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Oncomine:肿瘤芯片数据库

肿瘤作为人类健康的头号杀手,其研究的重要性不言而喻。随着芯片和NGS技术的发展,发表了很多的肿瘤相关数据。 然而这些数据来自不同的组织和团队,由于缺乏统一的数据管理和组织,这些数据在发表之后就没有再利用了,为了提高数据利用率,促进肿瘤研究的发展,Oncomine的开发团队收集了各种来源的肿瘤相关的芯片数据,用标准化的分析流程处理这些数据 ,数据分析的结果通过web服务查询和可视化,对应的文章链接如下 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1635162/ 数据库的网址如下 https: 该数据库中主要收录了以下两种类型的肿瘤芯片数据 mRNA expression DNA copy number 每批芯片数据用dataset表示,所有芯片数据对应的肿瘤类型和样本数示意如下 ? 通过Oncomine数据库,可以方便的探究肿瘤相关的DNA拷贝数和基因表达谱数据。

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TANRIC:肿瘤相关lncRNA数据库

TANRIC整合了来自TCGA, CCLE等大型肿瘤研究项目的数据,对多种肿瘤的lncRNA表达量进行分析,差异分析,并对lncRNA与临床信息,基因组等数据进行相关性分析,文章发表在Cancer Research cancerres.aacrjournals.org/content/75/18/3728 网址如下 https://ibl.mdanderson.org/tanric/_design/basic/main.html 数据库构建的 以Gencode数据库中的lncRNA为标准进行分析,在分析前,过滤掉了其中与蛋白编码基因的exon有重叠的lncRNA 下载TCGA,CCLE等项目的RNA_seq数据,对肿瘤中的lncRNA进行定量 Summary 这部分可以查看每种肿瘤的数据来源,样本个数等信息,示意如下 ? 点击Show按钮,可以查看详细信息,示意如下 ? 2. 对于肿瘤中的lncRNA研究而言,该数据库非常值得参考。

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    mSignatureDB:肿瘤突变特征数据库

    mSignatureDB是一个肿瘤突变特征的数据库,以COSMIC数据库中收录的30种突变特征作为参照,分析了来自TCGA和ICGC中约15000多个肿瘤样本中这30种突变特征的构成,文章发表在Nucleic Acids Research上,链接接如下 https://academic.oup.com/nar/article/46/D1/D964/4626771 数据库的网址如下 http://tardis.cgu.edu.tw 与临床数据的关联 将signature的构成作为每个肿瘤样本的特征,对样本进行聚类,并探究与临床信息的关系, 以肿瘤不同阶段为例,结果示意如下 ? Mutational Signature Framework, 利用和COSMIC相同的算法来识别mutation signatures, 本质上是通过调用mutSignatures这个R包来实现 通过该数据库不仅可以查看 TCGA肿瘤样本中突变特征的构成,也可以对自己的数据进行突变特征的相关分析。

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    TSNAdb:肿瘤新抗原数据库

    TSNAdb是一个肿瘤特异性新抗原的数据库,从TCGA和TCIA数据库中收集了16种肿瘤共7748个肿瘤样本的体细胞突变和HLA alleles信息,然后分别使用NetMHCpan v2.8和NetMHCpan v4.0两款软件来预测突变的肽段与HLA之间的亲和力,对应的文章链接如下 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6203688/ 数据库的网址如下 Browser 通过基因名称来查看相关的肿瘤新抗原,可以指定分析的软件和肿瘤类型,检索框示意如下 ? 结果示意如下 ? 2. Search 通过基因名称进行检索,检索框示意如下 ? Validation 利用IEDB数据库中提供的肽段与HLA亲和性数据进行验证,结果示意如下 ? 4. Download 将分析结果按照不同的肿瘤类型分开,示意如下 ? 通过TSNAdb可以快速检索肿瘤新抗原,分析查找多种肿瘤中共享的新抗原,有助于寻找新的免疫治疗靶点。

