tcga数据库怎么用 (tcga数据库和GEO数据库区别)

TCGA数据库和GEO数据库是两个常用的生物信息数据库，用于存储和共享基因组学、表观基因组学和临床信息数据。在生物医学研究中，科研人员经常会需要使用这些数据库来获取大规模的分子生物学数据，以支持他们的研究工作。本文将从TCGA数据库和GEO数据库的特点、用途、数据类型、访问方式等多个方面进行详细分析比较。

TCGA数据库

TCGA全称为The Cancer Genome Atlas，是一个由美国国家癌症研究所（NCI）与国家人类基因组研究所（NHGRI）合作建立的项目，旨在对30多种不同类型的癌症进行全面的分子分析。TCGA数据库提供了来自于成千上万名患者的肿瘤组织样本的分子特征数据，包括基因组数据、表观基因组数据、转录组数据等。

TCGA数据库的特点：

• 大规模数据：TCGA数据库包含来自于多种癌症类型的数十万个样本的分子生物学数据。
• 多维数据：除了基因组数据外，TCGA还提供了丰富的临床信息数据，如病人的生存期、治疗方案等。
• 专注于癌症研究：TCGA数据库主要关注癌症的分子特征，为癌症研究提供了重要支持。

使用TCGA数据库的步骤：

1. 访问TCGA官方网站：
2. 选择感兴趣的癌症类型和数据类型
3. 下载数据或利用TCGA提供的数据分析工具进行数据分析

GEO数据库

GEO全称为Gene Expression Omnibus，是由美国国家生物技术信息中心（NCBI）管理的一个公共基因表达数据库。GEO数据库收集了全球各地研究人员提交的基因表达芯片和测序数据，为科研人员提供了一个广泛的基因表达信息资源。

GEO数据库的特点：

• 涵盖广泛：GEO数据库中包含来自不同生物体和各种研究对象的基因表达数据。

• 数据丰富：GEO数据库中的数据类型多样，包括微阵列数据、RNA测序数据等。
• 适用性广泛：GEO数据库不仅适用于基础研究，也可用于转化医学研究等领域。

使用GEO数据库的步骤：

1. 访问GEO官方网站：
2. 搜索感兴趣的数据集或研究对象
3. 下载数据或通过GEO提供的在线工具进行数据分析

TCGA数据库和GEO数据库的区别：

虽然TCGA数据库和GEO数据库都是重要的生物信息资源，但它们在一些方面存在明显的区别。

数据类型：

TCGA数据库主要包含癌症相关的基因组、表观基因组和临床信息数据，而GEO数据库则更加广泛，包含各种生物体和研究对象的基因表达数据。

研究对象：

TCGA数据库主要关注癌症研究，而GEO数据库则覆盖了更多研究领域，适用性更广泛。

数据规模：

TCGA数据库的数据规模相对更大，涵盖了大量不同类型癌症的样本数据，而GEO数据库的数据集也很庞大，但更广泛地覆盖了其他研究领域。

访问方式：

TCGA数据库和GEO数据库在访问方式上也有所不同，TCGA数据库提供了专门的数据分析工具供用户使用，而GEO数据库更倾向于提供原始数据的下载和在线分析工具。

结论：

TCGA数据库和GEO数据库都是在生物医学研究中不可或缺的重要资源，科研人员可以根据自己的研究需求选择合适的数据库来获取数据支持。无论是进行癌症研究还是其他生物医学研究，这两个数据库都能够提供丰富的数据资源和分析工具，帮助研究人员取得更多的科研成果。

癌细胞全部转录本有那些库可以查，TERRA转录本可以查到么？

癌细胞全部转录本的数据库有很多，如TCGA (The Cancer Genome Atlas)、CCLE (Cancer Cell Line Encyclopedia)、HGMD (Human Gene Mutation Database) 等。 这些数据库都整合了大量的癌症组织和细胞系的转录组测序数据，提供了基因表达水平、突变情况、染色体重排、分子亚型等信息，可以为癌症研究和治疗提供参考。 至于TERRA转录本是否能被查询到，则取决于所使用的数据库。 举例来说，TCGA数据库中包含了 TERRA 转录本的表达信息，可以通过 TCGA 数据门户网站进行检索与下载。 而其它一些数据库可能没有包含 TERRA 的信息，需要具体查询。

TCGA数据库介绍

肿瘤基因组图谱 (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，目前共计研究 36 种癌症类型。 TCGA 利用大规模测序为主的基因组分析技术，通过广泛的合作，理解癌症的分子机制。 提高人们对癌症发病分子基础的科学认识及提高我们诊断、治疗和预防癌症的能力。 最终完成一套完整的与所有癌症基因组改变相关的「图谱」。 TCGA临床数据有两种： 数据文件有 (HTSeq count/ FPKM/ FPKM-UQ)3种介绍链接 生成raw read counts数据记录==在==文件中。 多比对用cross-mapped列标注。 文件中包括associates miRNA IDs with read count and a normalized count in reads-per-million-miRNA-mapped。 RPM counts记录在 ==isoforms==文件中。 文件中包括miRNA表达量定量分析中的所有列，除此之外还增加了isoforms的基因组坐标信息以及miRNA信息（前体或成熟&accession） 使用Affymetrix SNP 6.0芯片，基于TCGA level 2 数据，最终生成txt文件，包含5列（片段名称，染色体，基因组位置，结合到芯片上的探针数量，seqment_mean) 包括以下几个平台： 文件包括以下这些列：

芯片数据和转录组数据的资源有哪些

这两种数据的资源有GEO数据库、TCGA数据、其他数据库。 1、芯片数据资源：GEO是一个包含大量生物医学数据的公共数据库，其中包括了大量的芯片数据，除了GEO和TCGA，还有一些其他的数据库也提供了芯片数据，如EMBL-EBI的ArrayExpress数据库等。 2、转录组数据资源：TCGA提供了大量的RNA-Seq数据，除了GEO和TCGA，还提供了RNA-Seq数据，如EMBL-EBI的Gene Expression Omnibus （GEO）数据库，以及ENCODE项目等。

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