使用cBioCancerGenomicsPortal綜合分

析癌癥基因和臨床資料文章目錄cBioCancerGenomicsPortal簡介cBioCancerGenomicsPortal所需設備cBioCancerGenomicsPortal使用方法cBioCancerGenomicsPortal結果的查看和解釋OncoPrintMutualExclusivityCorrelationPlotsMutationsProteinChangesSurvivalNetworkIGV,Download,Bookmark多個癌癥交叉查詢?查看癌癥研究數據?查看單一癌癥的基因組改變：患者視圖通過編程語言訪問查詢cBioPortalcBioCancerGenomicsPortal提供了研究分析癌癥基因數據的可視化工具，cBioPortal可以幫助癌癥組織和細胞學研究得到的分子學數據認識和理解遺傳、表觀遺傳、基因表達和蛋白質組學。通過自定義數據的交互界面要以主研究人員探求研究基因改變和臨床之間的聯系。cBioPortal提供了圖形化的結果，使復雜的癌癥基因組學資料更易理解和接受，而不需要特殊的生物信息學知識。cBioCancerGenomicsPortal簡介大樣本癌癥基因組計劃，如如癌癥基因圖譜(CancerGenomeAtlas,TCGA,/)和國際癌癥基因組聯盟(TheInternationalCancerGenomeConsortium,ICGC)，得到了大量的有關癌癥基因組的資料，但是這些資料對于研究人員來說，如何整合、探索和分析，是一個比較困難的事情，尤其是對于那些電腦水平欠佳的人來說，更是一件頭疼的事情。cBioCancerGenomicsPortal(/)的出現就是為了減少這種難度的。cBioPortal方便了研究人員探求多維癌癥基因組數據，它要以可視化分析基因、樣本和數據類型。我們可以對癌癥研究中的樣本的基因改變進行可視化，比較基因改變頻率，或者綜合分析單一樣本中基因組改變。cBioPortal還可以研究生物學途徑，生存率等等。cBioPortal整合的基因數據類型包括體細胞突變，DNA拷貝數改變，mRNA和microRNA表達，DNA甲基化，蛋白豐度以及磷蛋白豐度。迄今為止，cBioPortal包含了10已發表的腫瘤研究結果和20多個TCGA的結果。每個腫瘤樣本和數據可以從網站上下載。cBioPortal把這些復雜的數據從基因水平上進行了整合和簡化，每個樣本可以查詢特定的生物學特性，如基因突變，純合子缺失，基因擴增，mRNA和miRNA的增加或減少，蛋白質的增加或減少等。這讓研究人員可以查詢每個基因和樣本的基因改變，驗證一些假設。cBioPortal的數據來源和分析選項來源于多個網站，如TCGAdataportal(https://tcga-/r//tcga/),theICGCdataportal(/),theBroadInstitute'sGenomeDataAnalysisCenter(GDAC)Firehose(),theIGV,theUniversityofCalifornia,SantaCruz(UCSC)CancerGenomicsBrowser(30),IntOGen(31),RegulomeExplorer(),以及Oncomine(ReserachEdition)等。cBioPortal提供的分析選項有癌癥基因組數據，基因水平改變的弓I起的相關生物功能變化，綜合分析基因組數據和臨床資料，患者數據等。cBioPortal并不直接存儲這些原始數據，原始數據來源于其它網站，如TCGA,ICGC,andGeneExpressionOmnibus(GEO)(/geo/)等。cBioCancerGenomicsPortal所需設備?如果想使用cBioPortal,—臺可以上網的電腦必不要少，當然現在最好還能翻墻，因為cBioPortal部分地區打不開。另外瀏覽器必須支持Javascript，這個到是不會有太大問題。但是注意：官方建議使用GoogleChrome,Firefox3.0以上，Safari,InternetExplorer9.0以上版本。還在用XP?!換了吧，XP最高是InternetExplorer8.0,AdobeFlashplayer注意：這個瀏覽器插件主要是為了可視化分析結果用的，一般瀏覽器都應該有，如果沒有可以在此下載安裝/flashplayer/。但是這個要求好像在2013年中就取消了，也就是說沒有這人插件同樣可以使用cBioPortal。JavaRuntimeEnvironment注意：這個主要是為了加載IntegrativeGenomicsViewer(IGV)用的，可以在此下載安裝/getjava/.AdobePDFReader這人就不必說了，都有。可以使用一般的AdoberReader/reader/，但是我更建議使用PDFXCview，原因要以參閱升級為Windows8.1,順便說說我常用的那些軟件?Vectorgraphiceditor注意：這個東東是為了可視化和編輯從cBioPortal下載的SVG文件的，可以使用AdobeIllustrator(/products/illustrator.html)或者Inkscape(http:///r//).cBioCancerGenomicsPortal使用方法cBioPortal的癌癥基因數據可以通過瀏覽器瀏覽和查詢網址為我們可以查詢一個癌癥的研究或者多個癥狀研究結果，如果是單個癌癥樣本，還可看到相關的基因組改變。