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    肿瘤转移相关lncRNA数据库

    今天给大家介绍的这个数据库是一个和肿瘤转移相关的lncRNA数据库: LncR2metasta(http://lncr2metasta.wchoda.com/) ? 2.1 浏览模式 在浏览模式下,我们可以对基于lncRNA的类型或者肿瘤转移事件来进行检索。例如,假如我们想要查看肿瘤细胞侵袭相关的lncRNA。 在和这一分类相关的lncRNA当中,我们可以看到lncRNA的基因名;相关研究的肿瘤以及lncRNA在不同数据库当中的ID号。 我们需要做的,就是:i)选择肿瘤转移事件; ii) lncRNA 类型;iii)输入想要检索的lncRNA。 例如我们这里输入:H19 ? 这个时候,我们就可以使用这个数据库查一下我们获得的lncRNA是否有人做过。 假如我们在分析的时候,寻找到了几个肿瘤转移相关的lncRNA。那我们讨论的时候肯定要进行相关的介绍的。

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    mutagene:肿瘤突变频谱数据库

    mutagene是一个肿瘤突变频谱数据库,从ICGA, TCGA等肿瘤项目中收集整理蛋白编码基因上的体细胞突变数据,分析识别对应的突变频谱,对应的文章发表在Nucleic Acids Research, nar/article/45/W1/W514/3796332 网址如下 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/mutagene/ 通过Explore菜单,可以查看数据库中收录的突变频谱信息 profiles 根据以下4种条件,分别计算突变频谱 Cancer types Primary tumor sites Benign samples Cancer Census Genes 以肿瘤类型为例

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    oncomirdb:肿瘤相关的miRNA数据库

    miRNA 该miRNA调控原癌基因或者抑癌基因 该miRNA与肿瘤的表型或者细胞过程相关 而且必须是文献中有对应的实验手段验证的过的,才会收录到该数据库中。 目前,该数据库共收录了328个miRNA和对应的829个靶基因。 通过首页的search菜单,可以根据miRNA ID, 肿瘤类型,组织类型等多种字段进行检索,以乳腺癌为例,检索结果如下所示 1. table 在表格中给出了肿瘤相关的miRNA,靶基因,功能,对应的文献等信息 2. network 将该肿瘤中miRNA和靶基因的调控关系以网络的形式进行展现,示意如下 ? 蓝色节点代表miRNA, 黄色节点代表对应的靶基因。 该数据库中收录的miRNA与肿瘤的关系,都有对应的文献支持,在研究肿瘤相关的miRNA时,非常值得参考。 ·end·

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    The Cancer Immunome Atlas:肿瘤免疫图谱数据库

    肿瘤免疫疗法在多种恶性肿瘤的临床治疗上取得了显著效果,然而还是存在大部分患者对于免疫疗法没有响应的问题。 /retrieve/pii/S2211124716317090 为了更好的查看分析结果,将相关数据整理成了一个数据库,网址如下 https://tcia.at/ ? 点击每个肿瘤对应的柱状图,可以查看具体的数据,以乳腺癌BRCA为例,结果如下 1. Patients list 列出了每个肿瘤患者的ID, 性别,年龄等信息,示意如下 ? GSEA 分析在某种特定的肿瘤中免疫细胞是否富集,结果示意如下 ? 5. Heterogeneity 分析不同肿瘤患者的异质性,结果示意如下 ? 6. 该数据库不仅可以查看TCGA中不同肿瘤的分析结果,其分析内容也值得我们借鉴,对于肿瘤样本的NGS数据, 可以进行基因表达与生存分析的关联分析,可以进行免疫细胞浸润分析,新抗原预测等分析内容。

