cBioPortal整合了来自TCGA,CCLE以及几个独立的大型肿瘤研究项目的数据,构建了一个易于使用的网站,不需要有深厚的计算机功底,也可以通过该网站查询,分析,可视化肿瘤的相关结果。
针对该网站的使用,官方专门发布了对应的文章,链接如下
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4160307/
该网站的网址如下
http://www.cbioportal.org/
在该网站中,存储了肿瘤的多种组学数据,列表如下
somatic mutations
DNA copy-number alterations(CNAs)
mRNA/miRNA expression
DNA methylation
protein abundance
phosphoprotein abundance
将每个肿瘤研究的相关结果作为一个study, 可以方便的针对一个或者多个study的数据进行探究。以探究单个study的分析结果为例,过程如下
需要经过4个步骤,第一步选择感兴趣的study,第二步选择需要查看的组学数据,在一个study中,可以包含突变, CNV, 表达谱等多种组学数据,支持筛选其中的部分数据进行查看,第三步对样本进行选择,在数据库中有定义好的样本列表,也支持自定义,第四步选择需要查看的基因,数据库中已经有定义好的肿瘤中研究的通路对应的基因列表,当然也支持自定义了,图示如下
经过上述四步之后,点击submit query就可以查看结果了。以下列study为例,
Breast Invasive Carcinoma (TCGA, Cell 2015)
结果页面包含的内容如下
以热图的形式展现样本中mutations和CNAs的分布情况,每一行为一个基因,每一列代表一个样本,示意如下
以堆积柱状图的形式,展示mutations和CNAs的构成,示意如下
将一个基因上存在变异的样本个数作为一个集合,通过对两个基因对应的集合进行分析,来分析两个基因在肿瘤中的是互斥还是共发生,结果示意如下
通过多组学数据对样本的分布进行可视化,结果示意如下
查看每个基因上突变位点的详细信息,示意如下
根据基因表达量的数据,分析共表达的基因,结果示意如下
富集分析的结果,示意如下
根据在查询基因上有无变异将样本分为两类,比较两类样本生存数据的差异,结果示意如下
通过IGV基因组浏览器,查看CNAs在染色体上的分布情况,示意如下
展示基因的相互作用网络,示意如下
下载数据,示意如下
cBioPortal功能非常的强大,更多用法请参考官方的帮助文档。
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