TCGA癌症数据库介绍专题
tcga 基因水平拷贝数 -回复
tcga 基因水平拷贝数-回复题目：TCGA基因水平拷贝数分析：基于大规模癌症基因组数据的解读引言：近年来，基因组学研究在癌症领域取得了巨大的突破，其中TCGA（The Cancer Genome Atlas）项目收集了大规模的癌症基因组数据，为我们深入理解癌症发生机制提供了重要的资源。
在TCGA数据库中，基因水平拷贝数作为一种常见形式的基因组变异，具有关键的生物学意义。
本文将一步一步回答TCGA基因水平拷贝数相关问题，分析其特征、检测方法以及与癌症发生关系的研究进展。
一、基因水平拷贝数：概述与特征1.1 基因水平拷贝数的定义基因水平拷贝数（gene-level copy number）指的是基因组中各个基因的拷贝数变异情况。
拷贝数变异是一个细胞的基因组拷贝数与正常人群的拷贝数之间的差异。
正常情况下，每个基因通常有两个拷贝数（一个来自父本，一个来自母本），然而在某些情况下，基因的拷贝数可能会增加或减少，从而导致拷贝数变异现象。
1.2 基因水平拷贝数的特征基因水平拷贝数的特征可以通过TCGA数据库的大规模基因组数据进行分析得到。
常见的基因拷贝数变异现象包括基因扩增（基因拷贝数增加）、基因缺失（基因拷贝数减少）以及染色体局部的拷贝数增加或减少。
这些拷贝数变异通常与癌症的发生和发展密切相关。
二、TCGA基因水平拷贝数数据分析方法2.1 TCGA数据库介绍TCGA项目收集了多种肿瘤类型的癌症患者样本，包括肿瘤组织和正常对照组织。
通过测序技术和芯片技术，TCGA数据库提供了大量的基因组数据，包括基因水平拷贝数数据。
2.2 TCGA基因水平拷贝数数据获取TCGA数据库提供了公开获取基因水平拷贝数数据的功能，用户可以通过访问TCGA官方网站或者特定的数据库平台（如UCSC Xena）来下载感兴趣的数据。
2.3 TCGA基因水平拷贝数数据预处理为了获得可信的结果，TCGA基因水平拷贝数数据需要经过预处理步骤，如数据质量控制、均值中心化、标准化等。
TCGA大数据挖掘之癌症驱动基因和突变
Comprehensive Characterization of Cancer Driver Genesand MutationsCell, April 2018背景●在精准肿瘤学中，识别癌症驱动分子至关重要。
●虽然目前存在一些算法来识别驱动事件，但缺乏将这些算法整合、优化、并应用于大数据中的研究。
●本研究对33种疾病类型、9000多个患者的致癌驱动基因和突变进行最大规模的系统性研究，并强调了在肿瘤患者中普遍存在一些临床可诉性驱动事件。
摘要●对TCGA数据库中33个癌种、9423例患者的外显子组采用PanSoftware 策略分析（共涉及到26个计算工具），来识别驱动基因和驱动突变事件。
●共识别了299个驱动基因、这些基因与它们的解剖学位点及癌症/细胞类型相关。
●基于序列和结构的分析，识别了>3,400个错义驱动突变位点，这些位点被多线证据支持。
●预测到的驱动突变中，有60%~85%的位点通过了实验验证。
●300多个MSI的肿瘤样本与PD-1/PD-L1的高表达相关，其中有57%的肿瘤样本存在临床可诉性事件。
意义该研究是迄今为止，对癌症基因和突变进行的最大规模的系统性研究，可以为将来的生物学和临床研究做出指导。
1. 癌症驱动基因的识别策略与效能●Figure 1A. 发现癌症驱动基因的策略：数据收集、工具开发、异常值校正、人工搜索、下游分析以及功能验证。
●Figure 1B. 在每个癌症类型中，体细胞突变数目均成广泛分布。
●Figure 1C. 每个癌种中，6种碱基的类型改变分布（转换和颠换）。
●Figure 1D. 对于单个癌症，有效突变的背景突变率中值为6.1%，且样本量越大，统计效能越好。
2. 癌症驱动基因的识别1.共识别了299个基因，其中利用系统方法识别到了258个基因，41个基因是利用人工搜索及额外的组学工具发现的。
2.Figure 2A. 外层每个扇形代表一个癌种，以及该癌种特异突变的驱动基因。
癌症和肿瘤基因图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)计划