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    肿瘤全面分析数据库:oncomine使用介绍

    在做肿瘤研究的时候,我们现在都知道可以提前查一下基因的表达和临床特征有没有相关性 ,这样对我们的下一步实验也是一个预测的方向。 常用的数据库就是GEO了,但是使用GEO还要一个一个数据集找,这样又很浪费时间。所以有没有简单的方法呢? 由于这个数据库还是很重要使用起来也是很简单的,所以这里就从注册账号开始,很详细的介绍一下这个数据库的功能吧。 1. Outlier分析是基于肿瘤异质性进行的离群值或异常值的分析,即只在肿瘤的某些亚型或特定群体中异常表达。 对于图中的小方格,蓝色代表TP53在对应的肿瘤低表达,红色代表高表达,灰色代表没有数据。其中数字表示符合筛选条件的研究数量。 鼠标置于格子上方,会显示对应的信息。

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    NCG:肿瘤驱动基因数据库

    驱动基因的识别是肿瘤基因组学研究中的一项重要内容,NCG是一个肿瘤驱动基因的数据库,目前最新版本为v6.0, 网址如下 http://ncg.kcl.ac.uk/index.php 共收录了2372个驱动基因 General information 提供了基因在NCBI, Ensembl, Uniprot等数据库的链接,同时也提供了蛋白结构域SMART, 体细胞突变COSMC,相关疾病OMIM等数据库的链接, Cancer Information 提供了该基因相关的肿瘤信息,以COSMIC数据库和对应的pubmed文献链接的形式查看,示意如下 ? 3. Gene Essentiality 利用PICKLES, OGEE数据库对基因的重要程度进行评分,结果示意如下 ? 通过该数据库,可以快速检索肿瘤的驱动基因,并对基因的各种注释信息进行查看和分析。

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    CancerSCEM | 肿瘤单细胞表达分析数据库

    在之前的一些推送当中,我们介绍过一些关于基因表达情况查询的数据库 [[GEDS-基因表达可视化工具]] [[TCPA TCGA-蛋白表达数据库]] [[GEPIA2-TCGA表达分析数据库]] 之前的一些数据主要是基于 所以也就有了 CancerSCEM : https://ngdc.cncb.ac.cn/cancerscem/index 背景数据集 CancerSCEM 是一个基于肿瘤单细胞测序数据来分析基因表达情况的数据库 最终就得到了 CancerSCEM 这个数据库数据库使用 目标测序数据检索 在 CancerSCEM 当中我们首先可以检索目前这个数据库当中有哪些数据集。 通过检索,就可以知道这个基因在不同肿瘤当中单细胞测序的基本表达情况 在线分析 同时由于是单细胞测序,所以就会对细胞进行分群。 总的来说 以上就是这个数据库基本使用方法了。相当于作者对很多公共的单细胞测序数据都进行了分析。如果有自己想要研究的肿瘤的话,同时需要单细胞测序数据的话,可以来这里检索一下。说不准已经有分析好的了。

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    lnc2Cancer:lncRNA相关肿瘤数据库

    lnc2Cancer是一个从文献中收集整理的人类lncRNA相关肿瘤信息的数据库,网址如下 http://www.bio-bigdata.net/lnc2cancer/ 目前最新版本是v2.0, 相比v1.0 , 收录的lncRNA数量,肿瘤亚型数量,lncRNA与肿瘤相关联的数量都显著增长,示意如下 ? 在该数据库中,将lncRNA与肿瘤的关系分成了以下类别 Circulating lncRNA-cancer Prognositc lncRNA-cancer Drug resistant lncRNA-cancer 根据患病与治疗的不同阶段,分成了肿瘤发生期,预后,抗药性3个方面;同时,还给出了文献中报导的,调控lncRNA的其他分子信息,包括以下几种 TF miRNA variant methylation 该数据库的数据是免费下载的,示意如下 ? 相比lncrnadisease数据库,ln2Cacner专注肿瘤领域,而且做了细致的划分,同时也提供了相关的TF, miRNA, SNP, 甲基化等信息。