如果想查詢一個癌癥研究結果，我們可以探索和可視化所選定基因的基因組改變，包括這些基因之間改變之間的相關性，同一基因不同數據之間的關系。我們可以選擇25余種癌癥的研究結果。當選擇基因組資料時，一般默認選擇突變和CNAs。如果有相應mRNA和miRNA表達或者相應的蛋白和磷酸化蛋白數據，也可以選擇，如果沒有這兩項就不可選。蛋白和磷酸化蛋白基于反向蛋白芯片淺析淺析(reversephaseproteinarray,RPPA)實驗結果。mRNA和miRNA數據和蛋白和磷酸化蛋白數據，標準分數(Zscores)通過實驗值預先計算，我們可以設定或者默認設置(平均數的2倍標準差)。mRNA表達的Zscores由每個樣本通過比較mRNA的基因表達和在代表典型基因表達的參考樣本中的分布而決定。如果鄰近組織的表達數據可用的話，鄰近組織的表達數據就是參考樣本的數據，反之，可以使用所癌癥研究中的有疑問的基因的兩倍的所有腫瘤的表達值。當研究所分析的樣本，默認情況下是匹配所選擇的基因組資料。例如，僅查詢突變交時會選擇測序的數據。但是，我們可以改變這些選項。我們還通過可以User-DefinedCaseList」或者基于「BuildCaseSetJ自己自定義一個輸入特定的樣本。當輸入基因進行分析時，我們可以手動輸入HUGO基因符號，EntrezGeneID，以及基因別我或者預設置的基因組。如果變異基因列表可用的話，例如MutSig的基因變異或者GISTIC的CNAs，我們可以從這些基因列表中選擇基因，也可以通過這些列表建立基因，或者手動輸入基因。一般可以通過4步法來進行查詢和研究。SubmitQueryDownloadCHEKll-ANCFl|LIUMSH2ATMATRMEKLIPARP1iuTlJ關注科研與作方法/r/SelectPatient/CaseSets|AilTuimiois(374)EnterG^iieSet;Advanced;OntoQueryLanguage(OQL)Ganaral;;DkADamageResponse(12genss)SelectFromRecunrenfgMutatedCenss(MutSig)SubmitQueryDownloadCHEKll-ANCFl|LIUMSH2ATMATRMEKLIPARP1iuTlJ關注科研與作方法/r/SelectPatient/CaseSets|AilTuimiois(374)EnterG^iieSet;Advanced;OntoQueryLanguage(OQL)Ganaral;;DkADamageResponse(12genss)SelectFromRecunrenfgMutatedCenss(MutSig)SelectGsnesfrom(R¤ECNAs(Gistlc)SelectCancerStudy；|SkinCutaneousMelanoma(TCGA.JProvisional)SelectGeiiomiicProfliles!Mutations秘Putatrvecopy-numbaralterationstfcmGE5TIC時nfiRNA巳prelim (RNA弓白qV2RSEM).■pratein/pho^Dpruteinlevel(RPPA)尊TCGA5klnCultan&aLisMehnoms;rawdataattheINCI.Sludysunimary曜JBB研究選擇基因特性選擇患者或者樣本「略 圈荃著輸入感興趣的基因SelectCancerStudy，選擇想要研究癌癥，可以通過下拉箭頭進行選擇，如「Gliobastoma(TCGA,Nature2008)」。SelectGenomicProfiles，選擇基因組配置。默認設置選擇「Mutations」，「CopyNumberdata.Selectoneoftheprofilesbelow」并選擇「Putativecopy-numberalterations(RAE,203cases)」。注意：「Mutations」和「CopyNumberdata.SelectoneoftheprofilesbelowJ—般是默認選中的。「mRNAExpressiondata.SelectoneoftheprofilesbelowJ是默認不選中的，默認的ZScore倍數可以根據用戶自己設定。當微陣列和RNA-Seq數據可用時，優先選中RNA-Seq。SelectPatient/CaseSet,選擇患者數可以使用下拉箭頭進行選擇，也可以使用「BuildCaseSetJ進行選擇。如選擇「“TumorswithsequenceandCNAdata(91)J注意：如果用戶自定義列表，該步須通過下拉列表進行選擇，然后才可以輸入樣本ID，并用空格鍵進行分隔。EnterGeneSet，輸入基因集合。可以手動輸入或者通過限定的列表進行選擇。注意：在［Advanced:OncoQueryLanguage(OQL)J中可以可以使用Onco查詢語法(OncoQueryLanguage,OQL)限定查詢。OQL可以用于單個癌癥和多個癌癥的查詢。一當文工團OQL查詢，相應的結果也就限定了我們可以指定4個數據類型，CNAs，突變，mRNA或miRNA表達改變，以及蛋白或磷酸化蛋白豐度改變。