癌症和肿瘤基因图谱（TCGA）计划简介据统计，全球每年新增癌症患者达700万人，死于癌症的病人达500万人，60％的患者确诊后只能存活5年。
目前已知的癌症有200多种，但是，无论什么癌症，在肿瘤的特殊类别（分型）或发展的不同分期方面都发现有基因组的特异变化，而正是基因组的改变（突变）导致了细胞分化、发育和生长通路的不正常，从而引发细胞不正常地失控增殖、生长。
美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱（Cancer Genome Atlas，TCGA）计划，试图通过应用基因组分析技术，特别是采用大规模的基因组测序，将人类全部癌症（近期目标为50种包括亚型在内的肿瘤）的基因组变异图谱绘制出来，并进行系统分析，旨在找到所有致癌和抑癌基因的微小变异，了解癌细胞发生、发展的机制，在此基础上取得新的诊断和治疗方法，最后可以勾画出整个新型“预防癌症的策略”。
2005年12月13日，这一项目由美国国家癌症和肿瘤研究所（NCI）和国家人类基因组研究所（NHGRI）联合进行，预计耗资1亿美元。
和人类基因组计划（HGP）相似，TCGA是另一项以基因组为基础的大科学研究计划，它以人类基因组计划的成果为基础，研究癌症中基因组的变化。
与HGP专注于疾病的遗传因素（与生俱来）不同，TCGA更关心人类出生后细胞中的基因变化（后天变异）。
大部分癌症在威胁到健康之前都会产生几种体细胞突变（somatic mutations），而这些所谓的体细胞或获得性突变是不可遗传的。
TCGA 是迄今为止世界上所进行的最大一项基因工程，差不多能抵上100多个HGP，在3年探索初期就要绘制出比HGP更多的基因图谱。
绘制癌症基因图谱有助于把研究人员从目前逐个追踪基因的大量劳动中解放出来，便于迅速设计和找到针对性抗癌药物。
美国国家癌症研究所副所长安娜•巴克认为，这项计划“是生物医学研究中的一大转折点，也是药物治疗的一大转折点”。
国立卫生院主管John E. Niederhube医学博士说道“今天我们得到一种新的观点去审视遗传改变在一生当中的蓄积与恶性肿瘤的联系。
TCGA数据库生物信息
1.从TCGA下载相应的癌症数据，包括正常样品和癌症样品。
2.差异的lncRNA和microRNA分析。
分别对mRNA和miRNA做差异表达分析，得到差异的miRNA和基因，并绘制热图和火山图。
表差异
图1差异基因火山图
图2热图
3.共表达网络
基因和miRNA的共表达网络。
图3miRNA和mRNA共表达网络4.蛋白互作网络
对差异基因进行蛋白互作网络分析。
图4差异基因PPI网络
5.生存分析
分析基因高低表达与生存时间之间是否具有显著相关性，并且绘制生存曲线。
当然，也可以分析临床信息与生存的关系，比如临床分期与生存时间的关系，癌症大小与生存时间的关系，用药与生存时间的关系，等等。
图5目标基因生存分析
6.基因表达与临床的关系
分析基因与临床数据的关系，如基因的表达和癌症转移的关系，基因表达和临床分期的关系，基因表达和其它临床信息的关系。
图6MARCH1表达与肺转移的关系
7.其它个性化分析
根据客户提供分析案例或者文献，做相应的生物信息分析。
有疑问请联系作者邮箱：602316645@。
基于TCGA数据库的肺腺癌组织中CDT1表达及相关信号通路分析
基于TCGA的肺腺癌组织中CDT1表达及相关信号通路分析1,1，许培培21武汉大学中南医院，武汉430071；2郑州大学第三附属医院摘要：目的基于症基因组图谱(TCGA)数据库，观察染色质许可和DNA复制因子1(CDT1)在肺腺癌患者癌组织中的表达变化,分析癌组织中CDT1与患者临床病理特征、预后的相关性,并预测CDT1在肺腺癌中参与调节的信号通路。
方法从TCGA数据库中下载肺腺癌组织中CDT1基因表达谱及肺腺癌患者的临床病理信息，使用R3.6.1软件提取肺腺癌组织(肺腺癌组)及正常肺组织(正常对照组)CDT1的表达量数据，利用Mann-Whitney U 检验比较两组间的表达差异。
