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TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库是癌症基因组学研究的重要资源，包含了多种癌症类型的基因组、转录组、表观基因组和临床数据

news 2025/9/11 10:46:59

TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库是癌症基因组学研究的重要资源，包含了多种癌症类型的基因组、转录组、表观基因组和临床数据。下面我将为你梳理TCGA数据库分析的主要流程、常用工具及关键步骤，希望能帮助你更高效地开展研究。

分析阶段核心任务常用工具/方法关键输出/目标

数据获取从TCGA数据库下载所需数据 GDC Data Portal, TCGAbiolinks R包, GDC客户端基因表达矩阵、临床数据、突变数据等

数据预处理数据清洗、标准化、批次效应校正 limma, DESeq2, edgeR, ComBat 清洗和标准化后的高质量数据矩阵

差异表达分析识别不同条件（如癌与正常）下的差异表达基因 DESeq2, edgeR, limma 差异表达基因列表、火山图、热图

生存分析探究基因表达与患者预后的关系 survival R包, survminer R包, Cox模型 Kaplan-Meier曲线, 风险比, 显著预后基因

功能富集分析阐释差异基因的生物学功能和通路 clusterProfiler, DAVID, GSEA GO富集分析结果, KEGG通路图

高级整合分析多组学数据整合、机器学习模型构建 mixOmics, MOFA, 随机森林, 支持向量机, 神经网络多组学整合视图、分类或预测模型、潜在生物标志物

🧠 TCGA数据库分析主要流程

TCGA数据库的分析通常遵循一个从数据获取到生物学解释的流程，上图概括了其中的核心环节、常用方法和目标。

🔍 分析流程关键步骤详解

数据获取与预处理
◦ 数据下载：主要通过GDC Data Portal (https://portal.gdc.cancer.gov/) 进行。你可以根据项目（如TCGA-PRAD用于前列腺癌）、数据类型（如基因表达、突变、甲基化、临床信息）和数据格式进行筛选和下载。使用R包TCGAbiolinks可以通过编程方式查询和下载数据，提高效率。对于大量数据，GDC Data Transfer Tool这款命令行工具能更稳定地进行批量下载。

◦ 数据预处理：这是确保分析可靠性的关键步骤。
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▪   数据清洗：处理缺失值（如填补或删除）、去除低表达基因、纠正异常值。▪   标准化：消除样本间的技术偏差和批次效应。对于基因表达数据（如RNA-Seq count数据），常用DESeq2、edgeR进行标准化，或采用limma包的normalizeBetweenArrays函数。ComBat算法常被用于校正已知的批次效应。▪   数据整合：将不同来源的数据（如基因表达与临床数据）基于样本ID进行整合，注意确保样本标识的一致性。
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差异表达分析 (Differential Expression Analysis)
◦ 用于识别在不同组别（如肿瘤组织 vs 正常组织）中表达水平显著差异的基因。

◦ 常用工具：DESeq2和edgeR是分析RNA-Seq count数据的常用工具，而limma则更适用于微阵列数据或已转换的表达量数据。

◦ 结果解读与可视化：结果通常包括基因名、log2折叠变化（log2FC）和p值/校正后p值（如FDR）。火山图(Volcano plot) 可直观展示显著上/下调的基因（通常以log2FC绝对值大于1且FDR < 0.05为阈值）。热图(Heatmap) 则用于展示显著差异基因在不同样本中的表达模式。
生存分析 (Survival Analysis)
◦ 用于评估特定基因（或基因签名）的表达水平与患者生存预后（如总体生存期OS）之间的关系。

◦ 方法：最常用的是Kaplan-Meier曲线和Log-rank检验来比较高低表达组间的生存差异，以及Cox比例风险回归模型来量化风险比（Hazard Ratio, HR）并校正其他临床混杂因素（如年龄、分期）。

◦ 工具：R中的survival包和survminer包常用于完成此类分析并绘制出版级质量的图形。
功能富集分析 (Functional Enrichment Analysis)
◦ 旨在从生物学角度解释差异表达基因的意义，揭示它们可能富集的生物学过程、分子功能、细胞组分或信号通路。

◦ 常见分析类型：
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▪   GO富集分析 (Gene Ontology)：分析基因富集的生物学过程(BP)、分子功能(MF)、细胞组分(CC)。▪   KEGG通路富集分析：识别基因显著富集的代谢或信号转导通路。
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◦ 工具：R包clusterProfiler功能强大且常用。在线工具如DAVID、Enrichr也可供使用。
高级分析与整合
◦ 多组学数据整合：同时分析基因组、转录组、表观基因组（如甲基化）等多层次数据，以期更全面地揭示癌症的分子机制。相关工具包括mixOmics、MOFA等。

◦ 机器学习与生物标志物挖掘：应用随机森林、支持向量机等机器学习算法，基于基因表达或其他分子特征构建分类模型（如癌症分型）或预测模型（如治疗反应、预后）。