据任何临床指标进行分sub-group之后进行任何形式的生存分析,比较分析,还有相关分析。 更多阅读: http://www./thread-1086-1-1.html
网站是:https:///home TCGA的数据挖掘大文章类型,从细胞群里里面区分各种免疫细胞
官网:http:/// 整合了TCGA中的DNA甲基化,表达量及临床数据,主要用来探索甲基化,基因表达和临床表型之间的关联
Oncomine是目前最大的癌症基因芯片数据库更多阅读:http://www./thread-1242-1-1.html 参考资料 http://www./thread-1080-1-1.html http://www./thread-306-1-1.html http://www./thread-307-1-1.html http://www./thread-827-1-1.html http://www./thread-1290-1-1.html http://paper.dxy.cn/article/511878 https://cancergenome./abouttcga/overview 专题学习目录 还有更多文章,请移步公众号阅读
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