路径映射器 PathwayMapper是一个基于网络的途径管理工具，用于交互式创建，编辑和共享癌症途径。 该工具支持远程用户使用进行协作并同时修改路径， 具有作为组件实现的内置冲突解决方案。 构建了特殊的ViewwayMapper查看器版本，以在cBioPortal中使用（ ，）。 以下是有关PathwayMapper基础的视频教程： 如何引用用法 Bahceci等。 （2017）“ ”，生物信息学。 反馈 请将任何反馈和错误报告发送至 。 软件 PathwayMapper是根据。 可以在此处找到示例部署。 运行本地实例 为了部署和运行该工具的本地实例，请按照以下步骤操作： 首先，将PathwayMapper克隆到本地计算机，然后导航到本地存储库： 安装 git clone https://github.com/iVis-at-Bilkent/pathway-mapper.gi

在癌症研究领域，TCGA（The Cancer Genome Atlas）是一个具有里程碑意义的项目，它集合了来自不同癌症类型患者的基因组、转录组、蛋白质组以及临床数据，为科学家提供了一个庞大的资源库以研究癌症的生物学特性。该项目通过大量的基因组分析，旨在改善癌症的预防、诊断和治疗，对推动个性化医疗和精准医疗起到了重要作用。 TCGA项目包含了众多癌种，每个癌种都有相应的临床数据记录。临床数据是指与患者个人健康状况、病史、治疗过程和治疗结果相关的数据。这些数据是通过多种方式获得的，包括但不限于患者问卷、医生记录、实验室检测结果和影像学资料。临床数据整理是将这些杂乱无章的信息进行归类、整合和分析，形成可供研究人员使用和参考的标准化信息。 临床数据整理的关键内容包括患者的诊断信息、癌症分期、治疗方案、反应及随访情况。例如，诊断信息会记录肿瘤的组织学类型、分级等；治疗方案记录了患者接受手术、化疗、放疗或靶向治疗等的信息；治疗反应包括了对治疗的反应和效果；而随访数据则涉及了患者治疗后的生存状况、疾病复发情况等。 整理临床数据时，研究人员需要关注数据的质量和完整性。在数据收集过程中可能会有缺失值或不一致性，因此数据清洗是必不可少的步骤，以确保数据的准确性和可靠性。在清洗过程中，研究人员要识别和处理异常值、重复记录和格式不统一等问题，从而提高数据质量。 另外，隐私保护也是TCGA项目中非常重要的一个方面。在收集和分享临床数据的过程中，研究人员必须遵守相应的法律法规，如HIPAA（健康保险流通与责任法案）等，以确保患者信息的安全。匿名化处理是常用手段，通过去除或替换掉可以识别个人身份的信息，既保护了患者隐私，又使得数据可用于科学研究。 TCGA项目的临床数据整理工作不仅涉及数据收集、清洗和隐私保护，还包括了数据解读。对临床数据进行深入分析，可以揭示不同癌种的临床特征和患者预后因素。通过与基因组数据的整合分析，研究人员能够更加全面地理解癌症的分子机制，找到潜在的生物标志物，为开发新疗法提供理论基础。 此外，TCGA临床数据的整理与共享推动了跨学科合作。不同领域的专家，包括临床医生、生物信息学家、统计学家和计算生物学家等，可以通过共同访问这些数据，共同解决复杂的癌症研究问题。这种跨学科合作是现代科学研究的典型特征，有助于推动科学进步和医学创新。 TCGA项目的临床数据整理工作是一项庞大的系统工程，它不仅为癌症研究提供了宝贵的资源，也为临床实践和患者治疗提供了支持，对于推动癌症研究的深入发展具有不可估量的价值。

TCGA-STAD数据集已经整理成LCPM格式，临床数据已经汇总整理。 LCPM格式即log2(CPM+1)格式，现在认为log2(TPM+1)和log2(FPKM+1)格式比较过时了。部分生信文章审稿人推荐使用此格式分析数据

TCGA数据集是转录组分析常用的数据库，从数据库中获取相应的数据集之后进行数据清洗过程相对麻烦，但同时也是最关键的一步，本资源是零基础入门转录组分析——数据处理（TCGA数据库）教程中配套的代码+原始数据+最终处理好的数据。 零基础入门转录组分析——数据处理（TCGA数据库）教程链接：https://blog.csdn.net/weixin_49878699/article/details/135373467?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22135373467%22%2C%22source%22%3A%22weixin_49878699%22%7D

数据中中包含了大量对图像分割没有意义的数据，因此这里对原始数据集进行有效数据的提取。并且将有效数据集再次进行训练集 + 测试集的划分 注：log 训练文件较大，为了方便上传，这里删去不重要的train结果

33种TCGA肿瘤的拷贝数GISTIC2.0分析结果 单价29.9元，付款后私信给博主，博主分享网盘链接。

TCGA – KICH 癌症 CT 影像是腺瘤和腺癌相关的数据集，其包含来自 113 人共 2325 个数据文件，该数据集旨在对癌症诊治过程进行全程数字化跟踪，并以数字档案的形式记录检查结果、处方和疗效。 该数据集由 GDC Data Portal 发布。

PythonProject_DataPrep 用于准备 TCGA 数据以进行分析的 Python。 概括： combineMeth.py 和 combineExpr.py 可用于组合从 TCGA 下载的表达和甲基化数据。 只需在名为“data”（如代码中所写）的单独文件夹中包含所有 TCGA 数据的目录中运行代码。 如果您有一个不同名称的文件夹，或者您没有将所有数据放在单独的文件夹中，那么您可以在代码中进行相应的更改。 笔记： 如果您收到以下错误：“AttributeError: NoneType object has no attribute group”，则很可能是由于 TCGA 数据不同，正则表达式匹配存在问题。

TCGA-KICH 癌症CT影像数据，旨在对各种类型的癌症诊治过程进行全程数字化的跟踪，以数字档案的形式记录检查结果、处方和疗效。

一、GDCRNATools包下载 首先下载R包 if (!requireNamespace(BiocManager, quietly = TRUE)) install.packages(BiocManager) BiocManager::install(GDCRNATools) 下载好之后运行，以COAD数据为例，下载： library(GDCRNATools) gdcRNADownload(project.id = TCGA-COADREAD, data.type = RNAseq, write.ma