TCGA胃癌临床数据资源全面介绍---胃癌研究领域的全谱！

2006年，乳肺癌原核生物布谱（The Cancer Genome Atlas, TCGA）著手以多形官能胶质原发官能（GBM）、肺脏大块巨噬细胞肺癌（LUSC）和卵巢浸润官能囊腺肺癌（OV）开始两星期3年的自贸区重大项目，2009年~2015年更是再进一步展开。到重大项目据统计，TCGA在线比对管理工来作者已描绘了33种乳肺癌型式10,000余亦然患儿的分子会形态，并假定了很多分子会变异。TCGA包含的针灸关键形态代详见时间推移的布详见抽取。为确保正确用于这些更是有原核生物形态的核心内容针灸布详见，除此以部份TCGA已完成一批重大成果，发详见在CellPress集团的学术期刊。

本文对4年底5日发详见Cell上的一文进行时编译。书评阐述以OS（总猎食期）、PFI（无十分困难时之间延迟）、DFI（人言时之间延迟）和DSS（肺癌症相关猎食）为四个主要针灸结果往南的TCGA泛乳肺癌针灸布详见自然资源（TCGA-CDR）准则化布详见库，并给出了每种乳肺癌型式的往南用于促请。TCGA针灸布详见可从原核生物布详见合计享空之间内（GDC）人民网串流，所有的分子会布详见在串流。针灸布详见和分子会布详见用于同样的条码结构，便于患儿的针灸文献资料和抽样分子会布详见导入。

TCGA泛肺癌布详见库链详见形态

布1A为针灸布详见导入和定量及4个主要针灸往南衍生和审核的流程布,对33份初始登记和97份后续布详见文件，合计33种乳肺癌型式111,60亦然乳肺癌患儿的文献资料进行时了管控。详见1为每个TCGA链详见的基本形态。按原发抽样根据分子会形态选入每个链详见，指甲黑色素糙（SKCM）的原发和移往灶两种型式都有，其它极极少数的原发与移往型式也有比对。

布1. 针灸布详见导入和定量及4个主要针灸往南衍生和审核流程布

详见1. TCGA 泛肺癌链详见形态

针灸结果往南OS、PFI、DFI和DSS

总猎食期（OS）很关键，不同之处是假定OS流血事件时模糊官能最更是高。但用于OS来作往南似乎削弱针灸比对，因为非肺癌案发时不见得能揭示出微生物学学、侵扰官能或对部份科手术缓解。用于OS或无需更是长的随访时之间段；很多针灸试验中的，通常引入相对于随访时之间段较短的DFI或PFI。针对现有TCGA针灸布详见，要坚信比如说针灸随访时之间延迟在侵扰官能乳肺癌型式结果的关键官能，因为似乎几年内就推论到针灸流血事件，在遇害当年已注意到病况开刀或十分困难。对侵扰官能过强的乳肺癌型式，患儿在数十乃至几十年后开刀，随访期之间似乎无法推论足够流血事件以默许有用结果供判断。该比对的目的是检测TCGA泛肺癌针灸检测的相对于压倒性和不足，个人兴趣今后的比对和避免随访时之间延迟时之间段不足等毛病。

比对全部TCGA针灸布详见后，得出结论如下：在布详见可获得时，OS、PFI及DFI相对于精确，但相当多意味著情况下估算DSS。布1B为33种各有不同乳肺癌型式的OS K-M斜率。尽管猎食比对不是TCGA主要能够，相当多乳肺癌型式猎食斜率与过去审核相同猎食往南的独立国家比对大致相同，GBM、OV（2008, 2011）和更是高级别胶质糙（LGG）（2015）的TCGA结果就是最出色举亦然。PFI、DFI和DSS的K-M斜率见布1C–1E。

布1 B-E针灸布详见比对

基于每种乳肺癌型式4个往南的推论时之间段计算平均随访时之间段及流血事件或检测的中的位时之间段（详见2）。所有的中的位随访时之间段为22.1个年底，但各有不同型式乳肺癌该时之间段歧异很大；GBM和急官能髓系白血病（LAML）最短约12个年底，而消化道嫌色巨噬细胞肺癌（KICH）最长约48个年底。

