TCGA数据库

摘要： 目的利用TCGA数据库建立预测肺腺癌(LUAD)预后的自噬基因(ATG)预后模型。方法通过R(v3.6.1)软件筛选出TCGA数据库中LUAD样本及癌旁样本中差异表达的ATGs,探讨其潜在功能。进一步筛选预后相关的ATGs,计算各样本的风险值(RS)并构建预后模型,探讨RS与生存、临床特征之间的关系。结果共筛选出9个生存相关ATGs(RAC1、SQSTM1、CD46、NRG3、IKBKB、VMP1、WIPI1、FKBP1B、IKBKB)。RS是LUAD患者的独立预后因素(P<0.05),高RS与较短的生存期相关(P<0.05)。结论9个自噬基因构建的自噬预后风险模型,可以用来预测LUAD患者预后情况。

摘要： 目的筛选低级别胶质瘤(LGG)预后相关的免疫lncRNA,构建免疫相关lncRNA预后风险模型。方法从公共数据库TCGA下载LGG转录组数据及相应的临床信息,用R语言以共表达法获取免疫相关lncRNA,单因素和多因素Cox回归分析筛选得到有预后价值的免疫相关lncRNA,并以其构建风险模型。根据风险值将患者划分为高风险组和低风险组,采用Kaplan-Meier法进行生存分析并绘制生存曲线图,使用ROC曲线对风险模型的准确性进行评估。同时采用单因素和多因素Cox回归法分析风险评分和其它临床因素与LGG患者生存预后的关系。通过Cibersort软件计算22种免疫浸润细胞在高、低风险分组中的相对比例。最后对风险模型中4个lncRNA与主要的免疫检查点分子进行相关性分析。结果通过免疫基因-lncRNA共表达网络筛选出79个免疫相关lncRNA,利用单因素Cox回归筛选出8个有预后价值的免疫相关lncRNA,基于多因素Cox回归分析最终确定4个关键lncRNA(RFPL1S、AC145098.1、AC090559.1、TGFB2-AS1),并构建风险模型。根据中位风险值将患者分为高风险组和低风险组,生存分析显示两组生存时间存在显著差异(P<0.01),预后风险模型曲线AUC值为0.788。多因素Cox回归分析显示患者年龄、肿瘤级别和风险分数均是预后不良的独立危险因素。Cibersort法分析结果显示高风险组LGG患者肿瘤中有较多的单核细胞和M2型巨噬细胞浸润。相关性分析显示模型中的4个lncRNA与PD1、PD-L1、CD47及CTLA4之间存在较强的相关性(均P<0.05)。结论通过生物信息分析技术成功构建基于lncRNA表达水平的LGG患者预后模型,所确定的4个关键lncRNA有望成为判断LGG患者预后的指标和潜在治疗靶点。

摘要： 目的分析揭示胶质母细胞瘤(GBM)致病关键基因及SYN1生存预后因子。方法从TCGA数据库下载最新的GBM基因表达谱数据和临床资料并整理,借助R语言挖掘差异基因,采用String数据库和Cytoscape软件鉴定网络核心基因,运用Kaplan-Meier法绘制核心基因生存曲线,初步筛选预后相关基因。结果本研究中共筛选出下调差异基因868个,上调差异基因458个,分子互作网络鉴定出前10个关键候选核心基因,生存曲线分析发现仅SYN1与GBM患者预后相关,高表达组预测GBM患者生存时间更短。结论本研究采用的方法学和初步筛选的相关关键基因有助于了解GBM的发生发展机制,推测SYN1为可能的预后因子,但其对GBM患者生存时间的具体影响机制和预后效能还需更深入的研究。

摘要： 目的基于The Cancer Genome Atlas(TCGA)数据库建立肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)的铁死亡相关长链非编码RNA(LncRNA)风险预测模型。方法通过TCGA数据库下载HCC基因表达谱数据和临床信息,获取LncRNA表达数据,从铁死亡基因数据库(FerrDb)下载的铁死亡基因和LncRNA进行共表达分析确定铁死亡相关LncRNA,通过单因素和多因素COX分析建立LncRNA预测模型,分析模型高、低风险组间生物学通路富集的差异和免疫相关功能差异。结果共纳入22个LncRNA组成预测模型,该模型1年、3年和5年的生存预测性能AUC值分别为0.811、0.778和0.752,高风险组患者的总生存期(OS)明显低于低风险组(P<0.05)。进一步分析表明免疫细胞及功能和免疫检查点在高、低风险组中存在差异。结论22个LncRNA组成的风险预测模型可作为独立预测因子来有效预测HCC的预后。

