Ⅰ 什么是肿瘤甲基化基因检测
现有应用于临床的肿瘤基因甲基化检测，是由德国EIP公司研发的一项基于基因靶点是否出现甲基化表达变化的技术，主要用于肿瘤超早期筛查，在欧洲多家医疗机构进行试验后，获得了欧盟CE认证。德国EIP与美国博尔诚公司共同开发了对结直肠癌、胃癌、肝癌、食管癌、肺癌等恶性肿瘤的检测试剂，在美国MD安德森癌症中心进行临床试验，获得了美国FDA认证。该项技术于2016年被列入了美国疾病预防工作委员会（USPSTF）的筛查项目指南中，作为美国40岁以上人群的常规癌症超早期筛查项目之一。
2014年美国博尔诚进入中国后，在北京成立博尔诚医学检验公司，与国内北京协和、北京301、四川大学华西医院等几十家三甲医院进行临床试验，于2015年获中国食药监局认证，目前此技术被用于癌症超早期以及早期的筛查，具有重要的临床诊断学意义。
Ⅱ 如何直接查找tcga数据中某一基因在某一肿瘤中的表达
一个良好的开端就是分析感兴趣基因的突变和其它异常，ICGC数据门户提供了几条研究路线。输入一个基因名称，NCBI登录号，或者Ensembl基因ID，点击基因报告（Gene Report），就能在突变摘要（Mutation Summary）中找到已发现的突变和拷贝数变化，以及迄今为止，这些突变在肿瘤中出现的频率。COSMICsection就在体细胞突变列表下方，包括了点突变，少量缺失，以及插入突变等方面的数据。
另外一种方法就是在一种肿瘤中寻找所有受到影响的基因，在ICGC数据门户中，研究人员能通过点击数据搜索（Database Search）下的Genes，然后选择感兴趣的肿瘤类型，以及一些其它参数，比如分析的途径等，这样就能找到所有受到影响的基因。除此之外，TCGA数据门户中，还可以从Download Data menu上选择批量下载（Bulk Download），获取体细胞突变数据，以及其它类型数据，比如拷贝数，DNA甲基化，基因表达。
Ⅲ 如何快速掌握TCGA数据库
在proportional里面搜你感兴趣的肿瘤，然后就会出现很多研究，在每个研究后面都有summary，你点击进去就有临床数据，有的还有变异和拷贝数变化的数据。目前个人感觉临床数据这块还是proportional这儿比较方便，其他的例如基因表达的数据cancer browser还是可能会好些，各种各样的都可以试试，不过原始的TCGA数据还是觉得一般是高手才去弄，新手还是多学习，站在巨人的肩膀上再去。The Cancer Genome Atlas，TCGA， 数据库。TCGA数据源大部分都是公开的。目前来能够从TCGA数据库中提取数据的处理工具有proportional。
Ⅳ 怎么知道一个基因是否在某一肿瘤细胞中表达
人类结构基因4个区域：①编码区，包括外显子与内含子；②前导区，位于编码区上游，相当于RNA5’末端非编码区（非翻译区）；③尾部区，位于RNA3’编码区下游，相当于末端非编码区（非翻译区）；④调控区，包括启动子和增强子等。基因编码区的两侧也称为侧翼顺序
Ⅳ 如何看go数据库中查出来的pathway，是否与肿瘤相关
我对这个也不算非常了解，简单说下我的经验，仅供参考。
首先其实有很多pathway都与肿瘤相关，一般来说与肿瘤发生相关的pathway包括细胞信号转导（akt，notch，MAPK等）、细胞损伤修复（ATM，NHEJ等）、细胞周期调控（Cdk）、基因表达调控（如 p53）以及细胞迁移等，而且它们之间一般都有交叉。虽然大多数pathway都或多或少参与肿瘤发生，但是直接相关的一般是我提到的这些，主要作用于cancer的发生，成熟以及迁移。
其次，通过你这个图上列出来的这个肿瘤基因有可能参与的过程，我觉得有可能参与肿瘤发生的包括：regulation of cell morphogenesis（因为肿瘤细胞形成中细胞形态会发生变化）；regulation of gene expression（比如p53就会抑制与cancer发生相关基因的表达，但这个功能实在太宽泛了，可以说所有细胞活动都和基因表达相关，请问你这个基因是transcript factor吗？如果是的话这就很可能是它直接参与cancer development的原因）；positive regulation of peptidase activity （和前面那点一样，这种广谱性影响蛋白质变化的过程可以参与任何方面）；response to corticosteroid （有可能通过response to一些皮质类激素调节cell signal）；positive regulation of macromolecule biosynthetic process（调节大分子生物合成也可能影响蛋白质表达）；anatomical structure formation involved in morphogenesis （同在morphogenesis的解释）。
最后说明一点，仅仅通过这种方法其实并不会很大的缩小范围，但是如果结合你的目的蛋白的功能研究（如果之前有相关文献报道或者你已知目的蛋白具有酶活性）或定位分析，就可以大大缩小范围了。
希望能对你有所帮助，如果有进一步问题，我们可以继续讨论。
Ⅵ pan-cancer的基因表达在哪个数据库
数据库名称：Oncomine数据库。
基因表达差异分析（通过检索基因表达谱差异，挖掘具有研究价值的靶分子，检索特定研究靶分子，分析其在肿瘤中的表达情况），多基因共表达分析，Oncomine和TCGA相比的优势就是，它除了数据，还提供了一些简洁易操作的分析工具，如差异表达分析、共表达分析等，分析后可以直接出图用在文章里。另外它还整合了TCGA和GEO的部分数据。
Ⅶ 什么是中肿瘤基因，我们有必要去做肿瘤基因检测吗
基因检测对于健康的人群也可以进行，但是如果已经有肿瘤，那么基因检查至关重要。比如常用的靶向药物治疗，如果没有基因检测的协助，靶向药物的使用和疗效判定几乎是不可能的。在化疗的使用中，基因检测也可以为化疗药物的敏感性、适用性、适用范围以及毒副反应的发生提供依据。
Ⅷ the cancer omics atlas的基因表达数据来源
TCGA。
使用的癌症基因表达数据来源于TCGA。
该数据库目前共收录了33种癌症类型，超过了2个PB的数据，该数据是免费公开的，极大的帮助癌症研究者提高对癌症的预防，诊断和治疗。