腫瘤資料庫資料庫
1. seer資料庫如何增加既往腫瘤信息
seer資料庫Breast Subtype ( 2010+ )」屬性增加既往腫瘤信息。
美國國家癌症研究所監測，流行病學和最終結果資料庫，簡稱SEER資料庫 [The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Program of the National Cancer Institute (NCI)]。
2. 誰能告訴我去那查中國的腫瘤發病率啊 不要腫瘤資料庫的數據了 那個基本不更新的啊
中國的腫瘤發病率還是比較高的。全國分布不均跟地區有關。那方多胃癌北方多肺癌所以得癌症的類型也不一樣。總之跟心情，飲食，地理環境等因素有著重要的關系。
3. tcga上的status是什麼
重要狀態。TCGA是腫瘤資料庫的簡稱，status是TCGA的重要狀態，包括生存時間及病人生存狀態。
4. 怎麼在維普資料庫分別查詢有關「腫瘤」方面的高被引論文和熱點論文，並摘錄第一篇的文摘信息
直接選擇期刊，輸入刊物名，找到你發表的那一期，再輸入文章題目就好了啊
5. seer資料庫可以下保險信息嗎
seer資料庫可以下保險信息。
SEER 資料庫是由美國國立癌症研究所於 1973 年建立,是美國常用的癌症資料庫 ,裡麵包括各式各樣的腫瘤類型,如肺癌、乳腺癌、胃癌、結直腸癌、前列腺癌等等.
6. 有沒有可以查詢腫瘤中基因突變的資料庫
這個在《佳學基因人體基因序列與疾病表徵資料庫》里的有，這個是佳學基因特有的資料庫，運用的是基因解碼技術，這也是為什麼一般基因檢測無法達到基因解碼的精準度與全面性的原因。
7. 腫瘤細胞株哪些基因發生突變，是否有專門的資料庫
基因突變
並不代表就是致病的基因突變，看你做什麼
基因檢測
，一般腫瘤患者做的基因檢測，基本上都是用葯指導的基因檢測，看是否適合吃這類葯物，有沒有效果
8. gtex數據怎樣篩選
關於gtex數據怎樣篩選。
1、通常我們在挖掘TCGA資料庫的時候，會發現該項目納入的正常組織測序結果是非常少的，也就是說很多病人都不會有他的正常組織的轉錄組測序結果，比如說乳腺癌吧，1200個左右的轉錄組數據，其中1100左右都是腫瘤組織的測序數據，只有區區100個左右的正常對照。
2、這個時候我們就需要想辦法加大正常組織測序樣本量，既然TCGA資料庫沒有，我們就從其他資料庫著手。這里值得大力推薦的是GTEx資料庫,Genotype-TissueExpression(GTEx)。
9. 如何看go資料庫中查出來的pathway，是否與腫瘤相關
我對這個也不算非常了解，簡單說下我的經驗，僅供參考。
首先其實有很多pathway都與腫瘤相關，一般來說與腫瘤發生相關的pathway包括細胞信號轉導（akt，notch，MAPK等）、細胞損傷修復（ATM，NHEJ等）、細胞周期調控（Cdk）、基因表達調控（如 p53）以及細胞遷移等，而且它們之間一般都有交叉。雖然大多數pathway都或多或少參與腫瘤發生，但是直接相關的一般是我提到的這些，主要作用於cancer的發生，成熟以及遷移。
其次，通過你這個圖上列出來的這個腫瘤基因有可能參與的過程，我覺得有可能參與腫瘤發生的包括：regulation of cell morphogenesis（因為腫瘤細胞形成中細胞形態會發生變化）；regulation of gene expression（比如p53就會抑制與cancer發生相關基因的表達，但這個功能實在太寬泛了，可以說所有細胞活動都和基因表達相關，請問你這個基因是transcript factor嗎？如果是的話這就很可能是它直接參與cancer development的原因）；positive regulation of peptidase activity （和前面那點一樣，這種廣譜性影響蛋白質變化的過程可以參與任何方面）；response to corticosteroid （有可能通過response to一些皮質類激素調節cell signal）；positive regulation of macromolecule biosynthetic process（調節大分子生物合成也可能影響蛋白質表達）；anatomical structure formation involved in morphogenesis （同在morphogenesis的解釋）。
最後說明一點，僅僅通過這種方法其實並不會很大的縮小范圍，但是如果結合你的目的蛋白的功能研究（如果之前有相關文獻報道或者你已知目的蛋白具有酶活性）或定位分析，就可以大大縮小范圍了。
希望能對你有所幫助，如果有進一步問題，我們可以繼續討論。
10. tcga資料庫樣本哪些是腫瘤哪些是正常
答案就在TCGAbarcode，樣本標簽描述了樣本類型，是正常的還是異常的。還是對照組。比如膠質瘤RNAseq的barcode，有174個樣本類似於這個：
TCGA-06-0681-11A-41R-A36H-07
TCGA-06-0649-01B-01R-1849-01
第四個欄位：11A和01B描述的就是樣本類型，1-9是腫瘤，10-19是正常，20-29是對照。A和B我也不知道啥意思。由於TCGAbarcode欄位寬度是嚴格的。因此用substr就可提取
names=colnames(RNAseq_dat)
a=as.numeric(substr(names,14,15))
table(a)
可以看見數據中有5個是正常組織樣本
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Xena網站（網頁鏈接)有整理好的TCGA數據，包括數據集和樣本表格。樣本表格數據詳細，包含生存期，腫瘤分期分級，突變，亞型等等。