其实这些数据库都是需要通过dbGaP申请下载权限的。 这里就以NCBI为例给大家介绍一下dbGaP数据权限申请过程，以及数据下载解密时要注意的地方。...Step1：获取账号 dbgap账号需要NCI/NIH认证资格，一般是实验室的PI、且申请过NIH或是NCI的资助，才可能有dbgap账号。...点击"get dbGaP repository key"下载解密要用的key，文件以“.ngc”结尾。 Step5. 文件解密 解密使用的软件是SRA-Toolkit，建议在linux端运行。...进入ncbi路径： cd /home/ncbi/dbGaP-xxxx 运行解密命令： vdb-decrypt xx.ncbi_enc (xx.ncbi_enc为下载的需要解密的文件) 注意，运行vdb-decrypt...以上就是dbGaP数据申请和下载解密的方法，希望大家都能顺利申请到权限，利用好公共数据库。
with locally advanced disease (stage III), 5 with advanced/metastatic disease (stage IV) 仔细看了看页面信息，虽然是在dbgap
存储表型相关的CNV信息，方便科研人员和临床医生进行查看 提供一个解释CMA分析结果的标准 官网如下 http://www.iscaconsortium.org/ 目前该数据库中的信息已经移动到了dbGap...和dbVar数据库中，以dbGap为例，链接如下 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?
Unknown Valid Somatic Phase_IV WXS Illumina_WXS_gDNA 1 dbGAP...Unknown Untested Somatic Phase_IV WXS none 1 dbGAP...Unknown Untested Somatic Phase_IV WXS none 1 dbGAP...Unknown Valid Somatic Phase_IV WXS Illumina_WXS_gDNA 1 dbGAP...Unknown Untested Somatic Phase_IV WXS none 1 dbGAP
Download SRA or dbGaP files and their dependencies prefetch [options] [...]
基因组学的科研人员正越来越多地使用云计算服务，谷歌的云计算服务就是其中之一 今年三月基因组学领域的科研工作者们迎来了一件大喜事：美国国立卫生研究院NIH取消了不准将其dbGap数据库中的基因组信息上传到云端的规定...访问控制 科研人员想要从dbGAP等数据库中取得人类基因组数据，必须要经过数据访问委员会的批准。现在如果有不同的科研人员想要在云平台上使用同一数据集，他们各自必须得到相应的数据访问委员会批准。...比如现在囊性纤维变性研究人员完全不能通过软件在dbGap数据库中搜索病患的基因序列。通过系统性地进行数据标记，例如样本的来源将有助于解决这个问题。
https://dcc.icgc.org/icgc-in-the-cloud/aws 此外需要注意的是，和其他TGCA等的项目的数据一样，germline SNPs数据是controlled，需要通过dbGaP
Subject_ID,Sex,Disease,Tumor,Affection_Status,Analyte_Type,Histological_Type,Body_Site,CenterName,Submission,dbgap_study_accession
下面列了一些比较大型、免费的数据/分析软件共享仓库： dbGaP GEO EGA DDJB GSA GitHub Zenodo 这些数据库/网站已经极大的改善了生物组学数据/工具的共享和分发。
细胞表型数据库 网址：https://www.ebi.ac.uk/fg/sym 描述：基于RNAi的细胞表型收集 dbGAP 网址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gap 描述...NCI-dbGaP 网址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gap 描述：人类基因型和表型相互作用的数据库。
之后，开发人员基于ImmuCellAI获得的免疫细胞丰度通过支持向量机建立了免疫检查点阻断（ICB）治疗反应的预测模型，用GEO数据进行训练测试，并用dbGAP中获得的数据进一步验证。
从基因型和表现型数据库(dbGaP)下载GTEx RNA-Seq血液和皮肤组织类型样本，使用SRA工具包转换成fastq格式。RIN<8.0的样本不包括在作者的GTEx控制中。
许多信息门户比如GDC, dbGaP, GEO都为广大科研工作者提供了这类数据来源。 面对日益精进的生物技术，和飞速发展的深度学习与人工智能技术，用深度学习去探索人类基因组密码便成为了趋势与未来。
黑色素瘤单细胞数据来自 GSE120575 GSE115978 膀胱癌单细胞数据来自 GSE123813 还有四个黑色素瘤转录组数据来自 GSE91061 ENA project PRJEB23709 dbGaP
http://www.ymdb.ca/] ECMDB [http://ecmdb.ca/] 3.表型数据库 Planteome [http://www.planteome.org/] dbGaP
最著名的大型档案是基于美国的dbGaP——基因型和表型数据库(https://www.ncbinlm.nih.gov/gap)，负责管理和分发遗传数据。...在dbGaP网站上，您可以找到有关如何访问dbGaP数据、可用资源和其他链接的信息。它包含的额外数据远远超出了本书的支持范围。
实验数据 研究参与者的临床和血清学数据，均存放在 ImmPort 存储库中（登录代码 SDY997） 原始单细胞 RNA-seq 数据存放在 dbGAP（登录代码 phs001457.v1.p1） 04
Phenotype databases 3.1Cellular Phenotype Database 基于RNAi的细胞表型收集 网址：https://www.ebi.ac.uk/fg/sym 3.2dbGAP
2014年8月26日，美国国立卫生研究院（NIH）在联邦公报（FederalRegister）上发布了基因组数据共享（GDS）的最终政策，新政策从2015年1月开始生效，取消当年对于基因型和表型数据库（dbGaP
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