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    FPIA|融合基因肿瘤多组学分析数据库

    关于融合基因,之前我们已经介绍了多个相关的数据库数据库使用 在使用数据库进行多组学融合基因分析之前,首先还是需要进行融合基因的检索的。查看一下是否有我们想要检索的融合基因。 在FPIA当中提供了三种查找融合基因信息的方式: 1)某一个基因检索;2)具体融合基因检索;3)某一个肿瘤检索 例如我们这里查询:FGFR3有关的融合基因。就可以在基因检索当中输入:FGFR3.。 之后就可以对这些融合基因进行分析了 其中涉及到的分析包括:1)基因表达;2)肿瘤纯度;3)突变;4)拷贝数变异;5)蛋白表达;6)免疫浸润;7)细胞干性;8)端粒长度;9)微卫星不稳定性;10)生存分析以及 再比如在观察融合基因与否和肿瘤预后是否有关系。 至于其他的,有兴趣的可以去分析一下看看。 总的来说 以上就是关于FPIA的主要使用方法。

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    TSGene:肿瘤抑癌基因数据库

    Expression 展示该基因在不同肿瘤的正常和患病样本的表达量信息,以及差异分析的结果,示意如下 ? ? 4. 利用TransFac数据库提供了调控该基因的转录因子信息,示意如下 ? 利用Uniprot数据库提供了该基因的转录后修饰信息,示意如下 ? 利用DiseaseMeth数据库提供了该基因上的甲基化位点表达谱信息,示意如下 ? 5. Interaction 提供了基因的相互作用信息,其相互作用来源于多个数据库,示意如下 ? 数据库中的信息是免费下载的,这个数据库和ONGene数据库正好互补,对于肿瘤研究而言,这两个数据库都非常值得参考。

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    dbDEMC:肿瘤中差异表达的miRNA数据库

    为了探究miRNA在肿瘤发生与发展中的角色,有过去的几十年间,有很多的文章和数据陆续发表,通过整合公开发表的数据,dbDEMC的开发团队提供了一个在线网站,可以方便的查询在某种肿瘤中特定miRNA的表达趋势 ,网址如下 http://www.picb.ac.cn/dbDEMC/ 该数据库目前收录了2224个miRNA, 36种肿瘤,73种肿瘤亚型,209个miRNA在肿瘤中的表达谱数据,示意如下 ? 其中乳腺癌的相关记录是最多的,各个肿瘤比例如下图所示 ? 通过Search功能,可以针对特定的miRNA进行检索,只需要输入miRNA的ID即可,检索框示意如下 ? 检索结果如下所示,给出了相关的GEO编号,肿瘤类型,细胞系,上下调趋势等信息 ? 通过Browse功能,可以通过肿瘤类型浏览相关记录,示意如下 ? 通过该数据库,可以方便的检索已有的miRNA在肿瘤领域的相关研究,不论是前期调研,还是后期根据自己的数据进行验证,都非常的有用。

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    肿瘤预后相关DNA甲基化数据库

    写在前面 关于DNA甲基化相关的数据库,我们介绍了很多。上一周的时候,更是转载了一个介绍了20多个表观遗传相关的数据库。每一个数据库有些时候就是做的东西不一样的。 这个数据库需要还是寻找和肿瘤预后相关的甲基化位点,同时通过DNA甲基化功能元件(methylation-related functional elements, DMFEs)来尝试探讨其甲基化位点的功能 数据库介绍 之前的关于DNA甲基化预后预测的数据库已经有很多了。新的数据库之所以能发表还是有其新的功能的。这个数据库也比较了几个常用的DNA甲基化预后预测数据库的功能。 通过比对,结果当然还是自己数据库好的。 ? 通过以上的对比,我们可以发现这个数据库纳入的数据库,这个数据库除了经典的TCGA数据库,同时也纳入了很多GEO的数据。 ? 数据库使用场景 这个数据库的使用主要还是在研究与预后相关的DNA甲基化的时候使用的。如果我们研究某一个基因甲基化的时候,可以利用这个数据库观察目标基因的甲基化在目标肿瘤组织当中情况。

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    SPENCER-肿瘤LncRNA编码肽查询数据库

