掌握TCGA数据库：癌症基因组数据分析新趋势

掌握TCGA数据库：癌症基因组数据分析新趋势

引用

CSDN

等

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来源

1.

https://blog.csdn.net/dxs18459111694/article/details/139275328

2.

https://zhidao.baidu.com/question/1702720084590624428.html

3.

https://zhidao.baidu.com/question/1971045862518732500.html

4.

https://blog.csdn.net/ZxVSaccount/article/details/142301218

5.

https://m.blog.csdn.net/qq_40995864/article/details/142001079

6.

https://www.jingege.wang/2024/02/25/tcga-gdc-data-portal-2-0/

7.

http://www.jzbiotech.com.cn/news/list13/163.html

8.

https://docs.pingcode.com/baike/1761015

9.

https://docs.pingcode.com/baike/1917710

10.

https://docs.pingcode.com/baike/2013846

随着精准医疗时代的到来，癌症基因组学数据已成为推动癌症研究和临床治疗的重要资源。TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库作为全球最大的癌症基因组数据共享平台之一，提供了丰富的多维度数据，包括基因组、转录组、表观基因组和蛋白质组等，覆盖33种主要癌症类型。掌握TCGA数据库的使用方法，不仅能帮助研究人员深入理解癌症分子机制，还能为个性化治疗策略的制定提供重要依据。

1.1 访问TCGA数据库

TCGA数据库通过GDC（Genomic Data Commons）平台提供数据访问服务。用户可以通过以下网址访问最新版本的GDC Data Portal：

https://portal.gdc.cancer.gov/

1.2 数据检索与下载

新版GDC Data Portal采用了先进的Web技术，提供了更加直观和互动性强的数据浏览体验。以下是基本的数据检索和下载流程：

1. 创建队列：使用队列生成器（Cohort Builder）工具，通过各种临床和生物样本过滤器构建自定义队列。例如，选择特定的癌症类型（如TCGA-LUAD表示肺腺癌）。

2. 选择数据类型：在存储库（Repository）中选择所需的队列和数据类型。常见的数据类型包括：

   • RNA测序数据：选择Experimental Strategy为RNA-Seq，Data Type为Gene Expression Quantification，Workflow Type为STAR – Counts。
   • miRNA数据：选择Experimental Strategy为miRNA-seq，Data Type为Isoform Expression Quantification或miRNA Expression Quantification，Workflow Type为BCGSC miRNA Profiling。
   • 突变数据：选择Experimental Strategy为WSX，Data Type为Masked Somatic Mutation，Workflow Type为Aliquot Ensemble Somatic Variant Merging and Masking。

3. 下载数据：将所需文件添加到购物车（Cart），然后下载数据。通常需要下载两个文件：数据文件（Cart）和元数据文件（Metadata）。此外，还可以下载临床数据（TSV格式）。

1.3 数据整合与预处理

下载的数据需要进行整合和预处理才能用于后续分析。常用的R语言代码可以参考相关教程，例如：

• 新版TCGA表达mRNA/miRNA和临床数据下载及R语言整合代码
• 新版TCGA突变maf数据下载整合及瀑布图绘制和TMB计算

2.1 数据分析工具

TCGA数据分析常用的工具有：

• TCGAbiolinks R包：提供了数据下载、预处理和分析的完整解决方案。
• UCSC Xena：在线分析平台，支持生存曲线分析、表达量分析和共表达分析等。
• GDC（Genomic Data Commons）：整合了多种癌症基因组数据，提供了统一的数据分析框架。

2.2 数据分析步骤

以基因表达数据分析为例，基本步骤包括：

1. 数据预处理：使用EDASeq包进行数据标准化和过滤低表达基因。
2. 差异表达分析：使用limma或edgeR包识别差异表达基因（DEG）。
3. 功能富集分析：进行GO富集分析，了解差异基因的生物学功能。
4. 生存分析：评估基因表达与患者生存期的关系。
5. 可视化：绘制热图、火山图等，直观展示分析结果。

TCGA数据已被广泛应用于各类癌症研究中，以下是一些具体案例：

1. 透明细胞肾细胞癌（ccRCC）基因突变研究：基于TCGA-KIRC队列，研究发现VHL是最常见的突变基因，BAP1和PTEN与较高肿瘤分级相关，而DNM2与较低肿瘤等级相关。

2. 乳腺癌免疫治疗标志物研究：通过分析TCGA和METABRIC数据库，发现LGALS2可作为乳腺癌的诊断和预后标志物，与肿瘤免疫治疗效果和耐药性相关。

3. 神经胶质瘤预后生物标志物研究：基于TCGA数据，研究发现GRN与神经胶质瘤的免疫浸润相关，可作为预后生物标志物。

TCGA数据库作为癌症研究的重要资源，不仅提供了全面的多组学数据，还通过标准化的数据处理流程确保了数据的可靠性和一致性。随着生物信息学工具的不断发展，TCGA数据的应用将更加广泛和深入。然而，TCGA也存在一些局限性，如缺乏非肿瘤疾病数据、正常组织样本数量较少等，因此在使用时需要结合其他数据库进行补充分析。

通过掌握TCGA数据库的使用方法和数据分析技巧，研究人员可以更有效地利用这一宝贵资源，推动癌症研究的进展，为精准医疗提供更有力的支持。