摘要： 目的使用TCGA数据库,探索DNA甲基化位点对肺腺癌的预后影响。方法使用TCGA数据库,获取肺腺癌病人癌和癌旁组织甲基化表达数据、基因表达数据及临床数据;将人群分为探索组和验证组,使用LASSO在探索人群中筛选对肺腺癌预后有影响的甲基化位点;受试者工作特征曲线用于评估甲基化位点预测效果,并进一步在验证人群中验证。结果在TCGA数据库中筛选出158个癌和癌旁组织差异表达且与所在基因mRNA表达显著相关的甲基化位点,经LASSO回归分析,cg19378330与肺腺癌预后相关。甲基化位点水平高于中位数的患者,归入高风险组,甲基化位点水平低于中位数的为低风险组。结果发现与低风险组相比,高风险组的死亡风险比低风险组增加了38%(OR=1.38,95%CI=1.16~2.69)。在探索阶段人群中其曲线下面积为0.80(95%CI=0.73~0.88),灵敏度为86.2%。验证人群中也表现出类似结果。结论甲基化位点cg19378330与肺腺癌具有较显著的关联性,且可以对肺腺癌的风险进行有效的预测。

摘要： 目的从TCGA数据库中探究肿瘤突变负荷(TMB)与膀胱癌的相关性,有助于膀胱癌免疫机制的深入研究,为膀胱癌的免疫治疗提供更多的预测信息和机会。方法对从TCGA数据库获取的共443例膀胱癌样本进行突变分析、依据TMB表达高低进行分组,并分析高低TMB组与临床相关性、预后值以及与免疫细胞的关联性。差异表达基因(DEGs)从TMB分组中识别而来,再进行功能分析以评估差异表达基因的潜在生物学功能。22个免疫细胞与TMB亚型的相关性的分析采用CIBERSORT算法推导。结果443例膀胱癌样本的突变类型中最多的是错义突变,变体类型最常见的是单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)。突变类型中单核苷酸变异(single nucleotide variant,SNV)以C>T突变为58755,占最大部分,其次是C>G突变为29935。研究发现膀胱癌中突变率居前三的基因分别是TP53、TTN、KMT2D,突变率分别为47%、40%、26%。其中存在互斥现象的突变基因是TP53和FGFR3,TP53与突变的RB1基因存在共现。出现共突变现象的是TTN基因与FAT4、ATM、MACF1、HMCN1、PIK3CA和MUC16基因。KMT2D基因和KMT2C基因存在共突变。在膀胱癌患者生存期比较中,高TMB表达组明显高于低TMB组,差异具有统计学意义(P=0.006)。预测高TMB组膀胱癌患者预后较好。此外,TMB与性别(P=0.016)和肿瘤分级(P<0.001)具有相关性。差异表达基因富集分析在参与调控肾素-血管紧张素系统、P13K-Akt信号通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用和Ras信号通路等方面表现显著。此外,观察到CD8^(+)T细胞、记忆激活CD4^(+)T细胞、静息的NK细胞和肥大细胞的免疫细胞组成在高低TMB组中表达存在差异。结论本研究通过探讨TMB与膀胱癌的相关性,发现TMB较高的膀胱癌患者可能在免疫治疗中获得较好的预后。CD8^(+)T细胞和记忆激活CD4^(+)T细胞亚群在高TMB组中表现出比较高的浸润丰度。

摘要： 目的通过TCGA和Oncomine数据库对子宫内膜癌进行生物信息学分析,深入挖掘子宫内膜癌发生关键基因。方法从TCGA数据库中下载子宫内膜癌转录组数据,利用R软件对子宫内膜癌与癌旁正常组织进行比较,获取差异表达基因,进一步通过在线生物信息学工具对差异表达基因进行功能富集分析,并构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,采用Cytoscape软件对PPI网络进行筛选获取Hub基因。进一步在Oncomine数据库进行meta分析,获取关键基因。结果共挖掘子宫内膜癌差异表达基因1897个,其中上调1085个,下调812个,进一步对其进行功能富集分析,通过在线生物信息学工具构建PPI网络,前10位Hub基因,分别是CDC20、CCNB1、BUB1、CCNB2、DLGAP5、TPX2、NCAPG、NCAPH、CENPF和CDCA8。通过Oncomine数据库对Hub基因进行meta分析,最终获得5个关键基因分别是BUB1、TPX2、NCAPH、CENPF和CDCA8。结论基于TCGA和Oncomine数据库,获取子宫内膜癌关键基因,将为子宫内膜癌诊断、治疗及预后的研究提供新的思路。

