基于TCGA的蛋白芯片分析神器

对于TCGA(The Cancer Genome Atlas)这个在生信研究中大佬级别的存在，想必大家伙儿都已经耳熟能详了吧？前不久我们一本八道老师对TCGA家族的好兄弟TCIA(The Cancer Immunome Atlas)做了详细介绍，大快朵颐之后，不少小伙伴不禁感慨意犹未尽。那么在今天，弘毅就来说说TCGA的另外一个好兄弟——TCPA数据库(The Cancer Proteome Atlas)，大家伙儿都备好瓜子饮料小板凳，不要走开哦~！

TCPA数据库简介

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Patient Cohorts

着眼于肿瘤患者的RPPA数据，包含肿瘤基因组图谱中32种肿瘤类型共8167个肿瘤组织样本，目前设置Summary、My Protein、Visualization和Analysis四大功能模块。对于每个数据集，TCPA还提供level3和level4数据，level3数据代表来自独立批次的归一化数据，level4数据代表多个批次的合并数据。目前更新到2019年10月3.2版本。

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Cancer Cell Lines

侧重于肿瘤细胞系的RPPA数据，包含19个谱系的超过665个独立细胞系，同样设置Data Sets、My Protein、Visualization和Analysis四大功能模块，目前更新至2020年7月2.02版本。

下面我就来为大家进行TCPA数据库功能板块与操作演示：

一、Patient Cohorts功能板块

点击Patient Cohorts进入功能界面：左侧边栏主要是，Home(首页)，Overview(数据库介绍)，About(版本信息)，News(历史发布消息)，FAQ(常见问题)，Resources(数据来源)，Credits(发表论文时引用信息)，Forum(论坛)，Contact(联系方式)和Download(下载注意事项)；右边栏分别是，Summary、My Protein、Visualization和Analysis四个功能模块。

下面是FAQ两个比较重要的问题

（1）关于什么是RPPA芯片数据？

（2）关于TCPA数据Level1~4数据类型？

点击FAQ进去可查看详情。

以下是数据来源，包括Oncomine、TCGA等数据库，并提供各个数据库访问链接。

以下是四个功能模块介绍：

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Summary

点击Summary进入详细界面，可以看到以不同肿瘤为导向的数据集来源，样本数目和相关蛋白数目，点击Show可查看详细信息，包括数据集编号、数据来源、平台信息、种属、样本数和标准化信息等。

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My Protein

点击My Protein进入详细界面，显示蛋白详细信息，包括对应基因、验证状态、种属和抗体来源等信息，点击Gene Info栏链接(G:GeneCard或O:OncoMX)可以查看基因信息。选择感兴趣的蛋白，单击View“+”按钮得到该蛋白在不同肿瘤组织中表达丰度柱状图，鼠标悬停在图上可查看具体统计信息。

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Visualization

点击Visualization进入详细界面，可以看到Network Visualization网络菜单和Heatmap Visualization热图菜单。

（1）点击Network Visualization进入功能界面，选择感兴趣的肿瘤数据集，点击Dataset Description可以查看该数据集详细信息。

点击Show可以得到基于HPRD数据库的蛋白互作网络图，线条的颜色和宽度取决于两个互作蛋白之间的相关性，红色表示正相关，绿色表示负相关，右侧边栏可设置显著性条件，可隐藏非显著相关的互作关系。

点击NDEx可进入在线工具进行网络图个性化设置，左下检索框可输入感兴趣蛋白查看互作关系，可以选择感兴趣的可视化形式，右下位置可下载Cytoscape格式文件，点击Type处叹号，有多种网络图类型供大家选择。

（2）点击Heatmap Visualization进入功能界面，选择感兴趣的肿瘤数据集，可以得到三张热图，K=3,4,5分别代表分3,4,5个cluster。

选择其中一个点击进入，点击左上角Dialogs可进行个性化设置，鼠标悬停某个样本可显示其详细信息，点击左上角Misc-PDF可下载PDF格式图片。

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Analysis

点击Analysis进入详细界面，可以看到Individual Cancer Analysis和Pan-cancer Analysis两个功能菜单。

（1）点击Individual Cancer Analysis进入功能界面，有三个菜单：Correlation Analysis相关性分析，可以在不同肿瘤甚至不同组学数据间进行；Differential Analysis差异分析，可以在两种不同类型肿瘤或者两种亚型肿瘤之间进行；Survival Analysis生存分析，提供Cox proportional hazards model, log rank–test P values和Kaplan-Meier plot三种方法。