关于TCGA数据库的问题，新手求助

这种东西是看不出来是否判断与肿瘤有关的，肿瘤本身具有远端转移特性，从各个组织中都有可能存在。所以如果想要看pathway是否与肿瘤相关，就需要点进去查看相关文献，把各种蛋白摸透，才能够搞定，如果仅仅凭借go数据库的pathway来的就能判断了

1、筛选PTC中潜在的circRNA，GEO数据库中查找甲状腺乳头状癌相关的数据集，最终找到GSE93522。通过GEO2R在线差异分析工具进行差异分析，此处组别的设置为：（正常vs良性）；（正常vs恶性）。在挑选候选circRNA分子时，只挑选在（正常vs恶性）中的差异分子，排除在（正常vs良性）中上调或者下调的circRNA。最终找到13个上调和1个下调的PTC发生和进展相关的circRNA分子。随后，我们通过circBase数据库找到这14个circRNA分子的亲本基因以及在基因组中的座位。为了绘制circRNA圈图，我们在CSCD数据库中查找这14个circRNA，最终找到11个circRNA，并用其中的数据绘制圈图。

2、预测和分析PTC中与潜在circRNA分子结合的miRNA，circRNA分子发挥作用存在三种比较常见的机制：作为miRNA的海绵；与RBP结合；翻译为短肽或者蛋白质。从绘制的圈图看，这11个miRNA均存在MRE元件，可能可以与相应的miRNA相互作用。因此，我们使用CSCD和CRI数据库来预测相应的结合miRNA，并用Cytoscape软件构建相应的circRNA-miRNA网络图。随后，通过使用TCGA数据库中的数据，分析上述miRNA在甲状腺乳头状癌中的表达和预后价值。3、预测和分析PTC中上述miRNA下游的靶基因，通过上述的表达分析和预后分析，符合筛选要求的只有miR-605-5p和miR-876-3p两个miRNA。接着，我们使用综合性靶基因预测数据库miRNet，预测这两个miRNA下游的靶基因。通过蛋白互作网络分析，我们构建靶基因PPI网络，并结合CytoHubba中的算法（Cytoscape中的插件），最终筛选出20个hub基因。同时，使用STRING数据库，我们对预测出的靶基因进行GO和KEGG富集分析。

4、构建PTC中潜在的信号通路：hsa_circ_0088494-miR-876-3p-CTNNB1/CCND1，还是通过Cytoscape，我们构建miRNA-hub基因网。使用starBase数据库，我们对miRNA-hubgene关系对作表达相关性分析，从中筛选呈显著负相关的关系对（3个关系对符合）。最后，对三个关系对中的hub基因作表达分析，发现只有CTNNB1和CCND1在甲状腺乳头状癌中显著高表达，符合要求。

需要

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打开自己的电脑浏览器，进入PubMed的首页。

1、打开自己的电脑浏览器，进入PubMed的首页。

2、利用PubMed检索医学文献时，需要在搜索框内输入关键词来进行下一步。

3、这个时候会在每页显示20个搜索结果，可以根据时间、摘要或类型等因素进行准确的筛选。

关于gtex数据怎样筛选。

1、通常我们在挖掘TCGA数据库的时候，会发现该项目纳入的正常组织测序结果是非常少的，也就是说很多病人都不会有他的正常组织的转录组测序结果，比如说乳腺癌吧，1200个左右的转录组数据，其中1100左右都是肿瘤组织的测序数据，只有区区100个左右的正常对照。

2、这个时候我们就需要想办法加大正常组织测序样本量，既然TCGA数据库没有，我们就从其他数据库着手。这里值得大力推荐的是GTEx数据库,Genotype-TissueExpression(GTEx)。

一个良好的开端就是分析感兴趣基因的突变和其它异常，ICGC数据门户提供了几条研究路线。输入一个基因名称，NCBI登录号，或者Ensembl基因ID，点击基因报告（Gene Report），就能在突变摘要（Mutation Summary）中找到已发现的突变和拷贝数变化，以及迄今为止，这些突变在肿瘤中出现的频率。COSMICsection就在体细胞突变列表下方，包括了点突变，少量缺失，以及插入突变等方面的数据。

另外一种方法就是在一种肿瘤中寻找所有受到影响的基因，在ICGC数据门户中，研究人员能通过点击数据搜索（Database Search）下的Genes，然后选择感兴趣的肿瘤类型，以及一些其它参数，比如分析的途径等，这样就能找到所有受到影响的基因。除此之外，TCGA数据门户中，还可以从Download Data menu上选择批量下载（Bulk Download），获取体细胞突变数据，以及其它类型数据，比如拷贝数，DNA甲基化，基因表达。

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