摘要： 目的:基于TCGA数据库确定m6A调节因子在低级别胶质瘤中的基因特征和预后价值。方法:从TCGA数据库中下载m6A调节因子的表达数据、拷贝数变异数据和临床信息。分析研究m6A调节因子在低级别胶质瘤组和正常对照组表达量之间的差异,m6A调节因子拷贝数变异比率,m6A调节因子的拷贝数3个水平间表达量差异和m6A调节因子的拷贝数变异水平与生存之间的关系。结果:16个m6A调节因子在肿瘤组和正常对照组表达量存在差异;9个m6A调节因子表达量存在水平间的显著差异;生存分析显示METTL3拷贝数变异两水平(缺失与正常)之间存在差异;单因素、多因素Cox生存回归分析显示METTL3的拷贝数缺失是独立的影响生存的风险因素。结论:m6A调节因子METTL3在肿瘤组中表达量上调,METTL3拷贝数缺失预示着LGG患者生存时间缩短。这一发现为进一步了解低级别胶质瘤中m6A甲基化修饰提供了线索。

摘要： 目的构建和评估口腔癌免疫相关的预后模型,探索口腔癌肿瘤免疫微环境的分子特性。方法基于TCGA数据库中HNSC队列的mRNA表达数据、临床信息和ImmPort数据库中的免疫相关基因列表,利用R包limma分析得到免疫相关的差异表达基因列表,通过单因子回归和多因子回归分析构建口腔癌的免疫相关预后模型,并进一步结合临床特征构建列线图模型,综合评估预后模型的性能。结果共得到1533个差异表达基因,其中73个基因与免疫相关,通过单因子回归和多因子回归分析得到6个免疫相关的差异基因与预后相关;构建的预后模型ROC曲线下的面积在3年时为0.678,4年时为0.671,5年时为0.683;构建的列线图模型的C-index从0.63增加至0.67,基于建立的预后风险模型,高风险评分组的预后差于低风险评分组,差异有统计学意义(P0.05);高风险评分组的基因MUC16突变率偏高,而NOTCH1则相反(P<0.05),且高风险评分组的免疫治疗相关靶基因的表达水平偏低(P<0.05);较高的TMB与较差的预后相关(P<0.05)。结论本次构建的预后模型和对肿瘤免疫微环境的分子特性的探索可能有助于口腔癌患者的预后风险预测和免疫治疗。

摘要： 目的通过生物信息学筛选出结肠癌中的关键基因,为结肠癌分子生物研究及早期诊断相关生物标志物筛选提供理论依据。方法从GEO数据库中选择编号为GSE10950、GSE74602和GSE110224的基因芯片,利用R语言下载评估芯片质量,对样本进行规范化处理并筛选出差异基因(DEG),通过TCGA下载结肠癌的表达数据,验证DEG的准确性,通过DAVID在线网站对DEG进行GO分析和KEGG富集分析,通过STRING在线网站得到DEG的蛋白互作网络,利用Cytoscape软件筛选出枢纽基因(hub基因),Oncomine数据库从基因层面验证hub基因的表达,cBioPortal数据库分析hub基因在结肠癌中的突变情况,最后通过UALCAN及TCGA数据库评估hub基因在结肠癌诊断方面的价值。结果通过GEO数据库共筛选出结肠癌132个DEG,经TCGA数据库验证后最终得到131个DEG,其中表达下调DEG 78个,表达上调DEG 53个,通过STRING、Cytoscape筛选出10个hub基因,选取排名靠前的DTL等4个hub基因进一步分析,最终证明了DTL、CCNA2、BUB1、KIF23基因在结肠癌中的高表达并可能作为早期诊断结肠癌的标志物。结论通过生物信息学分析研究筛选出结肠癌的关键基因,并证明蛋白编码基因DTL、CCNA2、BUB1、KIF23有可能作为早期诊断结肠癌的生物标志物。

摘要： 本发明公开了基于TCGA数据库的乳腺癌甲基化生物标志物及其筛选方法，具体地，本发明提供了一种通过特定甲基化位点从而进行早期乳腺癌特异性诊断的方法。该方法具有高特异性，可以有效区分不同肿瘤以及乳腺癌的各种亚型。

摘要： 本发明公开了一种利用TCGA数据库资源发现直肠癌相关microRNA分子标志物的方法及系统和应用。基于公共数据资源例如癌症基因组图谱TCGA数据库的直肠癌miRNA测序数据，合理运用开放性的大数据资源和多样的生物信息学分析手段，对miRNA表达数据进行分析处理，识别与直肠癌等复杂疾病相关的miRNA。包括：样本数据下载和整理；对miRNA表达数据的差异表达分析；将miRNA按照变化幅度排序；选定靶基因；对靶基因进行功能分析。本发明能解决不擅长整合现有网络资源、不熟悉miRNA相关的最常用数据库及前沿分析方法以及不能独立完成miRNA表达谱相关的生物信息学分析等问题。

