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癌症基因组图谱（TCGA）和国际癌症基因组联盟（ICGC）等大规模癌症基因组学项目产生了海量的癌症基因组学数据。对于没有计算机背景的研究者来说，对这些数据进行整合、探索和分析是一件极具挑战性的事。
之前的推文中我们已经介绍过了一些零代码即可操作的数据库，比如进行富集分析的DAVID数据库、进行生存分析的Kaplan-Meier数据库，帮助了很多小伙伴。这期推文再给大家介绍一个零代码进行突变分析与可视化的数据库——cBioPortal。
1.cBioPortal简介：
cBioPortal是一个集检索、下载、分析和可视化癌症基因组学数据于一身的数据库，其整合的基因组数据类型非常广泛，包括体细胞突变、DNA拷贝数改变（CNAs）、mRNA和microRNA（miRNA）表达、DNA甲基化、蛋白质丰度和磷酸蛋白丰度。cBioPortal可以进行多种分析，但最主要的还是与突变相关的各种分析及其可视化。此外，cBioPortal数据库不仅支持单基因单癌症的查询，而且可以进行多基因单癌症、单基因多癌症、多基因多癌症，甚至是跨癌症基因组项目的分析。
2.使用方法：
下面，我们就以P53信号通路的6个基因：TP53、MDM2、MDM4、CDKN2A、CDKN2B、TP53BP1（多基因）在TCGA肝癌数据集（单癌症）中的突变情况分析为例，进行演示：
2.1进入cBioPortal（https://www.cbioportal.org/）后，按照图1中的①②③进行操作。
图1
细心的小伙伴可能注意到了，在我们第二步勾选的“Liver
Hepatocellular Carcinoma (TCGA, PanCancer Atlas)”的上方还有一个(TCGA, Firehose
Legacy)的肝癌数据集，为什么不选那一个呢？这里就要解释一下了，Firehose Legacy数据集，以前又称为临时数据集，其内的数据比较原始，而为了使TCGA所有33中癌症类型的数据之间具有可比性，就需要对各种癌症的突变、拷贝数、基因表达等数据进行相同的处理和标准化，这就产生了TCGA PanCancer
Atlas数据集，也就是说，TCGA PanCancer Atlas数据集是处理过了的Firehose Legacy数据集，更加适合比较分析。
2.2在跳转的页面中，按照图2中的①②③④进行操作。
图2
2.3如图3，点击不同的模块，即可查看各种分析的结果，并且还能根据需要进行一定程度的个性化调整。
图3
3.结果讲解：
3.1
OncoPrint模块的瀑布图（图4）
图4
3.2Mutations模块的目标基因对应蛋白质的二维结构图（图5）
图5
cBioPortal功能非常强大，能进行的分析众多，比如生存分析、相关性分析、基因组改变之间的互斥性分析等等，并会以瀑布图、直方图、箱线图、火山图等等形式直观的展现分析结果。由于篇幅限制，这里仅对其中较为复杂的几张图形进行解读。感兴趣的小伙伴可以在网页中把每个按钮都点一点，把每张图形都看一看，一定会有很大收获的。
4.数据下载：
我们也可以从cBioPortal数据库中下载数据，再用R等软件进行更加个性化的分析，数据下载的具体步骤如下：
4.1进入cBioPortal（https://www.cbioportal.org/）后，点击“Data Sets”。
图6
4.2输入关键词，进行检索，找到所需数据，下载即可。
图7
今天的分享到这里就结束啦~如果你觉得本期推文对你有帮助的话，就留个免费的赞再走吧~我们下期再见啦~
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