如何進行Broad GDAC對TCGA的數據分析

如何進行Broad GDAC對TCGA的數據分析，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

Broad GDAC對TCGA的結果進行了整理和深入分析，相關的原始數據和分析結果可以通過網頁的方式進行查看和下載。

點擊Cases可以查看對應的樣本信息，點擊Data可以下載對應的結果文件，點擊Browse可以通過FireBowse查看分析結果，網址如下

http://firebrowse.org/

以Adrenocortical carcinoma為例，在左側的下拉框中選擇對應的疾病，然后在右側會看到如下所示的柱狀圖

每個柱子代表了該疾病不同組學的數據，點擊柱子可以下載對應的數據。左側是詳細的分析結果

1. Clinical Analyses

分析內容如下

1. Aggregate AnalysisFeatures

2. Correlate Clinical vs CopyNumber Arm

3. Correlate Clinical vs CopyNumber Focal

4. Correlate Clinical vs Methylation

5. Correlate Clinical vs miRseq

6. Correlate Clinical vs Molecular Subtypes

7. Correlate Clinical vs mRNAseq

8. Correlate Clinical vs Mutation

9. Correlate Clinical vs MutationRate

10. Correlate Clinical vs RPPA

    
    

提供了臨床數據與拷貝數，甲基化， mRNA/miRNA表達譜， 突變信息，蛋白質表達譜等多種數據的相關性分析。

2. CopyNumber Analyses

分析內容如下

1. Aggregate AnalysisFeatures

2. CopyNumber Clustering CNMF

3. CopyNumber Clustering CNMF thresholded

4. CopyNumber Gistic2

5. Correlate Clinical vs CopyNumber Arm

6. Correlate Clinical vs CopyNumber Focal

7. Correlate CopyNumber vs mRNAseq

8. Correlate molecularSubtype vs CopyNumber Arm

9. Correlate molecularSubtype vs CopyNumber Focal

10. Pathway Paradigm RNASeq And Copy Number

    
    

提供了基于拷貝數的聚類，以及拷貝數與臨床數據，mRNA表達譜的相關性等分析。

3.  Correlations Analyses

分析內容如下

1. Correlate Clinical vs CopyNumber Arm

2. Correlate Clinical vs CopyNumber Focal

3. Correlate Clinical vs Methylation

4. Correlate Clinical vs miRseq

5. Correlate Clinical vs Molecular Subtypes

6. Correlate Clinical vs mRNAseq

7. Correlate Clinical vs Mutation

8. Correlate Clinical vs MutationRate

9. Correlate Clinical vs RPPA

10. Correlate CopyNumber vs mRNAseq

11. Correlate Methylation vs mRNA

12. Correlate molecularSubtype vs CopyNumber Arm

13. Correlate molecularSubtype vs CopyNumber Focal

14. Correlate molecularSubtype vs Mutation

    
    

提供了各種數據間的相關性分析。

4. Methylation Analyses

分析內容如下

1. Correlate Clinical vs Methylation

2. Correlate Methylation vs mRNA

3. Methylation Clustering CNMF

   
   

提供了基于甲基化數據的聚類，以及甲基化與臨床數據，mRNA表達譜數據的相關性分析。

5. miRseq Analyses

分析內容如下

1. Aggregate AnalysisFeatures

2. Correlate Clinical vs miRseq

3. miRseq Clustering CNMF

4. miRseq Clustering Consensus Plus

5. miRseq FindDirectTargets

6. miRseq Mature Clustering CNMF

7. miRseq Mature Clustering Consensus Plus

   
   

提供了基于miRNA表達譜數據的聚類，以及miRNA靶基因預測， miRNA與臨床數據的相關性等分析。

6. mRNA Analyses

分析內容如下

1. Correlate Methylation vs mRNA

2. Pathway GSEA mRNAseq

   
   

提供了mRNA芯片表達譜數據與甲基化數據的相關性分析，以及GSEA基因集富集分析。

7. mRNAseq Analyses

分析內容如下

1. Aggregate AnalysisFeatures

2. Correlate Clinical vs mRNAseq

3. Correlate CopyNumber vs mRNAseq

4. miRseq FindDirectTargets

5. mRNAseq Clustering CNMF

6. mRNAseq Clustering Consensus Plus

7. Pathway Paradigm RNASeq

8. Pathway Paradigm RNASeq And Copy Number

   
   

提供了基于mRNA測序表達譜的聚類，mRNA表達譜數據與拷貝數，臨床數據的相關性分析，以及miRNA與mRNA相互作用網絡等分析。

8. Mutation Analyses

分析內容如下

1. Aggregate AnalysisFeatures

2. Correlate Clinical vs Mutation

3. Correlate Clinical vs MutationRate

4. Correlate molecularSubtype vs Mutation

5. Mutation APOBEC

6. Mutation Assessor

7. Mutation CHASM

8. MutSig2.0

9. MutSig2CV

10. MutSigCV

11. Pathway Overlaps MSigDB MutSig2CV

    
    

提供了突變信息與臨床數據的相關性分析等分析內容。

9. Pathway Analyses

分析內容如下

1. Pathway GSEA mRNAseq

2. Pathway Overlaps MSigDB MutSig2CV

3. Pathway Paradigm RNASeq

4. Pathway Paradigm RNASeq And Copy Number

   
   

提供了mRNA表達譜的GSEA等分析內容。

10. RPPA Analyses

分析內容如下

1. Correlate Clinical vs RPPA

2. RPPA Clustering CNMF

3. RPPA Clustering Consensus Plus

   
   

提供了基于蛋白質芯片數據的聚類，以及蛋白表達譜與臨床數據的相關性分析。
以甲基化與mRNA表達譜的相關性分析為例，結果如下所示

對于每個分析內容，都分為了以下3個部分

1. overview

2. results

3. methods & data

   
   

overview部分提供了結果的簡要描述信息，示意如下

results部分可以查看詳細的分析結果，示意如下

methods & data部分可以查看分析的方法，以及下載分析結果，示意如下

通過Broad GDAC, 不僅可以下載TCGA的數據，還可以進行數據挖掘，其提供的分析內容和方法都值得借鑒。

看完上述內容，你們掌握如何進行Broad GDAC對TCGA的數據分析的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！