CNA和突變一般是不連續設置，而mRNA,miRNA和蛋白豐度是連續性設置。表達值轉換成ZScores,以利于比較和限定變異倍數。DataTypeKeywordCategoriesandLevelsDefaultCopyNumberAlterationsCNAAMPAmplifiedHOMDELHomozygouslyDeletedGAINGainedHETLOSSHeterozygouslyDeletedAMPandHOMDELMutationsMUTMUTShowmutatedcasesMUT=XSpecificmutationsormutationtypes.Allsomatic,non-synonymousmutationsmRNAExpressionEXPEXP<-xUnder-expressionislessthanxSDsbelowthemean.EXP>xOver-expressionisgreaterthanxSDsabovethemean.Thecomparisonoperators<=and>=alsowork.Atleast2standarddeviations(SD)fromthemean.Protein/phosphoproteinlevel(RPPA)PROTPROT<-xProtein-levelunderexpressionislessthanxSDsbelowthemean.PROT>xProtein-leveloverexpressionisgreaterthanxSDsabovethemean.Thecomparisonoperators三andMalsowork.Atleast2standarddeviations(SD)fromthemean.DownloadData，下載數據。通過「Submit」可以查詢并導出數據。可以另存為txt文檔，這個文檔可以用Excel文件打開。cBioCancerGenomicsPortal結果的查看和解釋基于查詢標準，cBioPortal把每個基因分成有變異和無變異，這種分法可用于分析和可視化結果。以下舉例說明。OncoPrintOncoPrint是一個一組腫瘤樣本中多個基因的簡基因組改變明扼要的圖形化結果。行代表基因，列代表樣本。不同的符合和顏色編碼用于區別基因組的變異，如突變，CNAs（擴增和純合子缺失），以及基因表達或蛋白豐度的改變。如果把鼠標放置在圖形上還要以看到額外的信息，如ID號（每個樣本代表一個患者樣本或者細胞系），可以與患者的查看頁面連接，同樣還可以顯示氨基酸的改變。默認情況下樣本根據變異進行排序。我們可以存儲原始樣本文件。我們還可以從圖形化結果上移除未變異的樣本。

多個樣本的基因變異，OncoPrints可以幫助確認一些趨勢，如基因之間的排斥性和共生性。OncoPrints另外還包含一些基因查詢信息，這些查詢信息可以SangerCancerGeneCensus上得到，并且和NCBI的Gene數據庫相聯系。我們以視網膜母細胞瘤的基因CDKN2A（編碼編碼細胞周期素依賴性激酶抑制劑pl6）CDK4（編碼細胞周期素依賴性激酶4）和多形性成膠質細胞瘤中的RB1作為樣本。SelectCancerStudy選擇「Gioblastoma(TCGA,Natrue2008)JSelectGenomicProfiles選擇「MutationsJ,「CopyNumberdata.SelectoneoftheprofilesbelowJ和「Putativecopy-numberalterations(RAE,203cases)JSelectPatient/CaseSet選擇「TumorswithsuqencingandCNAdata(91)JEnterGeneSet中輸入「CDKN2ACDK4RB1J然后「SubmitJ，可以得到如下OncoPrint圖CaseSet:Tumorswiths^queficingsndCtUAdata:AlltumorwmipleshaveCNAendsequenangdata[91samples)IAlteredin65(71*^)ofcases缺iiiiiiiiiiiiiiiimiiiiiiiiiiiiiiiiiiiMiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiimiiiiiiiiiiiiiiiiHCMl^lll llllllllllllll| |D^etlonIMdtatiariCopynumberalterationsai*eputative. WWWalhO^VSCIvCOIH從這個圖上可以看到，65個樣本(71%)三個基因有至少有1個變異，其是每個基因的變異情況也在圖上進行了標示。CDKN24多數的變異是homozygousdeletions，并且有3個突變mutationsoCDK4是單純的amplificationsoRB1包含1個homozygousdeletions和3個突變mutationso有以下幾點需要說明：當設置好查詢條件后，提交查詢，OncoPrint結果是自動生成的。如果基因過多，超出一個視屏，可以使用上下滾動條進行完形查看cBioPortal為了使OncoPrint更國簡練，因此顯示可能不能滿足部分人的需要，但是可以通過「Customize」選項進行結果顯示的細微調節。