以CDT1表达水平的中位值(4.409)为界限将肺腺癌患者分为CDT1高表达组和CDT1低表达组,利用单因素及多因素COX回归分析癌组织中CDT1表达与患者临床病理特征的关系。
利用R3.6.1软件"survival"包分析CDT1高、低表达组总体生存率(OS)的差异，并通过GEPIA、Kaplan Meier-plotter、UAL-CAN等在具对结果进行验证。
利用基因分析(GSEA)预测CDT1在肺腺癌中参与的分子通路。
结果肺腺癌组CDT1的表达水平高于正常对照组(P<0.001)。
肺腺癌组织中CDT1的表达水平与患者年龄(P=0.019)-.Stage分期(P=0.007)及远处转移(P=0.042)等相关。
Stage分期(HR=1.97,95%CI： 1.22~3.17,P=0.005)和CDT1表达(HR=1.43,95%CI： 1.14~1.79,P=0.002)可以作为肺腺癌的独立预后因素。
CDT1高表达组生存率低于CDT1低表达组(P=0.029)o CDT1主要参与细胞周期、瞟吟与疇睫代谢、核Z酸切除修复以及p53信号通路等。
结论CDT1在肺腺癌患者中高表达，与肺腺癌患者的Stage分期及远处转移等相关，可作为导癌不良预后的独立危险因子，并通过参与多种信号通路促进肺腺癌的发生发展。
基于整合的TCGA数据库探索基因组学与临床数据关系
基于整合的TCGA数据库探索基因组学与临床数据关系一、本文概述随着生物信息学和临床研究的不断深入，基因组学与临床数据之间的关联日益成为生物医学领域的研究热点。
本文旨在通过整合和分析公开的The Cancer Genome Atlas（TCGA）数据库，探索基因组学与临床数据之间的关系。
我们将系统介绍如何利用TCGA数据库的资源，运用生物信息学方法，挖掘基因组学数据中的潜在信息，并与临床数据进行整合分析，以期揭示癌症发生、发展过程中的关键基因和分子机制，为癌症的诊断、治疗和预后评估提供新的思路和方法。
本文将首先介绍TCGA数据库的概况和数据特点，阐述选择TCGA 数据库作为研究基础的原因。
随后，我们将详细介绍基因组学数据的处理方法，包括数据清洗、基因表达分析、基因变异检测等，并阐述如何将这些方法与临床数据进行有效整合。
在结果展示部分，我们将通过图表和统计分析，展示基因组学与临床数据之间的关联，并解释这些关联在癌症研究中的意义。
我们将讨论本文的局限性，并对未来的研究方向进行展望。
通过本文的研究，我们期望能够为深入理解癌症的基因组学特征和临床表型提供新的视角和工具，为癌症的精准医疗提供科学支持。
我们也希望本文的研究方法和结果能够为其他领域的生物医学研究提供借鉴和参考。
二、TCGA数据库概述The Cancer Genome Atlas (TCGA) 是一个由美国国家癌症研究所（NCI）和国家人类基因组研究所（NHGRI）共同发起的项目，旨在通过应用高通量的基因组测序技术，对多种类型的人类癌症进行深入的基因组学研究。
自2006年启动以来，TCGA已经产生了海量的多维度数据，包括基因组、转录组、表观组、蛋白质组以及临床数据等，涵盖了超过33种不同类型的癌症，总计数千个患者的样本。
TCGA数据库不仅提供了丰富的原始测序数据，还通过严格的数据处理和分析流程，生成了大量的二级和三级数据，如基因变异注释、基因表达量统计、生存分析等。
TCGA数据库的利用(三)—做差异分析的三种方法
TCGA数据库的利用（三）—做差异分析的三种方法做差异分析是TCGA数据库中常见的一项分析任务，可以用来对比两个或多个样本、组织或条件之间的差异，帮助研究人员发现与特定疾病相关的基因或基因组变化。
在TCGA数据库中，常用的差异分析方法包括聚类分析、差异表达基因分析和通路分析。
聚类分析是一种将样本根据基因或基因组数据的相似性进行分组的方法。
这种方法可以帮助研究人员发现基于基因表达的分子亚型和样本亚群。
在TCGA数据库中，研究人员可以选择感兴趣的基因或基因组范围，并将样本进行无监督聚类分析。
通过对聚类结果进行可视化和分析，研究人员可以发现基因或基因组的差异表达模式，并研究其与疾病相关性。
差异表达基因分析是一种比较两个或多个组之间基因表达差异的方法。
