生物信息tcga-生物信息学专业就业方向及前景

文章阐述了关于生物信息tcga，以及生物信息学专业就业方向及前景的信息，欢迎批评指正。

文章信息一览：

• 1、TCGA数据概况和下载
• 2、如何快速掌握tcga数据库?
• 3、TCGA整合分析利器-GDC,太好用了!
• 4、R基于TCGA数据画生存曲线

TCGA数据概况和下载

1、步骤一：下载TCGA数据库中胃癌RNA-Seq数据 访问xenabrowser.net，选择GDC TCGA Stomach Cancer （STAD）数据集，下载包含基因表达矩阵、临床样本信息和生存数据的文件。步骤二：下载GTEX数据库中的正常组织RNA-Seq数据 在GTEx数据集中，下载包含正常组织表达矩阵和临床样本信息的文件。

2、点击logo下方的Projects，从左侧勾选框中找到Program，勾选TCGA，右侧找到需要的癌种BLCA，点击TCGA-BLCA超链接。关键步骤：精准下载指定项目数据 在弹出的对话框左上角处，点击Save New Cohort，输入名字，点击Save，关闭窗口。在左上角的下拉框选择刚刚保存好的project。

3、TCGA数据是癌症基因组学领域的里程碑，收集了约20，000个原发肿瘤的分子数据，与11，328名患者的正常组织相匹配，涵盖了33种癌症类型。本篇文章将详细介绍TCGA数据的基本情况以及下载方法。TCGA数据类型丰富，包含基因测序、甲基化、突变、拷贝数变异、转录组、蛋白质表达等多种数据。

4、TCGA，即癌症基因组图谱，是一个具有里程碑意义的癌症基因组学项目，致力于收集近20，000个原发肿瘤的分子数据，以及来自33种癌症类型的11，328名患者的正常组织。

5、TCGA_CHOL_maf/maf”中，并重命名为“maf_sample_sheet.tsv”。将“gdc_download_20220418_0804048117tar.gz”文件解压至“maf”文件夹中。在“TCGA_CHOL_maf”文件夹结构如下所示：成功下载并整理胆管癌的体细胞突变数据后，下一期内容将使用R代码将这些数据合并成矩阵，为绘制瀑布图做准备。

6、为了从TCGA获取数据，使用GDC Data Transfer Tool是Linux服务器的理想选择。本文将简明介绍该工具的下载、安装和使用方法。首先，访问GDC Data Transfer Tool***（cancer.gov）下载Linux版的GDC Data Transfer Tool。推荐下载最新版本，即gdc-client_v1_Ubuntu_x64，日期为2023年9月26日。

如何快速掌握tcga数据库?

IPS这一概念源自文献“Pan-cancer Immunogenomic Analyses Reveal Genotype-Immunophenotype Relationships and Predictors of Response to Checkpoint Blockade”。IPS能够预测患者的治疗反应，并且TCIA（The Cancer Immunome Database）数据库提供了TCGA的20种实体瘤免疫基因组分析结果，包括患者的免疫表型评分。

进行GEO和TCGA数据库转录组数据挖掘时，差异分析是不可或缺的一部分。此篇文章将重点介绍如何利用DEseq2进行多组差异分析，适合生信小白快速上手。实现DEseq2多组差异分析并不复杂。准备基因count矩阵文件和样本分组信息文件后，借助分组信息文件即可完成多组分析。

年的Nature系列文章中，GTEx整合了449个个体的5500多个转录组数据，以及29个组织的940个单细胞转录组，同时结合了基因组序列，提供了详尽的转录基因表达数据查询服务。

为了获取TCGA数据库中的体细胞突变数据，我们首先需访问TCGA网站并输入所关注的肿瘤类型。接着，点击WXS后面的“51”选项。导航至左上角的“File”菜单。

TCGA整合分析利器-GDC,太好用了!

1、在使用TCGA时，常会发现网站中有通向GDC的链接，并开始使用GDC。那么，GDC究竟是什么？GDC（Genomic Data Commons）是TCGA数据的整合分析工具，同时也是TCGA数据的替代平台，此外，GDC还整合了TARGET、CGCI及其他CCG***的数据，并对数据进行了重新分析，提供统一的癌症基因组数据。

2、TCGAbiolinks 是一个 R 包，通过 GDC API 接口帮助用户查询、下载和分析 TCGA 数据库的数据。该包功能分为三部分：查询、下载和数据处理。用户可以从 Bioconductor 安装 TCGAbiolinks 的稳定版本，或从 GitHub 下载开发版本。

3、GDC，Genomic Data Commons，整合了TCGA、TARGET、CGCI***的数据，提供统一的癌症基因组数据。访问GDC***，通过Projects和Exploration可以查看所有项目、病例、基因、变体，Analysis模块可以对已选择的数据集进行特征分析。

4、验证安装是否成功，在gdc-client文件所在的文件夹中输入以下命令：如果显示成功信息，说明安装已成功。接着，在TCGA的cart中下载manifest文件。将所需文件添加到cart中后，在cart界面中，点击manifest文件的下载选项。manifest文件记录了要在服务器上下载的文件列表。使用winscp将manifest文件导入服务器。

5、各位同学们大家好！TCGA再次改版，我整理了最新数据下载教程。下面以TCGA-BLCA膀胱癌count/TPM数据为例进行演示。步骤1：进入网站 使用谷歌浏览器打开新版TCGA网站，进入首页。步骤2：清空购物车 点击右上角的Cart按钮，进入购物车页面，点击网站logo下方蓝条中的红色按钮清空购物车。

R基于TCGA数据画生存曲线

要成功绘制R中的生存曲线，首要步骤是对生存分析的基本概念有清晰理解，特别是生存时间和终点事件。接下来是数据准备，从TCGA获取临床数据，确保数据包含结局事件和生存时间这两列关键信息。以肾透明细胞癌KIRC数据为例，可通过gdc.xenahubs.net获取TCGA-KIRC.GDC_phenotype.tsv文件。

标记生存状态：默认0表示生存，1表示死亡；注意区分失访与死亡。整理生存时长：选择合适的表示形式（如月份数），便于后续分析。整理完毕后，数据应包含时长、状态和分组三要素，为KM生存曲线绘制奠定基础。KM生存曲线绘制（Graphpad Pri***为例）Graphpad Pri***是绘制生存曲线的理想工具。

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。

此次笔记***用Kaplan-Meier法绘制生存曲线，同时比较不考虑其他因素下，不同病理学分期多发性骨髓瘤患者生存曲线。假设其他各个协变量组间均衡，已知研究变量病理学分期stage（1=I期；2=II期；3=III期），生存结局状态status（0=存活；1=死亡）生存时间time_days（确诊后生存时间，天）。

关于生物信息tcga，以及生物信息学专业就业方向及前景的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。