首先，我們進(jìn)入網(wǎng)站了解一下。官網(wǎng)網(wǎng)址為http://www./。進(jìn)入官網(wǎng)后，主頁(yè)分為以下三個(gè)區(qū)域，左側(cè)的為選擇研究的區(qū)域(按器官對(duì)各腫瘤分類(lèi))，中間是下載研究數(shù)據(jù)的區(qū)域，右側(cè)區(qū)域是對(duì)各研究數(shù)據(jù)的一個(gè)總結(jié)及該癌種的臨床信息。

我們先點(diǎn)擊右側(cè)區(qū)域的“Lung”了解一下，可以看到這是對(duì)肺癌所有研究數(shù)據(jù)的一個(gè)總結(jié)。

點(diǎn)擊“Clinical Data”，可以查看肺癌患者的臨床信息。

小編主要研究的是胸部腫瘤，所以今天就以TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)肺腺癌數(shù)據(jù)來(lái)舉例分析。首先，我們找到左側(cè)的“Lung”，點(diǎn)擊選項(xiàng)，再選擇一個(gè)肺腺癌的數(shù)據(jù)集。

下拉頁(yè)面，選擇數(shù)據(jù)類(lèi)型，包括突變數(shù)據(jù)、拷貝變異數(shù)據(jù)、mRNA表達(dá)數(shù)據(jù)、蛋白磷酸化數(shù)據(jù)，本帖我們選擇分析這四種數(shù)據(jù)。接下來(lái)選擇基因，選擇TGF-β通路的43個(gè)基因，當(dāng)然，也可以選擇自己已經(jīng)獲得的Hub基因或目標(biāo)基因，手動(dòng)輸入到基因輸入框中。輸入成功后，數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)自動(dòng)判斷輸入的基因是否有效，綠色代表輸入成功，最后點(diǎn)擊提交。

彈出的第一個(gè)頁(yè)面，顯示的各個(gè)基因?qū)?yīng)的總體樣本的分布情況，下拉頁(yè)面，圖形中各個(gè)顏色的含義都做了備注。

在這個(gè)頁(yè)面的右上角，提供了一個(gè)熱圖選項(xiàng)，小編試著將其點(diǎn)開(kāi)。

點(diǎn)擊“Add Genes to Heatmap”,得到一幅熱圖，這熱圖看起來(lái)怪怪的，不過(guò)也能湊合著看了。

第二個(gè)頁(yè)面是肺腺癌各數(shù)據(jù)類(lèi)型的分布，包括突變、擴(kuò)增、高度缺失、mRNA高表達(dá)、mRNA低表達(dá)、蛋白低表達(dá)、復(fù)雜改變。cBioPortal for Cancer Genomics提供大規(guī)模癌癥基因組數(shù)據(jù)集的可視化和分析。

有文獻(xiàn)使用cBioPortal數(shù)據(jù)庫(kù)中的8個(gè)肺癌數(shù)據(jù)集研究了肺癌中的CDK5的基因組變化，其改變包括擴(kuò)增，缺失，突變和復(fù)雜改變，其中6個(gè)數(shù)據(jù)集中突變比重最大，2個(gè)數(shù)據(jù)集中擴(kuò)增的比重最大(圖A)。（獲取文獻(xiàn)方式，請(qǐng)看文末）

第三個(gè)頁(yè)面，顯示的是兩個(gè)基因與腫瘤的相關(guān)性，假設(shè)A基因與腫瘤相關(guān)，那么B基因與腫瘤相關(guān)性就小一些，挺拗口的！我們可以通過(guò)Log2OR大小來(lái)判斷這種關(guān)系，如果Log2OR越小，則說(shuō)明A基因與腫瘤更相關(guān)，而B(niǎo)基因與腫瘤相關(guān)性則越小。

第四個(gè)頁(yè)面是一幅基因分析的離散圖，右側(cè)的圖的意思是肺腺癌中TGFB1基因與拷貝數(shù)變化的散點(diǎn)圖。左側(cè)的菜單中的基因、數(shù)據(jù)類(lèi)型都可以更改，根據(jù)需要，選擇不同的數(shù)據(jù)來(lái)作圖。

第五個(gè)頁(yè)面是查看突變的位置及類(lèi)型的，可以看出突變位點(diǎn)有兩個(gè)，分別是X287-splice(可變剪接位點(diǎn))和R244*(無(wú)義突變位點(diǎn))。

第六個(gè)頁(yè)面顯示的是共表達(dá)情況，左側(cè)是與TGF-β1相關(guān)的共表達(dá)基因，右側(cè)是某個(gè)基因與TGF-β1共表達(dá)的關(guān)系圖，共表達(dá)圖直接可以免費(fèi)下載，用起來(lái)非常方便。

第七個(gè)頁(yè)面是富集分析的情況。左側(cè)是這43個(gè)基因突變數(shù)據(jù)的一幅火山圖，同樣也可以查看拷貝數(shù)、mRNA表達(dá)、蛋白數(shù)據(jù)的火山圖。

第八個(gè)頁(yè)面是生存分析，第一幅圖查看的是總生存期的生存曲線。

下拉頁(yè)面，查看無(wú)進(jìn)展生存期的生存曲線。

第九個(gè)頁(yè)面是拷貝數(shù)的具體信息，點(diǎn)擊Download下載拷貝變異數(shù)據(jù)。

打開(kāi)文檔，可以查看基因變異的位置。

第十個(gè)頁(yè)面是蛋白互作網(wǎng)絡(luò)圖(PPI)，這個(gè)不用多說(shuō)，點(diǎn)擊頁(yè)面加以調(diào)整即可在文章中使用。

最后一個(gè)頁(yè)面，是數(shù)據(jù)下載的頁(yè)面，各類(lèi)型數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)以及矩陣均可以在這個(gè)頁(yè)面進(jìn)行下載。

比如，下載一個(gè)肺腺癌基因表達(dá)的矩陣。

看著還不錯(cuò)吧，是不是驚訝這樣也能分析TCGA數(shù)據(jù)？cBioportal網(wǎng)站不得不說(shuō)是小伙伴們的福利，操作非常簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)免費(fèi)分析，重點(diǎn)只是對(duì)數(shù)據(jù)的解讀。學(xué)了本帖，小伙伴們趕緊行動(dòng)起來(lái)吧！