tcga数据库和GEO数据库区别 (tcga数据库怎么用)

TCGA数据库和GEO数据库是两个在生物医学领域中非常重资源，它们旨在帮助研究人员存储、共享和分析癌症以及其他疾病的遗传学数据。下面将对这两个数据库的区别及TCGA数据库的使用方法进行详细分析。

TCGA数据库与GEO数据库的区别

1. 数据来源： TCGA数据库（The Cancer Genome Atlas）是由美国国立卫生研究院（NIH）支持的一个项目，旨在提供癌症的遗传学数据。而GEO数据库（Gene Expression Omnibus）则是由美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护的一个数据库，包含了来自全球各种研究的基因表达和其他生物学数据。

2. 数据类型： TCGA数据库主要包含了癌症患者的基因组学、转录组学、表观基因组学等多种数据类型，主要用于癌症的研究和诊断。而GEO数据库则包含了更广泛的生物学数据，涵盖了各种疾病和实验条件下的基因表达数据、DNA甲基化数据、蛋白质组数据等。

3. 数据规模： TCGA数据库规模较为庞大，包含了数千例癌症患者的数据，涵盖了多种癌症类型。而GEO数据库则包含了来自全球各种实验室的数以百万计的样本数据，涉及了更广泛的研究领域。

4. 数据访问： TCGA数据库的数据有时需要受限的访问权限，一般需要注册并提交申请才能获取特定的数据。相比之下，GEO数据库的大部分数据都是公开可访问的，研究人员无需特殊权限即可查询和下载数据。

5. 数据可视化进行自定义处理和分析。

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TCGA数据库作为一个重要的癌症遗传学数据库，为研究人员提供了丰富的数据资源使用TCGA数据库的一般步骤：

1. 访问TCGA官方网站： 研究人员需要访问TCGA官方网站（），了解数据库的最新信息和数据资源。

2. 注册账号： 有时候需要注册账号才能访问和下载部分数据，因此研究人员需要根据网站提示注册账号并登录。

3. 浏览数据： 在TCGA网站上，可以浏览各种癌症类型的数据集，包括基因组学、转录组学、表观基因组学等多种数据类型。

4. 下载数据： 研究人员可以根据自己的研究需求选择合适的数据集并下载相关数据。TCGA数据库提供了方便的数据下载链接，让用户可以直接获取所需数据。

5. 数据分析： 一旦获取了数据，研究人员可以使用各种生物信息学工具对数据进行分析，比如基因表达分析、蛋白质互作网络分析等，以揭示癌症的分子机制。

6. 数据可视化： 最后，研究人员可以使用TCGA数据库提供的数据可视化工具，将分析结果以图表或图谱的形式展示出来，帮助理解数据并撰写研究本文。

TCGA数据库是一个对癌症研究非常有益的资源，通过合理的使用和分析数据库中的数据，研究人员可以更好地理解癌症的发病机制，为临床诊断和治疗提供新的思路和方法。

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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