如何直接查找tcga数据中某一基因在某一肿瘤中的表达
如何看一个基因在癌和癌旁组织的表达预测?？
另外一种方法就是在一种肿瘤中寻找所有受到影响的基因😧_-🌦🕷，在ICGC数据门户中🪀🐺——🪅*，研究人员能通过点击数据搜索（Database Search）下的Genes🌱-🐵🦉，然后选择感兴趣的肿瘤类型🐈😎——🪱，以及一些其它参数🪢🌚-_😻🐓，比如分析的途径等🌤-——🐡，这样就能找到所有受到影响的基因😬_🎮。除此之外♣-🦇，TCGA数据门户中🎲♟_🌈🐏，还可以从Download Data menu上选择批量下载（B到此结束了？🥈🐱|_🐈。
人类结构基因4个区域🐭🎖--😖：①编码区*🌘|——🧿🦇，包括外显子与内含子🦖-🦘🎁；②前导区😷🐆-——🐼🦕，位于编码区上游😍🐏|🦡🦬，相当于RNA5’末端非编码区（非翻译区）🦠-🌟；③尾部区🦄🦀|_*🤥，位于RNA3’编码区下游🎽⭐️_🎐，相当于末端非编码区（非翻译区）🐬——🌹；④调控区😉🎐|🎨🤐，包括启动子和增强子等🏸|——🏅🦤。基因编码区的两侧也称为侧翼顺序说完了🍃🐳-🎃🌹。
另外一种方法就是在一种肿瘤中寻找所有受到影响的基因😧_-🌦🕷，在ICGC数据门户中🪀🐺——🪅*，研究人员能通过点击数据搜索（Database Search）下的Genes🌱-🐵🦉，然后选择感兴趣的肿瘤类型🐈😎——🪱，以及一些其它参数🪢🌚-_😻🐓，比如分析的途径等🌤-——🐡，这样就能找到所有受到影响的基因😬_🎮。除此之外♣-🦇，TCGA数据门户中🎲♟_🌈🐏，还可以从Download Data menu上选择批量下载（B到此结束了？🥈🐱|_🐈。
人类结构基因4个区域🐭🎖--😖：①编码区*🌘|——🧿🦇，包括外显子与内含子🦖-🦘🎁；②前导区😷🐆-——🐼🦕，位于编码区上游😍🐏|🦡🦬，相当于RNA5’末端非编码区（非翻译区）🦠-🌟；③尾部区🦄🦀|_*🤥，位于RNA3’编码区下游🎽⭐️_🎐，相当于末端非编码区（非翻译区）🐬——🌹；④调控区😉🎐|🎨🤐，包括启动子和增强子等🏸|——🏅🦤。基因编码区的两侧也称为侧翼顺序说完了🍃🐳-🎃🌹。
TCGA-06-0649-01B-01R-1849-01 第四个字段🥏-_🦎：11A和01B描述的就是样本类型🌎🐈⬛————🦋🌸，1-9是肿瘤🎐😟-|🌕⛅️，10-19是正常*🦇_😠，20-29是对照😛————🦔。A 和B 我也不知道啥意思😆🥅||*🦡。由于TCGA barcode 字段宽度是严格的🦜|🥍🎟。因此用substr就可提取names=colnames(RNAseq_dat)a=as.numeric(substr(names,14,15))table(a)可以看见数据中有到此结束了？🦗🐲|-🤩。
如果是肿瘤研究的话😴_|🦏🎽，那直接就使用TCGA的数据就可以来进行研究🦨————🤠😽。如果是其他疾病的话😚--*，那可能就需要去GEO里面搜索自己想有的数据集了🦑😬——🦘🐬。对于TCGA的数据🦥🪁-😮，也是有很好的数据库来直接得到分析结果的😙🦁-🦌👻。例如🐭🙉_🤿，我们这里想要看在肠癌当中ACE2和这些基因的关系🍂*——🏅，那么我们就可以在cbioportal数据库当中😆🙂——🐷🛷，寻找共表达基因🦙——_😒😨。..