    因此今天就来介绍一个用来检索肿瘤相关LncRNA编码肽段的数据库:SPENCER | A comprehensive database for small peptides encoded by ncRNA 首先,作者在 [[iProX_ProteomeXchange-蛋白质谱原始数据检索数据库|ProteomeXchange]] 当中检索和肿瘤有关的,最终得到来自55个数据集当中的1726个肿瘤样本的质谱数据 ---- 数据库使用 SPENCER一共提供了三个主要的功能:1)数据库浏览;2)数据检索以及3)BLAST 浏览和检索 在数据的浏览当中,我们可以查看这个数据库的所有基本信息,比如有多少个肿瘤特异性的肽 在里面也可以进行筛选是否是肿瘤特异性的,是否经过验证的以及是否有免疫原性。 同时在检索当中,可以检索目标数据。 另外SPENCER主要是用来预测肿瘤相关肽的。如果要做其他疾病的话,其实参照其数据库的分析流程,可以直接检索其他疾病的进行分析即可。如果数据多了也可以构建一个数据库的。

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    miRCancer:肿瘤相关的miRNA表达谱数据库

    miRCacner是一个肿瘤相关的miRNA数据库,通过收集和整理文献,给出肿瘤相关的miRNA以及对应的表达趋势,网址如下 http://mircancer.ecu.edu/index.jsp 通过Browse 功能,可以查看该数据库中的记录,示意如下 ? 对于每种肿瘤,列出了相关的miRNA以及在患病者中的表达趋势,还给出了对应的文献,点击miRNA的链接,可以在mirBase数据库中查看miRNA的详细信息,点击对应的文献可以跳转到pubmed。 可以根据miRNA的名字或者肿瘤的名字进行检索。该数据库是免费下载的,每个版本数据量示意如下 ? 当分析某种肿瘤的miRNA数据时,通过该数据库,可以快速检索得到已有的肿瘤相关miRNA的研究结果,因为给出了miRNA的表达趋势,可以和自己的miRNA数据相互印证。

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    肿瘤细胞系还有在线数据库

    肿瘤细胞系在肿瘤发生机制的阐明,药物敏感性的检测,肿瘤标志物的发现等研究内容中发挥重要的作用。肿瘤细胞系的数据显得尤为重要。 之前给大家简单介绍了癌症体细胞突变COSMIC(Catalogue of Somatic Mutations in Cancer)数据库,今日给大家安利另一个肿瘤细胞系数据库CCLE,全称为Broad 迄今为止,CCLE团队在更新和维护CCLE数据库方面共发表了4篇文献,从肿瘤细胞系的药物特征到肿瘤细胞系的代谢特征,从芯片数据到如今的二代测序,CCLE数据同COSMIC一样都在不断更新。 ? CCLE数据库是公开的数据库,通过普通的邮箱注册就能获取数据库中公开的数据。 据统计数据库中共包含40种癌型(包含未知的癌型),1457个肿瘤细胞系的数据,可以说CCLE数据库和COSMIC都是研究肿瘤细胞系的利器。

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    单细胞+肿瘤微环境+肿瘤耐药+肿瘤免疫治疗

    肿瘤,在医学上是指细胞的异常病变,肿瘤细胞与正常细胞相比,存在结构、功能和代谢的异常,它们具有超常的增生能力,这种增生和机体不相协调。 A.良性的角化病;B.轻度鳞状异常增生;C.重度鳞状异常增生;D.鳞癌 肿瘤组织里面除了肿瘤细胞,还存在结缔组织、炎症细胞、纤维细胞等;肿瘤有十大基本特征:无限增殖潜能、侵袭和转移性、失去接触抑制 scRNA-seq在肿瘤方向上的研究有很多,例如研究肿瘤微环境、研究免疫细胞或肿瘤细胞、研究肿瘤耐药等,不同研究方向的样本选择及实验设计有所不同。 ? 图2 肿瘤基因表达方面研究的常见思路总结 肿瘤微环境 Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment 肺肿瘤微环境中基质细胞的表型构建 1治疗前后的鳞状细胞癌(SCC)患者的肿瘤活检样本的26016个肿瘤浸润性T淋巴细胞(TIL)。

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