想研究肿瘤数据库，可不是只有TCGA、GEO能用。小编今天帮大家总结了一些没那么广为人知，但好用且仍在更新的癌症基因数据库。 综合性肿瘤数据库 TCGA（cancergenome.nih.gov/）即是综合性肿瘤数据库，关注与癌症的发生和发展相关的分子突变图谱。 小编这里给大家介绍一下其他的数据库。 1. ，提供大规模癌症基因组学数据中发现的在统计学上有显著复发突变的信息。 ICGC的主要目标是在全球范围内具有临床和社会重要性的50种不同癌症类型和/或亚型的肿瘤中生成全面的基因组异常（体细胞突变，基因异常表达，表观遗传修饰）目录数据，尽可能快地向整个研究团体提供数据，并且以最小的限制 ，加速研究癌症的成因和控制。
特纳和温伯格希望通过收集和分析海量的临床数据，打入医学界最为复杂、最需要研究、也是最艰难的一个领域：癌症治疗。 她不久前主持过杜克大学癌症研究计划（Duke Cancer Care Research Program），曾经介入早期的一些通过收购大量临床数据以改进癌症治疗的“梦幻”项目。 “我们在打造一家正好处于癌症空间的科技公司。”他说。（他经常使用“空间”这个词。） Flatiron的论点如下：目前，仅有一小部分癌症患者的治疗数据得到了有系统的采集。 特纳和温伯格并没有在鼓吹通过数据来终结癌症困扰的乌托邦式的科技梦想，而是希望能够带来有意义的进步。特纳表示：“我们所做的一切是在表明，如果我们能从其他行业中借鉴些什么，那就是数据的价值。 利用公开的临床数据，他们提取了超过350个类别，包括人口结构、地点、癌症发展期、疾病的生物学标识以及对疗法的反馈，等等。然后，他们再对其他类型的癌症重复这一过程。
特纳和温伯格希望通过收集和分析海量的临床数据，打入医学界最为复杂、最需要研究、也是最艰难的一个领域：癌症治疗。 “我们在打造一家正好处于癌症空间的科技公司。”他说。（他经常使用“空间”这个词。） Flatiron的论点如下：目前，仅有一小部分癌症患者的治疗数据得到了有系统的采集。 特纳和温伯格并没有在鼓吹通过数据来终结癌症困扰的乌托邦式的科技梦想，而是希望能够带来有意义的进步。特纳表示：“我们所做的一切是在表明，如果我们能从其他行业中借鉴些什么，那就是数据的价值。 利用公开的临床数据，他们提取了超过350个类别，包括人口结构、地点、癌症发展期、疾病的生物学标识以及对疗法的反馈，等等。然后，他们再对其他类型的癌症重复这一过程。 见财富中文网：大数据能治愈癌症吗？
数据库介绍 癌症图像档案 （The Cancer Imaging Archive，TCIA）是一项可以de-identify和托管可供公众下载的大量癌症医学图像的服务。 ，以分析可能与相应的蛋白组学、基因组学和临床数据相关的癌症表型。 （2）TCGA 从癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas, TCGA）收集中搜索和可视化数据，以调查可能与相应基因组和临床数据相关的癌症表型。 （3）其他数据集 7. 从2019年开始，NCI癌症成像计划信息学实验室正在支持一个额外的TCIA图像数据收集中心，该中心特别关注临床试验数据。 最近的临床经验表明，感染患者的胸部成像可能显示特定的肺部表现，可用于对患者进行隔离和预测严重感染后遗症。到目前为止，大多数经验都是胸部CT和放射学检查。
01 中国本土大样本数据：癌症真的可预防！ 该研究由美国癌症研究所、中国医学科学院肿瘤医院肿瘤研究所等八家机构联合参与，使用了2013年的全国肿瘤登记中心的肿瘤数据[3]，结合2002年及2006年的中国居民营养和健康状况调查[4]、2010年全球成人烟草调查数据 [5]，数据覆盖了全国约17%的人口，近2.26亿人！ 根据2016年发表在顶尖杂志CA上的“中国数据”，我国每年新发癌症病例高达430万，癌症死亡病例高达280万[19]。而本文研究显示，45%的癌症死亡与生活方式及感染相关。 来源：大数据观察
