病人資料庫

⑴ 如何輕松招募臨床試驗受試者

一般常用的招募方法有：
1.研究者治療過程中發現病源，並談知情；
2.醫生在治療過程中發現病源，並推薦項目研究者談知情；
3.外院或社區醫院的醫生推薦；
4.院內（網站）放置招募廣告；

5.印發資料，如患者教育相關；
6.廣告、電視等媒體宣傳；
7.新媒體的宣傳，如微信、QQ、論壇、網站；
8.病人資料庫篩選並聯系意向；
9.受試者推薦身邊的病友或朋友；
10.院內推薦，要注意是否弱勢群體.
作為項目負責人，對招募情況要有預見性，提前評估可能遇到的受試者招募問題，並提前做好招募措施，減少可能的風險。只要採取積極的措施，如相關獎勵政策、申辦方協同拜訪中心等措施，招募情況即會有積極反應。

⑵ CPTAC資料庫：用於蛋白質組學數據+基因組學（WGS、WES和RNA-seq）數據挖掘和生信分析~

大家好，今天給大家介紹的是CPTAC資料庫，這是國家癌症研究所（NCI）資助建立的一個大型綜合性資料庫，專注於腫瘤生物標記物的大規模、系統性分析，以提升腫瘤診斷和治療的准確性，為癌症治療提供有力支持。
CPTAC資料庫包含豐富多樣的數據，涵蓋了基因組測序數據和蛋白組學數據。其中，基因組數據包含了1300+不同類型的腫瘤病人，涉及全基因組測序（WGS）、全外顯子測序（WES）和RNA測序（RNA-seq）的數據，可通過GDC Data Portal進行訪問。蛋白組數據則通過PDC訪問，主要採用質譜檢測技術，包括ITRAQ和TMT等定量技術。
資料庫收集的信息包括生物樣品的元數據和臨床數據，比如病人的性別、年齡、癌症類型和治療記錄等。此外，CPTAC資料庫還提供了豐富的生物信息學資源，包括數據處理和分析工具，使其成為腫瘤分子分析的重要數據來源。
關於資料庫的使用方法，首先可以通過網站訪問（cptac-data-portal.georgetown.e...）來獲取數據，通過搜索工具輸入感興趣的癌症類型、蛋白質或基因名稱，即可得到轉錄組和蛋白質組數據、元數據和臨床數據。以結直腸癌為例，進入後會看到多種篩選類型，右側分別展示了樣本介紹和數據文件描述。數據文件包括Studies、Biospecimens、Clinical、Files、Genes等部分，包含詳盡的統計信息和數據集信息。點擊PDC Study ID可查看詳細信息，進一步了解每個研究項目的具體細節。
在分析工具方面，CPTAC資料庫提供了一系列工具，以幫助用戶對蛋白質組和轉錄組數據進行生物學解釋。其中包括Explore Quantitation Data、Peptide Genome mapping、Pepquery和cProSite等工具。這些工具能夠幫助用戶識別蛋白質和翻譯後修飾（PTMs）的豐度模式，進行樣本聚類分析，以及驗證基因組改變導致的蛋白質組改變。
總結來說，CPTAC資料庫是一個強大且綜合性的資源，提供了豐富的腫瘤相關數據，可用於挖掘和驗證差異表達基因及基因表達情況。根據不同的研究需求，結合多組學分析方法，可以深入挖掘潛在的標志物或靶點。對於生信分析有創新思路需求的小夥伴，可以隨時聯系番茄君，獲取更多關於資料庫的使用指導和分析建議。