一般要以有3個選項可以調節，「Zoom」調節OncoPrint的寬度，「RemoveUnalteredCases」把未變異的基因去除，「RemoveWhitespace」去除中間空白區域。可以把結果下載為PDF，SVG或Txt格式進行保存。把鼠標放置在變異基因上，可以看到更多的信息。可以通過上方的FModifyQuery」進行查詢的調整。MutualExclusivity癌癥中的生物學進程或者路徑常常通過多種不同的基因或者不同的機制進行調節。cBioPortal中的FMutualExclusivity」可以發現既往不知道一些癌癥發病機制，這些機制可能在腫瘤形成和癌癥的進展中起到重要作用。在「MutualExclusivity」標簽中，和特定腫瘤相關的基因傾向于相互排斥，如果存在基因排斥，也就是說這個腫瘤可能只有一種基因問題。相反是基因共生，一種腫瘤如果有多個基因同時存在，那這幾個基因可能共生，其都在腫瘤的發生和發展中起到作用，這個腫瘤也很可能并非單一基因問題。如上例中的三個基因的變異可以通過FMutualExclusivity」標簽查看統計學數據。

OncoPrlntMutualExduskilymail]LegendSometendencytowardsmutualexclusivity(0.1<OddsRatio<0.5)Noassociation(0.5<OddsRatio<2)Tendencytowardco-occurrence(2<OddsRatio<10)Strongtendendencytowardsco-occurrence(DddsRatio>10)NoeventsrecordedForoneorbothgenesp-vakiQS<O.O5fasderivedviaFisher'sExacttestareoutlinedinred.p-vakiesareOncoPrlntMutualExduskilymail]LegendSometendencytowardsmutualexclusivity(0.1<OddsRatio<0.5)Noassociation(0.5<OddsRatio<2)Tendencytowardco-occurrence(2<OddsRatio<10)Strongtendendencytowardsco-occurrence(DddsRatio>10)NoeventsrecordedForoneorbothgenesp-vakiQS<O.O5fasderivedviaFisher'sExacttestareoutlinedinred.p-vakiesarenotadjustedforFDR.PlotsMutationsGo-EkpiessloiiSurvivalNetworkGeneCDKN2ACDK4 RBICDKN2A/r/專注EndNote關注科研寫作方法0.0080550.0147050.111781Strongtendencytowardsmutualexclusivity(0<OddsRatio<0.1)從上圖要以看到這三個基因之間都存在排他性其中又以CDK4-RB1的排他性最強，但是沒有統計學意義(P=0.11)，可能是由于樣本量較小有關。CDK4-CDKN2A和RB1-CDKN2A之間的排他性有統計學意義(P<0.05,紅框表示)。這也符合已知的RB信息通路在多形性成膠質細胞瘤的作用，可以通過RB1本身的失活(突變或者刪除)引起失效，CDK4通過擴增而活化(CDK要以抑制RB1活性)，或者CDK抑制劑p16而使CDK失活，p16是編碼CDKN2A的基因。oddsratio(OR)的計算一般通過如下方法。假設有兩個基因分別是G1和G2,這兩個基因之間的共生OR—般如下計算。OR=(A*D)/(B*C)A:代表兩個基因中都有變異數量B:代表在G1中有變異但是G2中沒有C：代表G2中有變異但是G1中沒有D:代表兩個基因中都沒有的變異數P值的計算主要是Fisher精確檢驗。CorrelationPlotscBioPortal提供了離散基因和連續基因的可視化分析，如mRNA或者蛋白豐度，或DNA甲基化。在查詢時指定每個基因，cBioPortal會生在不同的散點圖。打開「Plot」選項，在PlotTypeJ中的「mRNAversuscopy-number」選項展示的盒須圖表示mRNA表達和它的拷貝數之間的關系。Copy-numberstatus可以是純合子缺失，雜合子缺失，二倍體，增進（即有少量拷貝擴增）或者擴增（即有大量拷貝擴增）。mRNA-versus-DNAmethylation選項表示mRNA表達與DNA甲基化之間的比較。甲基化8值是CpG位點甲基化水平的一個估計值，是甲基化和未甲基化位點之間的比值。RPPAproteinlevelversusmRNA選項表示蛋白豐度與mRNA豐度之間比較的散點圖。基因和數據類型可以通過下拉菜單進行選擇，所有的散點圖可以導出為PDF文件格式以利于發表，也可以導出為SVG格式。例如我們分析一下ERBB2（—個編碼表皮生長因子受體的致癌基因）在結腸和直腸腺癌中的作用。ERBB2可以結直腸癌樣本中擴增。SelectCancerStudy選擇「ColonandRectumAdenocarcinoma（TCGA,Provisional)JSelectGenomicProfiles選擇「Mutations」和［Putativecopy-numberalterationsfromGISTICjSelectPatient/CaseSet選擇「AllTumorsJEnterGeneSet中輸入「ERBB2J然后［SubmitJ，選擇［PlotsJ選項。PlotType中選擇「mRNAvs.CopyNumberJDataType-mRNA-選擇「mRNAexpression(microarray)J,-CopyNumber-選擇「Putativecopy-numberalternationsfromGISTICJ。可以得到如下圖。從下圖可以看到ERBB2mRNA擴增樣本中ERBB2mRNA是增加的。