下面是（ 数据挖掘 ）直播配套笔记 因为是癌症方面，自己不研究这一方面，所以不常用，但是GEO的转录组数据，是根据这个文件改写的 0.安装包 options("repos" = c(CRAN="http 1.数据下载 最方便的是xena。可以网页下载，也可以用代码下载。 14,15)) < 10,'tumor','normal') Group = factor(Group,levels = c("normal","tumor")) table(Group) 6.保存数据 TCGA以外的数据没有clinical,surv，从下面代码里去掉。 save(exp,Group,proj,clinical,surv,file = paste0(proj,".Rdata")) 其他数据下载方法 gdc-client 是从官方网站下载，代码在gdc文件夹
癌症研究常用资源常见的数据类型癌症研究中有五种基本数据类型：分子组学数据、微扰表型数据、分子相互作用数据、成像数据和文本数据。分子组学数据描述细胞系统和组织样本中分子的丰度或状态。 这些数据是癌症研究中从患者或临床前样本中产生的最丰富类型：癌症研究中常见的分子组学数据类型扰动表型数据描述了细胞表型，如细胞增殖或标记蛋白丰度，在基因水平或药物治疗的抑制或扩增后如何改变。 能够对癌症数据集进行交互式分析的Web应用程序癌症数据整合分析策略及转化研究整合分析尽管数据密集型研究可能产生数百名患者的组学数据，但癌症研究的数据规模仍远远落后于计算机视觉等其他领域。 尽管许多大数据的进步令人鼓舞，，但在癌症研究和临床中的大数据应用方面仍存在相当大的挑战：1）数据可用性不理想。癌症数据科学的一个关键挑战是数据和代码的可用性不足。 数据规模差距的另一个原因是癌症临床和生物学研究缺乏数据生成标准。全球研究界未来对扩大癌症数据集的投资将是至关重要的，以使更好的计算模型能够推动基础研究、癌症诊断和新疗法的发展。
TCGA（The Cancer Genome Atlas, 癌症基因组图谱，https://portal.gdc.cancer.gov/）是美国国家癌症研究所(National Cancer ，从而提高对于癌症的预防、诊断和治疗能力。 截止2020年1月13日，TCGA里面一共收录了63个癌症相关项目，那么有人不禁要问了，如何获取这63个癌症项目的具体项目编号和名称。今天我们就来聊一聊。 ? TCGAbiolinks获取癌症临床信息 if (! Prostate Adenocarcinoma 前列腺腺癌 FM-AD Foundation Medicine Adult Cancer Clinical Dataset (FM-AD) 基础医学成人癌症临床数据集
作者|龚丹韵 转自|腾讯科技 题图|视觉中国 当下中国，大数据是个热词。大数据是怎样发挥价值的？ 记者在这里却看到，人与人交流的传统调研模式，不仅没有被所谓大数据掩埋，反而在大数据时代，被一个个数据又激发出来。 他可能先去找数据师，去调相关的大数据。大数据显示，95后更热衷于每天上网“签到”。但是他们“签到”究竟是出于什么心理，获得了什么满足，数据并不懂。 于是，产品经理接着找韩娜，请她进行用户研究。 李航：目前看待和处理大数据有几种方式。 一类是对年龄、性别、星座等基础结构型数据进行呈现和总结。 第二类是视频数据、语音数据、图像数据。 现在我们正在研究，如何让语音数据与图像数据结合进行分析。
我父亲与癌症的战役才刚刚打响。 这种情况下大数据在医疗保健中可能成为真正的生命救星。通常来说，在医学里我们知道的治疗方法，只是对大多数病人有效，而不一定对某个具体病人有效。 所幸现在通过大数据来挽救我父亲的生命还为时不晚。我做的第一件事就是安排一家总部在马萨诸塞州的癌症诊断公司Foundation Medicine，来给他的肿瘤样本进行基因组测序。 可惜Foundation Medicine公司的分析结果表明，我父亲的肿瘤里有一段称为TE2的基因突变片段，目前还没有已知的可匹配的针对该TE2片段的治疗方式。 上述这类分析一般受限于当下有多少数据可用。为了实现真正的个性化的癌症治疗的目的，我们仍需要更多的数据，并将这些数据和具体的临床信息相关联。 随着越来越多的数据和分析技术的提高，我们不仅可以创建个性化的癌症治疗方法，还可以加速创新，提高治疗安全性，降低成本，从而塑造一个更加有效的癌症医疗体系。