在TCGA数据库中，研究人员可以选择感兴趣的组别，比如癌症样本和正常样本，然后使用差异表达基因分析来鉴定不同组别之间的基因表达差异。
差异表达基因分析可以通过一系列统计方法和假设检验来确定哪些基因在不同组别之间的表达存在显著差异。
研究人员可以利用这些差异表达基因，进一步研究其在特定疾病中的生物学功能和作用机制。
通路分析是一种基于差异表达基因或差异基因组的生物学通路富集分析方法。
通过将差异表达基因或差异基因组映射到已知的生物学通路数据库，可以发现在特定疾病中受影响的通路集合。
通路分析可以帮助研究人员理解基因或基因组变化对疾病发生和发展的影响，以及潜在的治疗靶点和生物标记物。
综上所述，利用TCGA数据库进行差异分析可以帮助研究人员发现与特定疾病相关的基因或基因组变化。
聚类分析可以帮助发现基因或基因组的差异表达模式和样本亚群；差异表达基因分析可以确定不同组别之间的基因表达差异；通路分析可以发现受影响的生物学通路。
这些方法可以在研究人员深入探索特定疾病的发病机制和寻找潜在治疗靶点方面起到重要的作用。
手把手教学：轻松玩转TCGA
手把手教学：轻松玩转TCGA何为TCGA？人类基因组计划(HGP)完成后，癌症研究也早已步入基因组学时代，多维、海量数据产生的速度远远超过理解、分析、处理数据的速度。
在这样的大背景下，美国国家癌症研究院（NCI）和美国国家人类基因组研究院（NHGRI）于2005年发起TCGA （TheCancerGenomeAtlas）项目。
和人类基因组计划（HGP）相似，TCGA是另一项以基因组为基础的大科学研究计划，它以人类基因组计划的成果为基础，研究癌症中基因组的变化。
与HGP专注于疾病的遗传因素（与生俱来）不同，TCGA更关心人类出生后细胞中的基因变化（后天变异）。
图为NBCI历年“TCGA”相关文章数量TCGA数据库包含11,000个病人的33种肿瘤的7个不同层面的基因数据(包括基因表达、CNV，SNP，DNA甲基化，miRNA，外显子组等)和临床数据，意在解析癌症发生的分子机制、肿瘤的亚型和治疗靶点等。
TCGA中的数据可谓包罗万象，常见的有转录组（RNASeq或表达谱芯片）、基因组（外显子或全基因组测序）、表观遗传（甲基化芯片）、蛋白组等多组学数据，最重要的，TCGA中的每个样本都有丰富、准确的临床数据，包括生存时间、肿瘤分期、病理类型等重要临床信息显著优于其他肿瘤数据库。
我们知道，肿瘤的发生与基因突变有很大关系，相关基因的点突变、小片段缺失和插入，引起了密码子的同义、错义、终止和移码的突变现象，导致基因表达的蛋白质由于序列的改变使其相关功能丧失，最终引发细胞的恶变与增殖，产生肿瘤。
太多太多的文章都在研究和肿瘤相关的驱动基因（drivergene）或者体细胞突变（somaticmutation），试图分析基因突变与肿瘤发生发展之间的相关性。
以往的研究中，我们可能要沿着“收集样本-DNA抽提-建库测序-数据分析”这一流程从头到尾走一遍，找几个人合作，再花个几年时间摸索，等到花都谢了，才能得到最终的结果。
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上海尔云-云生信团队 2015.9.20
目录
1. 前言 2. 数据产生历程 3. barcode 4. Data types and data levels 5. 目前已有的癌症种类 6. 数据下载解读
01 前言
Grouper contiguous regions (in some cases) 根据probe的位置分组
Quantified association across classes of samples
Summary/Regio Associations based on two or more
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TCGA- THE CANCER GENOME ATLAS
Genome
Proteome
cancer
Transcript ome
Epigenome
Clinic
癌症种类丰富，样本量大 34 kinds of cancer 325 samples on average
