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使用cBio Cancer Genomics Portal综合分析癌症基因和临床资料

cBio Cancer Genomics Portal 提供了研究分析癌症基因数据的可视化工具, cBioPortal 可以帮助癌症组织和细胞学研究得到的分子学数据认识和理解遗传、表观遗传、基因表达和蛋白质组学。通过自定义数据的交互界面要以主研究人员探求研究基因改变和临床之间的联系。 cBioPortal 提供了图形化的结果,使复杂的癌症基因组学资料更易理解和接受,而不需要特殊的生物信息学知识。 cBio Cancer Genomics Portal简介 大样本癌症基因组计划,如如癌症基因图谱(Cancer  Genome  Atlas, TCGA, http://cancergenome.nih.gov/ )和国际癌症基因组联盟(The International Cancer Genome Consortium, ICGC),得到了大量的有关癌症基因组的资料,但是这些资料对于研究人员来说,如何整合、探索和分析,是一个比较困难的事情,尤其是对于那些电脑水平欠佳的人来说,更是一件头疼的事情。cBio Cancer Genomics Portal( http://cbioportal.org/ )的出现就是为了减少这种难度的。 cBioPortal方便了研究人员探求多维癌症基因组数据,它要以可视化分析基因、样本和数据类型。我们可以对癌症研究中的样本的基因改变进行可视化,比较基因改变频率,或者综合分析单一样本中基因组改变。cBioPortal还可以研究生物学途径,生存率等等。 cBioPortal 整合的基因数据类型包括体细胞突变,DNA拷贝数改变,mRNA和microRNA表达,DNA甲基化,蛋白丰度以及磷蛋白丰度。迄今为止,cBioPortal包含了10已发表的肿瘤研究结果和20多个TCGA的结果。每个肿瘤样本和数据可以从网站上下载。cBioPortal把这些复杂的数据从基因水平上进行了整合和简化,每个样本可以查询特定的生物学特性,如基因突变,纯合子缺失,基因扩增,mRNA和miRNA的增加或减少,蛋白质的增加或减少等。这让研究人员可以查询每个基因和样本的基因改变,验证一些假设。 cBioPortal的数据来源和分析选项来源于多个网站,如TCGA data portal ( https://tcga-data.nci.nih.gov/tcga/) , the IC...

cBio Cancer Genomics Portal:研究多维癌症基因组学的开放平台

cBio Cancer Genomics Portal 是一个多维癌症基因组学的开放平台,迄今提供20项肿瘤研究的5000余种肿瘤样本的免费数据。 cBio Cancer Genomics Portal 明显减少了复杂的基因组数据和肿瘤研究者希望快速、直观和高质量的大型肿瘤基因研究中得到研究分子特性和临床特征之间的距离,并且授权研究人员把这些丰富的数据研究出生物学的特点和应用于临床。 cBio Cancer Genomics Portal简介 随着基因测序成本的降低,以及一些国家和国际组织的努力,如癌症基因图谱(Cancer  Genome  Atlas, TCGA, http://cancergenome.nih.gov/ )和国际癌症基因组联盟(The International Cancer Genome Consortium, ICGC),肿瘤基因组学的研究取得突飞猛进的发展。但是现在的癌症研究结果并不能直接的应用于癌症预防和治疗,阻碍了把基因组学得到的数据应用于肿瘤生物学领域、临床实验、药物开发等等。cBio Cancer Genomics Portal( http://cbioportal.org/ )由纪念斯隆-凯特琳癌症中心(Memorial  Sloan-Kettering Cancer  Center, MSKCC)资助,主要用于解决大样本肿瘤基因组学研究所得到的大量数据问题,以利于大样本肿瘤基因组研究结果更容易和更直接的应用于肿瘤研究(图A)。 图处来源于The cBio Cancer Genomics Portal: An Open Platform for exploring Multidimensional Cancer Genomics Data cBio Cancer Genomics Portal迄今包含5个发表的肿瘤数据,15个TCGA提供的数据。TCGA提供的数据根据TCGA的研究进展每月都会更新,并且如果TCGA增加了新的肿瘤,cBio也会随之添加。发表论文的肿瘤数据包括含有基因突变数据,但是TCGA提供的数据并不包含这些。TCGA的每个肿瘤类型一但确定,并且验证了体细胞突变,TCGA会提供突变数据, cBio 也会随之添加突变数据。除了突变数据,cBio还有一些拷贝数变化、基于微陈列和RNA测序的mRNA表达改变,DNA...

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