病人数据库

⑴ 如何轻松招募临床试验受试者

一般常用的招募方法有：
1.研究者治疗过程中发现病源，并谈知情；
2.医生在治疗过程中发现病源，并推荐项目研究者谈知情；
3.外院或社区医院的医生推荐；
4.院内（网站）放置招募广告；

5.印发资料，如患者教育相关；
6.广告、电视等媒体宣传；
7.新媒体的宣传，如微信、QQ、论坛、网站；
8.病人数据库筛选并联系意向；
9.受试者推荐身边的病友或朋友；
10.院内推荐，要注意是否弱势群体.
作为项目负责人，对招募情况要有预见性，提前评估可能遇到的受试者招募问题，并提前做好招募措施，减少可能的风险。只要采取积极的措施，如相关奖励政策、申办方协同拜访中心等措施，招募情况即会有积极反应。

⑵ CPTAC数据库：用于蛋白质组学数据+基因组学（WGS、WES和RNA-seq）数据挖掘和生信分析~

大家好，今天给大家介绍的是CPTAC数据库，这是国家癌症研究所（NCI）资助建立的一个大型综合性数据库，专注于肿瘤生物标记物的大规模、系统性分析，以提升肿瘤诊断和治疗的准确性，为癌症治疗提供有力支持。
CPTAC数据库包含丰富多样的数据，涵盖了基因组测序数据和蛋白组学数据。其中，基因组数据包含了1300+不同类型的肿瘤病人，涉及全基因组测序（WGS）、全外显子测序（WES）和RNA测序（RNA-seq）的数据，可通过GDC Data Portal进行访问。蛋白组数据则通过PDC访问，主要采用质谱检测技术，包括ITRAQ和TMT等定量技术。
数据库收集的信息包括生物样品的元数据和临床数据，比如病人的性别、年龄、癌症类型和治疗记录等。此外，CPTAC数据库还提供了丰富的生物信息学资源，包括数据处理和分析工具，使其成为肿瘤分子分析的重要数据来源。
关于数据库的使用方法，首先可以通过网站访问（cptac-data-portal.georgetown.e...）来获取数据，通过搜索工具输入感兴趣的癌症类型、蛋白质或基因名称，即可得到转录组和蛋白质组数据、元数据和临床数据。以结直肠癌为例，进入后会看到多种筛选类型，右侧分别展示了样本介绍和数据文件描述。数据文件包括Studies、Biospecimens、Clinical、Files、Genes等部分，包含详尽的统计信息和数据集信息。点击PDC Study ID可查看详细信息，进一步了解每个研究项目的具体细节。
在分析工具方面，CPTAC数据库提供了一系列工具，以帮助用户对蛋白质组和转录组数据进行生物学解释。其中包括Explore Quantitation Data、Peptide Genome mapping、Pepquery和cProSite等工具。这些工具能够帮助用户识别蛋白质和翻译后修饰（PTMs）的丰度模式，进行样本聚类分析，以及验证基因组改变导致的蛋白质组改变。
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。