蛋白组数据可通过PDC 访问(https://pdc.cancer.gov/pdc/browse),CPTAC数据库用到的蛋白质定量技术主要是基于质谱的检测技术,包括ITRAQ和TMT。 收集的信息如下: 此外,CPTAC数据库还提供了生物样品的元数据和临床数据,例如病人的性别、年龄、癌症类型和临床治疗记录等。分析工具和生物信息学资源包
我们分析了来自CPTAC的多组学数据,研究了异常DNA甲基化对信息流的影响,发现了癌症基因的显着改变和不同癌症亚型的独特甲基化模式。此研究为DNA甲基化介导的肿瘤发生提供了深入理解,并为表观遗传疗法提供了见解。 数据来源 研究思路采用了来自临床蛋白质组学肿瘤分析联盟 (CPTAC) 的687名患者的七种癌症类型的多组学数...
总结来说，CPTAC数据库是一个强大且综合性的资源，提供了丰富的肿瘤相关数据，可用于挖掘和验证差异表达基因及基因表达情况。根据不同的研究需求，结合多组学分析方法，可以深入挖掘潜在的标志物或靶点。对于生信分析有创新思路需求的小伙伴，可以随时联系番茄君，获取更多关于数据库的使用指导和分析建议。
近日,CPTAC团队在Cancer Cell发表了题为“Proteogenomic data and resources for pan-cancer analysis”的文章,对来自10个队列的1000多个肿瘤的基因组、转录组、蛋白质组学和临床数据进行整合分析,并创建了一个强大的共享数据集用于科学分析。该文章概述了CPTAC泛癌研究团队在数据协调、数据传播和帮助生物发现的计算资源...
PANOPLY:基于云的平台,用于自动化和可重复的蛋白质组学数据分析版本1.0 PANOPLY是一个平台,可用于应用最新的统计和机器学习算法,将癌症样品中的多组数据转换为生物学上有意义且可解释的结果。 PANOPLY利用一种用于极端规模数据分析,共享和协作的云原生平台)托管蛋白质
蛋白组数据可通过PDC访问,CPTAC数据库用到的蛋白质定量技术主要是基于质谱的检测技术,包括ITRAQ和TMT。 收集的信息如下: 此外,CPTAC数据库还提供了生物样品的元数据和临床数据,例如病人的性别、年龄、癌症类型和临床治疗记录等。分析工具和生物信息学资源包括了一系列数据处理和分析工具等。CPTAC数据库的综合性质使其成为...
蛋白组数据可通过PDC 访问(https://pdc.cancer.gov/pdc/browse),CPTAC数据库用到的蛋白质定量技术主要是基于质谱的检测技术,包括ITRAQ和TMT。 收集的信息如下: 此外,CPTAC数据库还提供了生物样品的元数据和临床数据,例如病人的性别、年龄、癌症类型和临床治疗记录等。分析工具和生物信息学资源包括了一系列数据处理和...
CPTAC是临床蛋白质组学癌症分析联盟(Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium),它是美国国立癌症研究所(NCI)支持下的一个研究计划。该计划旨在通过蛋白质组学技术来深入研究各种癌症类型,以帮助加深对癌症分子机制的理解,并为个性化医疗和治疗方法的开发提供支持。最近这个数据库可火了,连发顶刊!放在以前,公共数据...
蛋白组数据可通过PDC 访问(https://pdc.cancer.gov/pdc/browse),CPTAC数据库用到的蛋白质定量技术主要是基于质谱的检测技术,包括ITRAQ和TMT。 收集的信息如下: 此外,CPTAC数据库还提供了生物样品的元数据和临床数据,例如病人的性别、年龄、癌症类型和临床治疗记录等。分析工具和生物信息学资源包括了一系列数据处理和...