SVGIklRNAEKpresSlOfkV.CNAPDF*NomutationXNrn~fi十|專注EndNotevmtnEUJJ關注科研寫作方法www.howsc/r/SVGIklRNAEKpresSlOfkV.CNAPDF*Nomutation注：Hetloss,heterozygouslydeleted;Diploid,twoallelespresent;Gain,low-levelgeneamplificationevent;Amp,high-levelgeneamplificationevent.PlotType選擇「RPPAproteinlevelv.mRNA」時，可以得到如下圖。可以看到ERBB2mRNA高表達的腫瘤ERBB2蛋白量更高。ER9B2:RPPAprotainlevelv.mRNAExpression|PDFSVG(MdduJ一as-LMol-a.ldtHMT'tlLM一、L.=dl4cJdluHtlLUmKH3lTl專注EndMote(MdduJ一as-LMol-a.ldtHMT'tlLM一、L.=dl4cJdluHtlLUmKH3lTl專注EndMoteiPtlDIfiUJJ關注科研弓作方法/r/OAmpGain

oDhloidCHetl055oHomdelMutated-L D L 2 3 4 5 6ERBB2tmRINAexpression(microarroy)注:Homdel,homozygouslydeleted;Hetloss,heterozygouslydeleted;Diploid,twoallelespresent;Gain,low-levelgeneamplificationevent;Amp,high-levelgeneamplificationevent;Mutated,nonsynonymousmutation.MutationsMutations欄提供了所有非同義突變的圖形化和表格式結果。圖形化結果顯示Pfam蛋白質結構域的上下的所有突變。所有DNA根據RefSeqisoform(http://www.broa/oncotator/)標準進行標準化。當DNA突變不在isoforms中時，圖形化結果不包括這些突變。但是cBioPortal會在另提供這方面的信息。突變圖形下有一個所有非同義突變的表格，該表格可以通過FShow/hidecolumns」自定義顯示信息，一般包括以下信息：SampleID:每個樣本的ID號，可以通過鏈接連接到單患者視圖頁面；AAchange:aminoacidchange，氨基酸的改變；Type:typeofmutations突變類型，如missense,nonsense,splicesite,frameshiftinsertionordeletion,in-frameinsertionordeletion,nonstop,nonstart；Copy:擴增類型，如Diploid,twoallelespresent;Gain,low-levelgeneamplificationevent;Amp,high-levelgeneamplificationevent等；COSMIC:在COSMIC(CatalogueOfSomaticMutationsInCancer)部位的突變數；MS:MutationStatus,Somatic；VS:ValidationsStatus，是否有意義突變MutationAssessor:PredictedFunctionalImpactScore(viaMuationAssessor)formissensemutations.預計突變引起的功能性影響分數；Center:SequncingCenter；Chr:Chromosome;StartPos:StartPositions;EndPos:EndPosition;Ref:ReferenceAllele;Var:VariantAllele;AlleleFreq(T):Variantallelefrequencyinthetumorsample;AlleleFreq(N):Variantallelefrequencyinthenormalsample;VarRef:VariantRefCount;VarAlt:VariantAltCount;NormRef:NormalRefCount;NormAlt:NormalAltCount;MutinSample:Totalnumberofnonsynonymousmutationsinthesample.

