TCGA数据库中的肺腺癌标准化转录组数据

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简介：
本研究基于TCGA数据库，分析并提供标准化后的肺腺癌转录组数据集，为肺癌相关基因表达及分子机制的研究提供了重要的资源。提供了一个Excel资源，其中包含了从TCGA数据库提取的肺腺癌普通转录组数据，特别适合那些不熟悉如何处理TCGA数据库的新手使用。该资源中的表格已经整理好了基因表达矩阵的数据集，非常适合用于数据分析练习。与这个资源配套的学习教程包括：《零基础入门转录组数据分析——加权基因共表达网络分析（WGCNA）》、《零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之lasso（筛选特征基因）》和《零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之SVM-RFE（筛选特征基因）》，这些教程可以帮助用户从零开始掌握相关技术。

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TCGA数据库中的肺腺癌标准化转录组数据

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本研究基于TCGA数据库，分析并提供标准化后的肺腺癌转录组数据集，为肺癌相关基因表达及分子机制的研究提供了重要的资源。提供了一个Excel资源，其中包含了从TCGA数据库提取的肺腺癌普通转录组数据，特别适合那些不熟悉如何处理TCGA数据库的新手使用。该资源中的表格已经整理好了基因表达矩阵的数据集，非常适合用于数据分析练习。与这个资源配套的学习教程包括：《零基础入门转录组数据分析——加权基因共表达网络分析（WGCNA）》、《零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之lasso（筛选特征基因）》和《零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之SVM-RFE（筛选特征基因）》，这些教程可以帮助用户从零开始掌握相关技术。

TCGA肺癌数据分析：基于TCGA数据集的肺癌研究项目

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本项目聚焦于利用TCGA数据库进行深入的肺癌基因组学分析，旨在揭示肺癌发病机制及潜在治疗靶点。该数据分析项目是在密歇根大学2020年秋季的Stats 600回归分析课程中完成的。数据包含了肺癌患者的样本及其临床因素（如种族、性别、年龄等）和基因组信息。通过这项分析，我试图回答以下问题：哪些mRNA基因表达与肺癌患者的生存时间最相关？吸烟是否比其他临床因素（例如种族、性别和年龄）更紧密地影响患者存活率？放射疗法能否有效延长患者的生存期？

TCGA-BRCA-mRNA表达数据——乳腺癌临床与表达数据整理

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本研究整合并分析了来自TCGA数据库的乳腺癌（BRCA）mRNA表达谱及其相关临床信息，旨在探索基因表达与患者预后之间的关联。 TCGA-BRCA数据集已整理为LCPM格式，并且临床数据也已完成汇总整理。LCPM格式即log2(CPM+1)格式，现认为log2(TPM+1)和log2(FPKM+1)格式较为过时。部分生信文章的审稿人推荐使用此格式进行数据分析。

结直肠癌TCGA和GEO数据库的临床数据

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本研究综合分析了来自TCGA和GEO数据库的大量结直肠癌患者临床数据，旨在探索其分子特征与临床信息之间的关联。实时更新TCGA和GEO数据库中的结直肠癌临床资料。

乳腺癌数据集 - 数据集

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本数据集包含乳腺癌患者的临床信息和组织样本特征，旨在辅助研究者进行疾病预测模型构建及病理分析。乳腺癌数据集由威斯康星大学提供。该数据集包含以下文件：breastcancer_unformatted-data、breastcancer_wdbc.data、breastcancer_wdbc.names和breastcancer_wpbc.names，以及breastcancer-wisconsin.data和breastcancer-wisconsin.names。

TCGA-BRCA-mRNA表达数据( TPM ) - 乳腺癌表达与临床数据集整理

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本数据集基于TCGA-BRCA项目，包含乳腺癌患者的mRNA表达量（TPM值）及相应的临床信息，旨在支持相关研究。 TCGA-BRCA-mRNA表达数据（TPM）是研究乳腺癌基因表达的重要资源，提供了大量关于乳腺癌患者分子层面的信息。TPM（Transcripts Per Million）是一种标准化的度量方式，用于量化转录本丰度，并考虑了测序深度的影响，使得不同样本间的数据具有可比性。在这个数据集中，每条记录对应一个特定样本中的某个基因表达水平，这些数据通常用于探索基因表达与疾病状态之间的关系，包括癌症的发生、发展和预后。在进行数据分析时，将TPM值转换为log2(TPM+1)是常见的处理步骤。这是因为原始的TPM值可能分布在很大的范围内，直接使用可能导致计算上的不稳定性，尤其是当TPM值接近零时。log2转换可以平滑数据分布，并避免了负值和对数零的问题。加1是为了处理TPM值为零的情况，因为对数值不能取0。 BRCA_clinicalMatrix文件可能包含了乳腺癌患者的临床信息，如年龄、性别、肿瘤分级、病理分期以及生存状态等。这些信息对于理解基因表达变化与临床特征之间的关联至关重要，并可以用来构建生存模型、寻找预后标志物或识别潜在的治疗靶点。 BRCA_TPM.csv文件则是主要的基因表达数据集，其中列代表不同的基因ID，行对应于各个样本。每个单元格内的数值表示该基因在相应样本中的TPM值。通过这个文件，研究人员可以分析乳腺癌患者中特定基因的表达模式，并找出差异表达的基因以进一步研究其在疾病发生和发展过程中的作用。这些数据集可能被用于多种类型的分析方法，例如： 1. 差异表达基因分析：比较正常组织和肿瘤组织之间的基因表达情况，从而识别出显著上调或下调的关键基因。 2. 生存分析：结合临床信息来探究某些特定基因的表达水平与患者生存期的关系。 3. 路径富集分析：通过识别参与特殊生物通路或者功能模块中的关键基因，揭示乳腺癌背后的生物学机制。 4. 预后模型构建：运用机器学习或统计方法建立基于基因表达数据预测患者的预后的数学模型。 5. 互作网络分析：研究基因间的相互作用关系，并理解在复杂调控网络中乳腺癌的发展过程。 TCGA-BRCA-mRNA 表达数据集提供了深入探究乳腺癌分子机制的宝贵资源，有助于发现新的生物标志物和潜在治疗靶点。通过正确的数据分析处理（如log2转换）以及结合临床信息，在研究过程中可以揭示更多关于该疾病的未知领域。

甲状腺癌TCGA-THCA-mRNA表达与临床数据集整理

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本研究收集并分析了TCGA数据库中的甲状腺癌（TCGA-THCA）患者的mRNA表达谱及其相关临床信息，旨在探索基因表达模式与患者预后之间的关联。需要将数据转换为log2(TPM+1)形式才能进行后续分析。