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02 数据产生历程
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/abouttcga/overview
TCGA数据的产生历程： 1. 组织样本和临床数据来源网站 (TSS)收集的数据发送到 Biospecimen核心资源(BCRs)。 2. BCRs提交临床数据和元数据到 数据协调中心(DCC)和测序中心 (GSCs),获取组织变异数据,然后 提交给DCC。 3. GSCs提交跟踪文件,序列比对 后文件到癌症基因组学中心 (CGHub)。 4. 提交给DCC和CGHub的数据可 供研究团队和基因组数据分析中 心(GDACs)使用。 5. 分析pipeline以及由GDACs产 生的数据结果通过DCC保存到研 究社区（community）中。
DATA TYPES
DATA LEVLES
Data Level 1
2
Level Type Raw
Processed
Description Low-level data for single sample Not normalized Normalized single sample data
单个样本的低级数据 未标准化 标准化的单个样本
06
数据下载及解读
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最简单的方法： https:///tcga/tcgaHome2.jsp
Step4
第1封邮件通知下载申请已经提交 第2封给出下载链接
Step 4 文件内容
File_manifest.txt，对所下载文件的说明
05
目前已有的癌症种类
癌症种类丰富，样本量大 34 kinds of cancer 325 samples on average
详细见： TCGA publication guideline, /publications/publicationguidel nes
Interpreted for presence or absence of specific molecular abnormalities 解释异常的个体
Aggregate of processed data from single sample
单个样本整合在了一起
3
Segmented/ Interpreted
4
ns of Interest
(ROI)
Molecular abnormalities
Sample characteristics
Clinical variables
量化关联类的样本
两个或多个的关联 分子水平的异常 样本特性 临床变异
注意： 低水平的测序数据存储在CGHub https:///, 申请下 载时需要DUNS number. The Cancer Genomics Hub (CGHub) is a secure repository for storing, cataloging, and accessing cancer genome sequences, alignments, and mutation information from the Cancer Genome Atlas (TCGA) consortium and related projects.
临床数据解读
CDE：Common Data Elements https:///docs/dictionary/
THANKS
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03
BARCODE解读
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详细请见：https:///display/TCGA/TCGA+barcode
04
DATA TYPES AND LEVELS
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