我们一直提到过下载TCGA的33种癌症的全部数据，尤其是表达量矩阵和临床表型信息啦，这里我们推荐在ucsc的xena里面下载：https://xenabrowser.net/datapages/ GDC TCGA Thyroid Cancer (THCA) (14 datasets) GDC TCGA Uterine Carcinosarcoma (UCS) (14 datasets) 其实并不是每个癌症都有很好的数据 ，如果使用一个简单的标准，比如大于150个样品的癌症，过滤一下就剩下了22种癌症。 impact of DNA methylation on transcriptional dysregulation across 22 human cancer types》，如下所示： 22种癌症 这样的话，就方便大家分门别类的讨论，消化道和生殖系统癌症肯定是差异很大，混起来讨论后也需要拆开对比说明。
作者：孙强 （大数据文摘医疗专栏主编） ---- 奥巴马总统在不久前的国情咨文中重新阐述了美国要战胜癌症的信心和决心，副总统拜登更是将之命名为癌症的“登月计划”。 项目收集的数据现在高达几个PB，覆盖了30多种不同的癌症疾病。 ”；基因组研究的急先锋CraigVenter博士当然也不甘落后，新打造的公司Human Longevity Inc全力介入癌症基因组测序及诊断中，并且从谷歌挖掘了优秀的数据科学家，要用机器学习和深度学习的手段来分析癌症大数据 征服癌症， 中国需要自己的癌症大数据 癌症问题在中国也是日益严重的大问题：人口的老龄化，环境的污染，都使得癌症的发病率居高不下，并且日趋严重。 － TCGA病人样本的种族偏向－ 白人病人占到80%(数据来源于TCGA临床数据分析) 结语 完成征服癌症的“登月计划”，其复杂度及困难程度并不比“登月计划”低，更多的数据，更多的优质数据，将是完成这一计划不可或缺的前提条件
之前小编给大家做过一期癌症研究数量性状位点（QTLs）数据库套装：PancanQTL、Pancan-meQTL、CancerSplicingQTL。 最近小编又找到一个癌症免疫QTLs数据库：CancerImmunityQTL，其为了解人类癌症中免疫浸润的种系决定因素提供重要资源，从而能够更精确地开发免疫干预方法。 开发团队利用TCGA数据库中的基因型数据和CIBERSORT估计的免疫细胞分数，开发了一个计算管道来识别33种癌症类型中的immunQTLs，共鉴定了913个不同癌症类型的immunQTLs，其中5个immunQTLs 这些研究揭示了遗传变异对各种癌症类型的免疫状况的广泛影响，其可以作为潜在的预后和治疗标志物。然而，目前还没有开发出系统地分析多种癌症类型的ImmunQTLs的数据库。 下载 CancerImmunityQTL还提供了数据下载的模块，每种癌症类型的所有三个数据集都可以从“下载”页面下载。
当下中国，大数据是个热词。大数据是怎样发挥价值的？关注到腾讯近日发布的大数据报告《95后迷之隐私观大揭秘》，记者走进位于深圳的腾讯总部，走进那些让数据“活”起来的人。 记者在这里却看到，人与人交流的传统调研模式，不仅没有被所谓大数据掩埋，反而在大数据时代，被一个个数据又激发出来。 他可能先去找数据师，去调相关的大数据。大数据显示，95后更热衷于每天上网“签到”。但是他们“签到”究竟是出于什么心理，获得了什么满足，数据并不懂。 于是，产品经理接着找韩娜，请她进行用户研究。 李航：目前看待和处理大数据有几种方式。 一类是对年龄、性别、星座等基础结构型数据进行呈现和总结。 第二类是视频数据、语音数据、图像数据。 现在我们正在研究，如何让语音数据与图像数据结合进行分析。
根据安全实验室收集得到的数据表明，今年全球网络威胁水平总体增长6.9%，41.6%的用户电脑至少遭受过一次攻击。 大多恶意移动应用主要为了窃取钱财，其次是个人数据。安卓系统仍然是主要攻击目标，它吸引了多达98.05%的已知恶意软件。