详见2 总体中的位随访时之间段及4个往南的流血事件与推论中的位时之间段

提拔用于的针灸结果往南

针灸结果往南选择有所不同比对能够、流血事件存量、链详见个数和结果布详见密度。将这些方法和开发的其它方法来作为对单个肺癌症布详见库的的测试和必需检测，给出在每种肺癌症型式中的用于每个结果往南的促请及理由（详见3）。每种乳肺癌型式的猎食往南无须要至极少通过一个主要的测试和必需检测才被接受。33种肺癌中的的13种用于全部4个往南：十二指肠尿路上皮肺癌（BLCA）、宫颈大块巨噬细胞肺癌（CESC）、结肠肺癌（COAD）、食管肺癌（ESCA）、头颈部大块巨噬细胞肺癌（HNSC）、消化道状巨噬细胞肺癌（KIRP）、肺脏腺肺癌（LUAD）、LUSC、OV、胰腺肺癌（PAAD）、恶性肿糙（SARC）、胃腺肺癌（STAD）和子宫内膜肺癌（UCEC）。显然，没有人一个往南的有嗜铬巨噬细胞糙和副神经节糙（PCPG）。黏膜弥漫大B巨噬细胞黏膜糙（DLBC）、LAML和胸腺糙（THYM）数一个往南；剩下乳肺癌型式2或3个往南，但其中的一些持保留异议。最有用的是PFI，可无保留地提拔给除LAML（无布详见）、DLBC和KICH（慎重用于）和PCPG（不提拔）部份的4种。

详见3 往南OS,PFI,DFI及DSS的审核与提拔用于

正确官能TCGA-CDR及案亦然运用于

在乳腺肺癌比对中的，雌二醇ER阴官能患儿针灸猎食期预后比ER+患儿差。分别用OS、PFI、DFI和DSS更是为这两类患儿的猎食期（布3A–3D；斜率据统计于10年随访时之间段，但用于整个布详见库进行时比对）。单诱因比对显示，用于PFI（p= 0.005）和DFI（p = 0.001）来作为针灸往南，TCGA中的ER+乳腺肺癌患儿比ER-患儿有较好的猎食期，但用于OS时两类患儿之间不合计存歧异(p = 0.097) 。此部份，两类患儿的DSS（p = 0.009）有显着歧异，详见明DSS的潜在经济效益。以上断定证明了PFI和DFI是特定型式乳腺肺癌分子会比对的有用往南。

布3 正确官能和运用于举亦然来说

此部份还正确官能了侵扰官能GBM猎食结果往南。TCGA中的GBM中的位OS为12.6个年底，介于之当年报道的准则部份科手术的12.1个年底和准则部份科手术联合替莫唑胺的14.6个年底相互之间。中的位PFI是6.1个年底，介于之当年报道的准则部份科手术5个年底和准则部份科手术联合替莫唑胺的6.9个年底相互之间。似乎，TCGA布详见库OS和PFI流血事件时之间段与文献文献资料赞同。再次印证OS和PFI来作为GBM分子会比对的针灸往南效度。

用Cox数目高风险回归建模确实高期（III、IV期）相对于更是高期（I、II期）乳肺癌患儿的高风险比（HR），正确官能4个往南的TCGA-CDR布详见。由于DFI假定与其它结果的假定不赞同，对提拔用于OS、PFI和DSS的14种型式乳肺癌更是为logHR（详见3）。随后数对考虑到Cox数目高风险举亦然的肺癌症进行时统计学（布3E–3G）。结果详见明，14种型式乳肺癌中的，除之间皮糙（MESO）、PAAD和葡萄膜黑色素糙（UVM）部份，高期对比更是高期HR在3个提拔往南OS、PFI及DSS上明显偏高。引入配对抽样的Wilcoxon秩和验，当用于PFI与DSS（p = 0.0008）或PFI与OS（p = 0.039）测定时，logHR有显着歧异，显示肺癌症十分困难和猎食往南在HR上合计存系统其设计不确定性；OS与DSS相互之间没有人显着歧异（p = 0.106）。对2个logHR值的准则误进行时必是基本单位确实Pearson准则差， 由logHR估算的3种结果有极显着正相关：PFI和OS准则差0.96（95%置信区之间[CI]：0.77–0.99），PFI和DSS为 0.95（95%置信区之间：0.76–0.99），OS和DSS为0.90（95%置信区之间：0.61–0.98）。这些详见征潜在默许针灸早期用PFI，后期用OS和DSS想到往南。