例如我們還是查詢ERBB2，以次輸入如一查詢式SelectCancerStudy選擇「ColonandRectumAdenocarcinoma(TCGA,Provisional)」；SelectGenomicProfiles選擇「MutationsJ；SelectPatient/CaseSet選擇「SequencedTumors(223)J；EnterGeneSet中輸入「ERBB2J然后FSubmitJ，選擇FMutationsJ選項，得到如下圖形:ERBB2:[5onurbcMirUdonEPB&2_HUlMXi\l5卜的7：1。IY1LCiKiGn[Si)5MfCh^SmphID4最cT￥W5卜的7：1。IY1LCiKiGn[Si)5MfCh^SmphID4最cT￥WcCcpv■cVS即MUilBlMFla岫11ln<L755S3DHkfibns*AMPJIV633PHhswis*W】QViNeuflral101TC必航-3睥&卻iW￥iNewal此TCU-AA-2447捋mg胃|￡*|鯉1曹Lew1220TC&AAS-35??梆皿3[?dMc-Kl]Q￥NquIthI553PHh-scwise^HP]]￥iNeulral14330Misfifans*d林由1UHiah9仍T匚GAAA?細I3心HkMan&tAmPViNAUiral143TCGAAA30IM3PHhswwdvldd]UiNeuflral1呻3PHlsswisedkhH]￥LewZ9303DStrucb.1a■TJITJh-|-|EEndNgS—r 席皿號咋方汶www.how零看EcomProteinChangesProteinChanges顯示蛋白和磷酸化蛋白改變使用(reversephaseproteinarry,RPPA）數據。對于每個檢索式，cBioPortal對RPPA蛋白采用不同的分析，確認與檢索基因的基因組改變相關的蛋白和磷酸化蛋白。檢索時并不需要選擇「RRPAproten/phosphoproteinlevelJo如果有可用的數據，蛋白改變分析就會進行。cBioPortal對于每個蛋白和磷酸化蛋白采用雙相兩樣本Student'sT檢驗確認腫瘤樣本之間的蛋白豐度的不同。結果以蛋白或磷酸化蛋白列表形式顯示，根據變異和未變異樣本之間蛋白豐度的不同而進行排序。一般包括以下信息:

TargetProtein:由抗體確認；Residue:磷酸化或者修飾部分；Ave.Abundance:變異和未變異暖融融豐度的ZScores；P-value;Plot：蛋白的Plot圖形。例如查詢PTEN在glioblastomacancers中的變異，依次輸入以下信息:SelectCancerStudy選擇「GlioblastomaMutiforme(TCGA,Provisional)J ；SelectGenomicProfiles選擇「Mutations」和［Putativecopy-numberalterationsfromGISTICJ；SelectPatient/CaseSet選擇「TumorwithSequencedandCNAdata(235)J；EnterGeneSet中輸入［PTENJ然后［SubmitJ，選擇ProteinChangesJ選項，得到如下圖形。可以看到PTEN減少在膠質母細胞癌中與AKT(pT308andpS473)的增加顯著相關。T?te^Av-?.Abu-ditnctiT?te^Av-?.Abu-ditnctiApFkW1"■ HE# UhalEi湖 琴AlSdpTJW0.55?*WKTlFMfWMTn-0.+7DW*薄溯-D.W0.120.025*>Q>R1P巽P5235EV研31力繆夠法www.h*>ws￡0.38pgan?0.10直1心A1EDfA&CPl-4j?QJ1Z*EGF日dW2033-OjQ7喊1&J&7n.130.337*?卷WWTA.I即0.】