TCGA数据处理流程中各种组织机构介绍

TCGA数据处理流程中各种组织机构介绍

attachments-2019-10-GsWgTC2X5db01f6b90dda.png


图中总结了TCGA的样品到数据处理流程:

1.组织样本及其临床数据是由Tissue Source Sites(TSS)组织来源点收集的,然后送交给Biospecimen Core Resources(BCRs)生物标本核心资源。

2.BCRs提交临床数据和元数据到Data Coordinating Center(DCC)数据整理中心,并把分析物送交给Genome Characterization Center(GCCs)基因组鉴定中心和Sequencing Center(GSCs)测序中心,在这里生成突变信号并把信号提交到DCC

3.GSCs同样也提交跟踪文件、序列和比对图到Cancer Genomics Hub(CGHub)癌症基因组中心。

4.被提交到DCCCGHub的数据可供研究团体和Genome Data Analysis Centers(GDACs)基因组数据分析中西使用。

5.分析渠道和GDACs产出的数据结果通过DCC对研究团体提供服务。

下表提供了对来自TCGA不同中心和小组的快速总览,要想对特定的小组或中心获得更多的信息,请单击相应的标签:

中心/小组

描述

TSS

组织来源点,收集样本(组织,细胞,血液)和临床元数据,然后把这些数据和样本送到BCR。每一个组织来源点都有一个ID来识别。

BCR

生物标本核心资源,是TCGA的样本中心,在这里样本及其参与者的临床信息被小心地分类,处理,质量检验和存储。分析物在BCR被等分并且分配等分条形码,之后送到其它中心。  BCR缩写对照表:https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables/bcr-batch-codes

GCC

基因组鉴定中心,在这里用高通量技术来分析癌症基因组的改变。鉴定出来的基因组的改变被GSCs用来进一步的研究。GCCs把在数据档案中的鉴定实验的实验结果文件转移到DCC

GSC

基因组测序中心,在这里利用高通量方法去识别各种癌症的基因组序列中的改变。GSCs对分析物(由BCRs提供)进行测序并且分析假定的体细胞和生殖细胞的突变。测序结果被送到癌症基因组中心,突变结果被送到被送到DCC

DCC

数据整理中心,是提供TCGA数据的核心。DCC对数据格式进行标准化并且验证提交的数据。 DCC接受并且验证从BCRsGCCsGSCs获得的数据,之后研究团体才能通过TCGA门户网站的应用程序对数据进行使用。

GDAC

基因组数据分析中心,这里给研究团体提供了新颖的信息学工具和TCGA数据的分析结果,DCC不接受通过自动验证和展开系统的任何GDAC的数据提交。GDAC目前通过受控访问临时上传分析数据DCC

CGHub

癌症基因组中心,一个安全的数据库,用来存储,分类和访问TCGA及其相关项目的的癌症基因组序列,比对和突变信息。在SAIC-Frederick分包合同之下,CGHub由加州大学圣克鲁斯分校(UCSC)管理。GSCs上传跟踪文件,短信号序列和BAM文件到CGHub

Project Team

协调TCGA的项目团队,由NCINHGRI中的成员组成。

延伸阅读

  1. GEO数据库挖掘—WGCNA鉴定骨肉瘤转移相关基因

  2. GEO、TCGA多数据库联合挖掘胰腺导管腺癌预后关键基因

  3. TCGA数据库挖掘-肾细胞癌相关biomiarker筛选案例解析

  4. 文献精读-TCGA数据挖掘生物信息文章(肺鳞癌)

  5. 文献精读-GEO数据挖掘生物信息文章(宫颈癌)

  6. GEO数据挖掘直肠

  7. KM-plotter在线做生存分析

  8. GEO数据如何挖掘?案例解析!

  9. 免费领取生信课程(适合小白自学生信)《Linux生信分析环境搭建Bio-linux》

  10. 细述ceRNA网络研究思路

  11. TCGA数据挖掘文章-分析ceRNA的“套路”


    更多生物信息课程:

    1. 文章越来越难发?是你没发现新思路,基因家族分析发2-4分文章简单快速,学习链接:基因家族分析实操课程基因家族文献思路解读

    2. 转录组数据理解不深入?图表看不懂?点击链接学习深入解读数据结果文件,学习链接:转录组(有参)结果解读转录组(无参)结果解读

    3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA,提升你的文章档次,学习链接:WGCNA-加权基因共表达网络分析

    4. 转录组数据怎么挖掘?学习链接:转录组标准分析后的数据挖掘转录组文献解读

    5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读OTU网络图绘制cytoscape与网络图绘制课程

    6. 生物信息入门到精通必修基础课:linux系统使用biolinux搭建生物信息分析环境linux命令处理生物大数据perl入门到精通perl语言高级R语言画图R语言快速入门与提高python语言入门到精通

    7. 医学相关数据挖掘课程,不用做实验也能发文章:TCGA-差异基因分析GEO芯片数据挖掘 GEO芯片数据不同平台标准化 、GSEA富集分析课程TCGA临床数据生存分析TCGA-转录因子分析TCGA-ceRNA调控网络分析

    8.其他,二代测序转录组数据自主分析NCBI数据上传二代fastq测序数据解读

    9.全部课程可点击:组学大讲堂视频课程

  • 发表于 2019-10-23 17:51
  • 阅读 ( 5223 )
  • 分类:TCGA

0 条评论

请先 登录 后评论
omicsgene
omicsgene

生物信息

701 篇文章

作家榜 »

  1. omicsgene 701 文章
  2. 安生水 349 文章
  3. Daitoue 167 文章
  4. 生物女学霸 120 文章
  5. xun 82 文章
  6. 红橙子 78 文章
  7. rzx 76 文章
  8. CORNERSTONE 72 文章