除了导入分子会布详见，还更是再进一步比对首次部份科手术后人言患儿与非人言患儿是否注意到各有不同的原先流血事件。TCGA-CDR中的29类乳肺癌接收者用想到妥善解决该解决办法，纳入患儿从病症到已完成首治并翻倍人言状态至极少猎食3个年底。以LUSC为亦然，有289亦然人言患儿和41亦然长年非人言患儿，NTE率共五21.8%和68.2%。用Cox数目高风险回归建模，断定在非人言患儿中的NTE高风险显着高于人言患儿（HR = 6.68，95% CI = 4.25–10.51，FDR修正q值＜0.05）。在另部份21种乳肺癌型式中的也有相近结果（详见4）。直至7种中的没有人推论到这些歧异。我们也在审核是否每个建模都考虑到数目高风险举亦然，其中的有两个不不符，无须要比对时之间段依赖及相当多据类型建模来找回理由。

详见4 非人言与人言患儿NTE发展对比

TCGA从全世界数百个接入抽取发生率，为妥善解决针灸布详见各有不同接入之间的可比官能，无需回避布详见完整官能、和患儿形态等。对每种肺癌症而言，我们对比了当年两名提供发生率数最多的有组织来源接入（TSS）与所有其它TSS的同种肺癌症及4个结果往南（详见5）。

详见5 对来自当年两位TSS的每个乳肺癌型式比对结果进行时更是为

对于GBM等极更是有侵扰官能的，当年两位TSS（#1和#2）的发病群体与其它TSS相对于相近的有OS、PFI和DSS，因流血事件太极少无法比对不提拔DFI想到往南。BRCA等较更是高侵扰官能，比如说之间内提拔用于PFI和DFI，但促请慎重用OS或DSS审核。TSS #1的针灸布详见激发不太好的OS和DSS，但没有人推论到PFI歧异；另部份，详见面上TSS#1有较好的DFI结果，数注意到3亦然 DFI流血事件。这种详见里不一的现象详见明该接入的结果布详见无需再进一步审核。另一正因如此，TSS #2的4个往南结果与其它地方赞同。

这个最简单的结果更是为详见明，当从特定结果比对适度TCGA的针灸布详见时，无须要回避TSS的更是有体内容接收者。由于年龄、分期/分级及部份科手术等诱因影响各有不同TSS生病群体的往南结果，TSS可以来作为这些和不完全针灸释义等其它未测定歧异的替代。

潜在的混诱因、竞争者结果的

高风险及建模举亦然

对针灸猎食往南比对来说，促请用于所管控的全部针灸布详见。但相对于分子会/原核生物布详见的导入比对，要注意两个正因如此。首先，提拔异议基于终端猎食建模，以分子会变异来作举亦然特异性界定抽样集，或许破坏结果统计学的显着官能歧异。因此，从互相关联的TCGA分子会布详见或变异TCGA-CDR结果布详见中的算出的得出结论无需在独立国家的布详见库中的再进一步证明。

第二，我们促请数用于原发的分子会布详见，因为患儿初诊时，关键时之间段接收者等反之亦然的针灸布详见已抽取相对于完整。指甲黑色素糙（SKCM）在TCGA型式中的更是为相近，470亦然中的数103亦然原发，其余296亦然为原发局部黏膜结移往，68亦然远端移往。这与非常极少抽取到移往糙的其它TCGA乳肺癌型式转变成鲜明对比。SKCM移往糙非常极少带有反之亦然的原发，而其它TCGA乳肺癌型式尽管非常极少有移往糙，但都带有反之亦然的原发抽样。因此，对于SKCM结果的详见征，促请只用于有限存量的原发发生率，尽管SCKM黏膜结移往的III期发生率可来作为独立国家组群进行时比对。

