手把手教你 TCGA 数据库使用：以肝癌为例

肿瘤基因组图谱 (TCGA) 计划由美国 National Cancer Institute(NCI) 和 National Human Genome Research Institute（NHGRI）于 2006 年联合启动的项目，目前共计研究 36 种癌症类型。

TCGA 利用大规模测序为主的基因组分析技术，通过广泛的合作，理解癌症的分子机制。提高人们对癌症发病分子基础的科学认识及提高我们诊断、治疗和预防癌症的能力。 最终完成一套完整的与所有癌症基因组改变相关的「图谱」。

下面我们就以肝癌为例，着重介绍 TCGA 数据库及利用 TCGA 数据库现有的数据深入挖掘寻找肝癌发生的关键基因。

TCGA 数据及功能

组织处理

1. 癌症病人自愿捐赠肿瘤组织及正常组织样本，由人类癌症生物标本核心资源库承担癌症组织标本和正常组织标本的采集、处理和分配工作 

2. 组织样本经过严格标准处理（处理标准根据不同后续分析类型而异，具体标准请参见），确保质量可以用于进一步分析及测序，并由相关中心采用高通量测序技术进行基因和基因组排序

3. 获得的临床资料中，可以识别病人身份的信息去掉

整合研究

1. TCGA 基因组分析中心（GCC）比对肿瘤和正常组织，寻找异常的基因重组现象 

2. 高通量测序中心（GSC）分析与各癌症或者亚型相关的基因突变、扩增或者缺失。

3. 资料分析中心（GDAC）进行资料的整理、汇总、并提供图表报告给全体研究团队

资料分享

1. 资料综合中心（DCC）集中处理各个团队产生的资料，定期公开于网络上供全世界研究人员利用 

2. 提供公开的资料下载网站入口以方便进行资料搜索和下载

TCGA 数据类型和数据水平

 TCGA 数据类型分为以下几种：

TCGA 数据水平及类型：

TCGA 标准方法

下载肝细胞肝癌癌症组织及正常组织信息，统计分析采用 R 语言（3.1.1 版本）软件，需安装及加载的程序包（pheatmap，venndiagram，hist 等），然后用 DESeq 和 edgeR 程序包进行分析，结果以热图（pheatmap）、韦恩图（VennDiagram）hist、PlotMA 等表示。具体的差异基因分析策略参考 oshlack 等报道的方法 [1]。差异基因的判断标准：1-表达量在 2 倍以上或者 0.5 倍以下，2-P 版权声明

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