摘要： 可以提供一种应对应用程序和环境的波动的数据库抵抗能力。一种用于由应用程序来更新数据的数据库系统，包括：用于存储主数据的数据存储装置，以及共享存储区域。共享存储区域包括：第一区域，其中加载有主数据，并且应用程序仅可对其进行参考；以及第二区域，其存储在应用程序更新第一区域中的主数据时生成的差异数据，并且应用程序可对其进行参考和更新。

摘要： 一种数据库系统具有至少两个位于各自的主机处理设备(200，210)中的主机数据库(204，214)。在远程处理设备(220)中提供远程数据库(224)。主机数据库和远程数据库存储多个数据库数据项。在每个主机处理设备提供同步引擎(206，216)，用于使其主机数据库与远程数据库同步。第一日志文件(227)包含表示对远程数据库(224)所做变化的项目，包括远程数据库中数据项的增加和修改以及删除，所述数据项的删除是为了增加可用于存储新数据项的自由存储空间。第二日志文件(229)包含表示根据任何一个主机数据库(204，214)中的删除而对远程数据库的相应删除的项目。同步引擎(206，216)根据第二日志文件中而不是第一日志文件中的项目来删除其主机数据库中的数据项。

摘要： 本发明涉及一种数据库装置，包括：元素出现信息存储部，其以元素名ID为关键字，存储元素的出现信息；祖先路径出现信息存储部，其以元素的祖先路径名ID为关键字，存储元素的出现信息；属性出现信息存储部，其以属性名ID为关键字，存储属性的出现信息；以及文本出现信息存储部，其以部分字符串为关键字，存储与元素实体的文本字符串和元素具有的属性的属性值相关的出现信息。由此，本发明的数据库装置仅通过构造条件就可检索在各种检索条件下的结构化文档，并可以对属性值进行字符串检索。

摘要： 本发明公开了基于TCGA数据库鉴定的组织中一组免疫相关分子标志物在食管癌预后中的应用，具体为：建立与食管癌预后相关的免疫基因预后模型；建立模型的方法为：步骤1数据收集和处理，步骤2筛选差异表达基因，步骤3差异表达免疫相关基因的鉴定；步骤4转录因子‑免疫差异表达基因调控网络的转录因子分析与构建；步骤5生存分析；步骤6建立了基于食管癌免疫相关基因的预后风险指数评估模型。

摘要： 本发明公开了基于TCGA数据库的乳腺癌甲基化生物标志物及其筛选方法，具体地，本发明提供了一种通过特定甲基化位点从而进行早期乳腺癌特异性诊断的方法。该方法具有高特异性，可以有效区分不同肿瘤以及乳腺癌的各种亚型。

摘要： 本发明公开了一种基于TCGA数据库的肿瘤转移复发预测方法及系统，方法包括：从TCGA数据库获取肿瘤患者的肿瘤组织转录组测序数据；根据获取的肿瘤组织转录组测序数据进行基因差异表达分析；根据基因差异表达分析的结果采用机器学习的方法进行肿瘤转移复发预测模型构建，得到肿瘤转移复发预测模型；根据肿瘤转移复发预测模型对待预测的对象进行肿瘤转移复发预测。本发明利用机器学习的方法配合TCGA数据库实现了肿瘤转移复发预测的全自动化管理，能直接为肿瘤患者提供明确的诊断预后参考和指导，更加及时、准确和高效。本发明可广泛应用于医学计算机应用领域。

摘要： 本发明公开了一种利用TCGA数据库资源发现直肠癌相关microRNA分子标志物的方法及系统和应用。基于公共数据资源例如癌症基因组图谱TCGA数据库的直肠癌miRNA测序数据，合理运用开放性的大数据资源和多样的生物信息学分析手段，对miRNA表达数据进行分析处理，识别与直肠癌等复杂疾病相关的miRNA。包括：样本数据下载和整理；对miRNA表达数据的差异表达分析；将miRNA按照变化幅度排序；选定靶基因；对靶基因进行功能分析。本发明能解决不擅长整合现有网络资源、不熟悉miRNA相关的最常用数据库及前沿分析方法以及不能独立完成miRNA表达谱相关的生物信息学分析等问题。

摘要： 可以提供一种应对应用程序和环境的波动的数据库抵抗能力。一种用于由应用程序来更新数据的数据库系统，包括：用于存储主数据的数据存储装置，以及共享存储区域。共享存储区域包括：第一区域，其中加载有主数据，并且应用程序仅可对其进行参考；以及第二区域，其存储在应用程序更新第一区域中的主数据时生成的差异数据，并且应用程序可对其进行参考和更新。