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TCGA,她已经用了七年 | 资深用户深度点评

已有 17924 次阅读 2018-1-31 16:05 |个人分类:表观遗传|系统分类:科研笔记| TCGA

 本文转载自嘉因微信公众号,已获得授权。查看最新文章,敬请关注嘉因,微信ID:rainbow-genome

作者:小丸子和小丫  来源:嘉因

不知道该选哪个工具的时候,怎么办?

  • 最省力的办法就是问前辈,包括问师兄师姐、去群里问、搜论坛。前辈用的不一定是最好的,甚至是错的,所以这个方法省力但不一定省时间,会走弯路;

  • 其次是问文献,有些文章对比了多个工具,列出了优缺点,算是比较理性的选择;

  • 最费力的办法是自己去读说明书,挨个尝试,亲自体验各种工具的优缺点,知道什么时候该用哪个,找出最适合自己数据的工具。把尝试的过程记录下来,再遇到相关问题,直接搜笔记,效率更高。


更多方法论看这篇:《生信入门路 | 生物/医学人的生信启蒙


去TCGA看表型,来CistromeCancer挖机制》讲了怎样用ChIP-seq数据挖机制。其实无论是挖机制之前、还是挖到机制之后,都要用TCGA讲故事。今天请来TCGA资深用户小丸子,分享她的笔记。为啥说她资深呢?因为她从2011年就开始处理TCGA数据了。




科普TCGA大致的数据结构:

  1. 临床信息。每个癌症病人来了之后,会记录好他的临床信息,这个记录可以非常详细,年龄、性别、抽不抽烟、用过什么药、之前有没有被治疗过、什么发病原因、什么肿瘤时期、什么分型等等。

  2. 各种组学数据。同一个病人可能会测RNA-seq的、miRNA-seq、做甲基化芯片等等,但是并不是每个人每种都测了一遍,可能有人只测了RNA-seq,他就只有RNA-seq数据。另外,一个人可能既取了肿瘤组织,也取了远端的组织或者血液样本,这就是为什么会有normal的sample,但不一定每个人都取了,所以你会发现normal的样本总是很少,甚至没有。


很多时候我们关心怎么用TCGA做以下事情

  1. 某基因在肿瘤中不同分期或分型中的表达情况。

  2. 某基因的表达高低对于病人生存情况的影响。

  3. 某基因及其相关基因在病人中表达相关性。



最出名,http://www.cbioportal.org/

特色:最基本的简单分析基因突变、共表达/共突变的基因,下载数据也可以,最常看的应该还是oncoPrint那个。

详细用法TCGA数据库的数据怎么查?


最方便,Ge-mini

特色:手机app,可随时查看,主要关注基因表达量的变化

详细用法装这个app,妈妈再不骂我捧着手机不干正事了


最细致
,http://ualcan.path.uab.edu/index.html

特色:1. 对肿瘤样本做了很细很专业的分组subgroup,生存分析、表达量都可以选择更细的亚型或临床表型做对比。

2. 生存分析时,还能对比不同分期、性别、年龄、体重等临床特征。

详细用法TCGA数据库挖掘分析,这个网站好用到爆!


最懒
,http://www.oncolnc.org/

特色:mRNA, miRNA, or lncRNA的生存分析

Here you can link TCGA survival data to mRNA, miRNA, or lncRNA expression levels. To get started simply input either a Tier 3 TCGA mRNA, miRNA, or MiTranscriptome beta lncRNA.

详细用法懒人怎么做肿瘤病人的生存分析?

 

最权威,https://portal.gdc.cancer.gov/

特色:TCGA官网上是这么介绍的:这是一个交互的数据系统,可以供研究者查找、下载、上传及分析癌症组学数据集包括TCGA的。

详细用法数据库专题之TCGA


最人性化
,http://www.firebrowse.org/,我经常会在这里下载数据

特色:1. download everything with 1 command

2. 图形化显示一起发生突变的基因,还能在网页上交互式的改图

详细用法TCGA数据库在线使用



最强大
,http://xena.ucsc.edu/getting-started/

特色:把hub下载下来,体验不一样的TCGA。

Securely analyze and visualize your private functional genomics data set in the context of public and shared genomic/phenotypic data sets.

详细用法UCSC XENA - 集大成者(TCGA, ICGC)




https://blog.sciencenet.cn/blog-3372875-1097833.html

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