TCGA数据库介绍?？
RPM counts记录在==isoforms==.quantification.txt文件中🍃🦔-😜🎽。文件中包括miRNA表达量定量分析中的所有列🐸😚——_*😞，除此之外还增加了isoforms的基因组坐标信息以及miRNA信息（前体或成熟&accession）使用Affymetrix SNP 6.0芯片🐔🌖——🌖，基于TCGA level 2 数据🐕🦺😖|🎄*，最终生成txt文件😻_🐵，包含5列（片段名称🐷🦂————🦠🐁，染色体😝|_🦒，基因组位置🪢|🦏🦘，结合到有帮助请点赞🎉-_😁。
TCGA数据分析系列（一）(qq.com)TCGA中数据类型主要有以下几种mRNA🦕🐱————🥇：mRNA芯片或者RNA-Seq测得的mRNA表达量microRNA😴|🤮🧿：microRNA芯片或者microRNA-Seq测得的microRNA表达量Clinical🍁🦢-_🐚：病人的一般情况🐹|🪴、诊治情况🐷——-😙、生存情况🎮_-☹️🍂、肿瘤分期等随访信息Copy Number🌑————🦈：SNP芯片得到的肿瘤组织比对正常组织的染色体上各等我继续说😗*|🤕。
乳腺癌治愈率高吗??？
研究人员通过分析癌症基因组图谱数据库(TCGA)的数据🐳🦙——_*，发现在所有乳腺癌的亚型中😘-|🐆，都存在PFKFB4过表达🦜🌈|🤭😭。证明PFKFB4-SRC-3通路是推动乳腺肿瘤发生的分子动力😹|🐗，导致其进入侵袭性转移性疾病🌞——🏅🤫。也就是说靶向PFKFB4-SRC-3通路可能在乳腺肿瘤中具有治疗价值🦙|🦄，尤其依赖于糖酵解的乳腺癌😝🏑————😻🦝。您好🙃——🎽，我是齐冬梅院长🐩-|*🦋，一位中医肿瘤科的希望你能满意🐀🤭——_🌱😁。
counts fpkm fpkm-UQ 其中最常用的是counts🦑-_🌛*，也就是基因未经过处理的表达量FPKM和FPKM-UQ是两种不同的矫正方法😷_🎏，也就是对counts数做矫正处理🐥😬————🦍🐳。你可以下载原始数据下来对比🤨|_🦜，就很容易理解🤫_🌹，
estimate 算法计算肿瘤纯度?？
转录组数据计算🌴😗_🐲🌗： 🌧_🎮💐，介绍了转录组数据如何得到三个score和肿瘤纯度找了TCGA的ACC count数据作为示例数据🐐🙂-🪢*。如果你想要我的示例数据🎖🎋——😤，请在生信星球公众号后台回复“est766”🎏🐝-|😬🦂。#8203;用自己的count数据也可以噢🎨🌖|🏐😋。#8203;这是曾老板写的函数🏆__🌻🐙，转录到此结束了？🕊🐚_🐝。
靠近或位于启动子区域的异常甲基化一般会抑制转录🎈——🧩⭐️，沉默相关基因的表达🎐——|🦕🤡。在肿瘤中🐀🎽-_💥，抑癌基因和DNA修复基因启动子区域的异常高甲基化使得抑癌基因沉默和修复基因失活🎟💐|——😬🎈，从而丧失对肿瘤发生的抑制作用🧧🎎||🦡，也是目前肿瘤甲基化研究的主要方向☹️🐝——|🦡。与其他基因缺陷模式相比😕——-😚，DNA甲基化作为最早发现的表观修饰途径之一🐌——😨🐏，其异常甲基化模式在不等我继续说🐍🎋_——🌗。