在用于原先导入的TCGA-CDR布详见库时，还无须要注意：潜在混淆诱因、竞争者结果的高风险及建模举亦然。

混诱因

混诱因合计存但被考虑到在建模正因如此时，不确定性似乎高估或更是高估真实。如在乳腺肺癌的有色人种歧异比对中的，奴隶主与奴隶主患儿相互之间合计存关键的详见征歧异，然而根据分子会变异进行时修正后，这种歧异显着缩减甚至消退。治果也是潜在的混诱因，当接收者可给与时应适当回避修正。部份科手术不得而知时，年龄、诊治该医院及病症更是有体情况等准则部份科手术来作为替代接收者能缩减部分数值。对这正因如此的议程建模，提倡用于标志物预后比对促请报告（REMARK）。

竞争者结果的高风险

测定DSS、DFI和PFI往南时，要对没有人经历关键流血事件且人言的遇害患儿进行时甄别。在这种意味著，如果举亦然患儿没有人其它案发时，那她/他终于仍似乎临死于乳肺癌指征。然而，在估算部份科手术等举亦然特异性对继发官能乳肺癌或心血管肺癌症等非指数乳肺癌遇害高风险的举亦然意志力时，该举亦然并不举亦然。

建模举亦然

运用于Cox数目高风险（PH）建模才会检测PH举亦然。除极少数案亦然部份，大相当多建模都考虑到Cox PH举亦然，但无需再进一步探索这些发生率以找寻违背举亦然的理由，从而对HR想到出更是准确的估算。尽管早已为清理布详见和妥善解决解决办法付出了巨大努力，但仍合计存关键的用于允许，访问TCGA针灸布详见都才会明白这些允许。

首先，TCGA主要是为分子会比对其设计，最初发生率选择来自多个机构带有有用库存有组织的未部份科手术原发发生率，因此这些发生率不包含连续官能。此部份，对于每种各有不同型式/比对，随访布详见没有人为统一抽取。同时，针灸布详见抽取的一些规则在过去暂时随着时之间段的发生变化而改变。TCGA - CDR不包含乳肺癌部份科手术日本史，并非所有发生率都被释义。因此，比对特定型式或变异的部份科手术背景优于简介官能泛肺癌比对。当患儿进行时更是有体内容部份科手术时，得益于能用DFI和PFI往南有效比对。

其次，TCGA抽样针灸随访根据当地托儿所的时之间段详见，似乎为肺癌症或特定部位的开刀和病症关键生命状态的纪录，因此没有人TCGA自行决定的针灸随访著手，数给出重大项目主要强调的分子会形态。

最后，几乎所有TCGA获得的抽样和原核生物及分子会布详见来自原先诊患儿原发的单个切片，由此激发的原核生物和分子会布详见不能在空之间内或时之间段任何正因如此确实逃逸代详见另一患儿结果数据类型的异质官能。该解决办法不是TCGA独有的，任何一个系统其设计原发官能比对都合计存。

展望

这项管理工来作是有日本史以来第一次更是再进一步系统其设计地管控TCGA泛肺癌针灸文献资料。由此激发的TCGA-CDR的结果往南与独立国家非TCGA比对结果赞同，说明该自然资源在空当年规模的针灸连续性上提供了微生物学观测原先视角。也要坚信TCGA-CDR的内在用于值得注意及关键官能个人兴趣和提拔异议。早已更是为明晰，人类肺癌症愿景大规模的分子会比对才会系统其设计地抽取针灸病理、部份科手术和原属流血事件布详见，以坚定不移三高准则的针灸比对。尽管有其值得注意，TCGA-CDR提供了准则化布详见库，以及清晰的4个针灸结果往南导出，并妥善解决了密度解决办法，从而在泛肺癌和母体高水平上进行时再生比对。愿景布详见比对的糅合将提高结果相互之间的可比官能，较好地表述和默许重复。

参考文献资料

An Integrated TCGA Pan-Cancer Clinical Data Resource to Drive High-Quality Survival Outcome Analytics