tcga数据库包含哪些数据 (tcga数据库怎么用)

TCGA数据库（The Cancer Genome Atlas）是一个用于癌症研究的重要资源，它包含了来自多种癌症类型的大规模基因组学数据。TCGA数据库的数据类型非常丰富，主要包括以下几个方面：

1. 基因组数据：包括癌症患者的基因组序列数据，如DNA变异、基因拷贝数变化等。

2. 转录组数据：包括癌症组织中的基因表达数据，可以帮助研究人员了解癌症细胞中的基因调控情况。

3. 表观基因组数据：包括DNA甲基化和组蛋白修饰等表观遗传学数据，有助于研究人员深入理解癌症发生发展的分子机制。

4. 蛋白质组数据：包括癌症细胞中蛋白质的表达水平数据，可以揭示癌症细胞中蛋白质水平的变化情况。

5. 临床数据：包括癌症患者的临床信息，如病史、治疗方案、生存期等，有助于研究人员进行生存分析和临床相关性研究。

TCGA数据库的数据可以通过官方网站（）免费获取，研究人员可以按照以下步骤使用TCGA数据库：

1. 注册账号：访问TCGA数据库网站，注册一个账号以获取数据下载权限。

2. 数据检索：在网站上使用数据检索工具，根据研究需求选择合适的癌症类型、数据类型和样本数量等条件进行数据检索。

3. 数据下载：选择符合条件的数据集，通过网站提供的下载链接将数据下载到本地计算机。

4. 数据分析：使用生物信息学工具对下载的数据进行分析，如基因变异分析、基因表达分析、生存分析等，以揭示癌症发生发展的潜在机制。

TCGA数据库作为一个包含丰富癌症基因组学数据的资源，为研究人员提供了研究癌症发生发展的重要工具和数据支持，有助于加深对癌症分子机制的理解，推动个体化医疗和精准治疗的发展。

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：

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。

如何处理TCGA的数据

首先说下背景，我毕论有大量涉及到生存曲线分析。 针对某个我们已挖掘到白血病中的差异基因，利用了TCGA上的临床数据。 需要的数据：TCGA上的临床数据。 当你下下来时会发现有一大堆。 这时需要你做的就是筛选你所需要的。 你需要的有：目的基因的表达量、患者生存时间、患者生存/死亡状态。 这里的目的基因可以是你前期差异基因分析/通路分析/临床分析等所得到的一个或几个基因，你需要在下一步生存分析中进一步验证其预后影响。 软件：SAS、Grapdprism、SPSS、R语言都可以用。 但个人感觉SAS的算法更精准，Gradprism在画图上更漂亮且易操作。 看你需求了。 检验算法：采用Kaplan-Meier (K-M) 生存分析法来计算生存时间及生存率，采用Log-rank检验比较生存差异，取P值小于0.05为有统计学意义。 具体操作原理：根据目的基因的表达量，将患者分为高表达组和低表达组。 这里的分组方法，可以是根据平均值，也可以是中值。 我查阅了大量文献，认为中值更合理。 将分组后的两组患者数据导入软件，这里的软件可以是上所述的任意一种，而数据包括了患者生存时间、患者生存/死亡状态。 注：表达量只用来分组，不用来画生存分析。

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