口-0.34曾舟亨砧昭A心08曲i-0.14-0.020.365*RPSjS-KA］ISTIWQJ059.1B3*>Q>0T3WOWD.27GJ22*薄CHEO&JMSJ24審pr70&-0j&5OJ27*饕R^Fi-C.Hg—LEIWPP1ET-OJfl-。日"*奠FfUPII-CilflGJD2*0.110J61盤prll?-OjMGJAO甲DS241-D.M-D.llMDH*RjPWdTO爭"O.K0.10GdZ9*1寡1-0.1)6d.ia0.-131也Survival腎酒前妾支互千理堊職支互千團識■''至顯3VDH9旱窣IVDH9身鑿泌翠吏峋舌皇舊也申國“W%國“響舌音焙'互眼「歸Apvrns」基眼’「ipuqns」導繇r^VDHHIVDH9J丫嶗申1°S^D^u3節:「（91￡）siranipaouanbasjPS P^FS'￡:「suoT^inj^J基眼S9HJOJJOTuiouagpops7:r（II030【n]WN4V9D1）^uioupi^0ou9p^isX3snoia^toti^aqJ基眼4pn】spapsI:'*K皇麻申SW咽丑3VDH9QiIVDH9拳碗泌。國戲艮住酉國草渥珂。g-ug四K1鑿羯。支互千理堊蟲支互千風識伽回N更到翠此風昔至堊也更到翠此風昔至弘一身＜7更螢艮寺'鋁國PATAins小酉寺'由也凈諭歸A[A」ns鑿泌overallSurvivalKaplan-MeierEstimate|pdf,svg,DiseaiseFreeSlirvirvalKaplan-MeierEstimatepdfflffiS-CawswithAlteration(sjInBeryGenefs)Caiciswittigt InCuaryGene<fi)LoqrankTostP-V^hja:N^NCaseswitiiAlteation(sjinQueiyGenefs)GawswithoutAltEration(s!inCJuervGene(s)LegramIkTestP-Vatue'NaNS-uirvitfalfinn?h"tl曾注EndhimeWlnnUJJ美注科研嵋作方途www.howCa&白號Ai[h卻[efaii嶇町inQuEfyGeiM=j|a)四34M.1i^ibDuiAlter^licin(B)mQuery14741.5€rnwri^nrnorthssuR'ivnl跑 w co 菌 ik> izn ]?aMonth?DlseawFreeLD0 1SDffiaialcas^s匹紹論吟削 ni&diannioniihsdi&M56fr^eCaseswiihAhergiianfs)inQu&ryGsnw；s'l 5742 15J2C35BSwthokrtAHgr^iDn(s)in3冊Gsnete) 20J147 15.15NetworkNetwork提供了癌癥中變異之間的網絡聯系和相互作用分析。Network包含HumanReferenceProteinDatabase(HPRD),Reactome,NationalCancerInsititue(NCI)-Nature,和theMemorialSloan-KetteringCancerCenter(MSKCC)CancerCellMap()中研究的所有途徑。Network默認自動包含檢索基因的鄰近基因。如果鄰近基因有50個以上，以基因組變異頻率進行排序，但只有50個有高變異的鄰近基因顯示。這樣可以控制網絡的復雜性，并且自動突出與癌癥高度相關的基因。圖形可以下載為SIF和GraphML格式，并且可以在Cytoscape中查看和分析。默認情況一cBioPortal自動以顏色區分不同基因，同時把多維基因組數據合并到一個結點，可以突出突變、CNA和mRNA上調或下調的頻率。數據的顯示基因查詢方法。cBioPortal包含的基因靶向藥物信息可以從以下資源中獲得：DrugBank,KEGGDrug,NCICancerDrugs(/cancertopics/druginfo/alphalist)以及Rask-Andersen等