“癌症”被称为是万病之王，即使是现代医学技术突飞猛进的今天，想要完全治愈癌症还是有着很大的难度，况且治疗费用很高，化疗的过程也非常的痛苦与折磨人。关于癌症，读者们到底知道多少？哪些是中国人常见的癌症？ 今天小编就从各个数据的角度来为大家一一揭开 1 中国的癌症情况 肿瘤有良性和恶性之分，而恶性肿瘤通常被称为是癌，而中国一直是个癌症大国，根据世界卫生组织发布的《2020年世界癌症报告》显示，去年中国癌症的新发病例达到 2020年全球最新的癌症负担数据中一个最明显的变化是乳腺癌新发病例的快速增长，已经取代了肺癌称为了全球第一大癌症，根本原因之一就是乳腺癌症因素的不断变化，例如推迟生育、生育次数减少、肥胖超重以及缺乏运动等等 3 中国癌症的地域分布 当然，不同类型的癌症有着明显的地域分布。 在癌症治愈方面，日本做的尤其的出色，在所有类型的癌症病例当中，存活率都比咱们中国要高。 ? ? 6 又该如何去预防癌症呢？
今天很容易通过大数据对市场一目了然，但一目了然之后怎么做？漠视它、改正它、还是适应它？当整座城市管理，都可以用大数据运算出一个“最佳方案”时，城市又会怎样？ ? 当下中国，大数据是个热词。 大数据是怎样发挥价值的？ 关注到腾讯近日发布的大数据报告《95后迷之隐私观大揭秘》，记者走进位于深圳的腾讯总部，走进那些让数据“活”起来的人。 ? 他可能先去找数据师，去调相关的大数据。大数据显示，95后更热衷于每天上网“签到”。但是他们“签到”究竟是出于什么心理，获得了什么满足，数据并不懂。 于是，产品经理接着找韩娜，请她进行用户研究。 李航：目前看待和处理大数据有几种方式。 一类是对年龄、性别、星座等基础结构型数据进行呈现和总结。 第二类是视频数据、语音数据、图像数据。 现在我们正在研究，如何让语音数据与图像数据结合进行分析。
下面是学员的（ 数据挖掘 ）直播配套笔记 一. “生存分析前的数据整理” 1.读入数据 表达矩阵只需要tumor数据，不要normal，将其去掉，新表达矩阵数据命名为exprSet； 临床信息需要进一步整理，成为生存分析需要的格式，新临床信息数据命名为 由于不同癌症的临床信息表格列名可能不同，这里的代码需要根据实际情况修改。 5.1 切割数据 用R包caret切割数据，生成的结果是一组代表列数的数字，用这些数字来给表达矩阵和meta取子集即可。 5.切割数据构建模型并预测 5.1 切割数据 用R包caret切割数据，生成的结果是一组代表列数的数字，用这些数字来给表达矩阵和meta取子集即可。
cancers 日期：2021-09-29 期刊：Nucleic Acids Research DOI：https://doi.org/10.1093/nar/gkab905 一句话概括 一个包含人类多种癌症的 但是这些数据库只做了初步的分析，比如细胞分群、差异分析 还有一些专注于疾病的scRNA数据库，比如CancerSEA、TISCH，它们提供了额外的注释和富集分析等。 目前包括人类20种癌症的208个样本的638,341个单细胞数据 数据搜集 数据来自：GEO、ArrayExpress、EBI、GSA、ZENODO，涵盖了10X Genomics, Smart-seq2 10X数据采用cellranger V5处理； 非10X数据使用Fastp+Trimmomatic+zUMIs处理 常规数据处理 质控 DoubletFinder用于doublets去除（标准是7% per 对这些基因进行了过滤（至少在三个数据库中存在，并且在数据集呈现出类似的表达模式） 拿到TCGA 的13个癌症项目的bulk RNAseq数据，看在不同癌症的组织水平上这些基因的表达模式，也当做scRNA
据报道，一家标准普尔500指数上市公司的SaaS平台由于配置错误而导致数据泄露。 我们看到多个SaaS平台上的主要数据泄露。在过去的几周，我们看到多个SaaS应用程序的网络攻击有所增加。” 他们不了解责任共担模型，也不了解他们在保护数据以及正确配置和使用SaaS方面的义务。” 激进的数字化转型导致出现安全问题 O'Connor将SaaS错误配置与过去的AWS S3存储问题进行了比较。 这是一种常见模式，客户通常会无意中将SaaS平台的内部数据暴露给外部世界。 根据我们发布的调查报告，在我们分析的高达70%的案例中，发现了这种数据泄露无需任何身份验证，不需要密码，也不需要侵入别人的计算机。”
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