LinkedOmics: analyzing multi-omics data within and across 32 cancer types.
LinkedOmics: analyzing multi-omics data within and across 32 cancer types.
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LinkedOmics：分析32种癌症类型的多组学数据。
DOI：
10.1093/nar/gkx1090
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发表时间：
2018-01-04
影响因子：
14.9
通讯作者：
Zhang B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Vasaikar SV;Straub P;Wang J;Zhang B
LinkedOmics 数据库包含来自癌症基因组图谱 (TCGA) 项目的 32 种癌症类型和总共 11,158 名患者的多组学数据和临床数据。它也是第一个多组学数据库，集成了临床蛋白质组学肿瘤分析联盟 (CPTAC) 对选定的 TCGA 肿瘤样本生成的基于质谱 (MS) 的全球蛋白质组学数据。 LinkedOmics 总共拥有超过 10 亿个数据点。为了对这些数据进行全面分析，我们在 LinkedOmics Web 应用程序中开发了三个分析模块。 LinkFinder 模块允许灵活探索感兴趣的分子或临床属性与所有其他属性之间的关联，从而提供分析和可视化每个癌症队列的数十亿个属性对之间的关联的机会。 LinkCompare 模块可以轻松比较 LinkFinder 识别的关联，这在多组学和泛癌症分析中特别有用。 LinkInterpreter 模块通过通路和网络分析将识别的关联转化为生物学理解。通过五个案例研究，我们证明 LinkedOmics 为生物学家和临床医生提供了一个独特的平台，用于访问、分析和比较肿瘤类型内和跨肿瘤类型的癌症多组学数据。 LinkedOmics 可在 http://www.linkedomics.org 免费获取。
The LinkedOmics database contains multi-omics data and clinical data for 32 cancer types and a total of 11 158 patients from The Cancer Genome Atlas (TCGA) project. It is also the first multi-omics database that integrates mass spectrometry (MS)-based global proteomics data generated by the Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC) on selected TCGA tumor samples. In total, LinkedOmics has more than a billion data points. To allow comprehensive analysis of these data, we developed three analysis modules in the LinkedOmics web application. The LinkFinder module allows flexible exploration of associations between a molecular or clinical attribute of interest and all other attributes, providing the opportunity to analyze and visualize associations between billions of attribute pairs for each cancer cohort. The LinkCompare module enables easy comparison of the associations identified by LinkFinder, which is particularly useful in multi-omics and pan-cancer analyses. The LinkInterpreter module transforms identified associations into biological understanding through pathway and network analysis. Using five case studies, we demonstrate that LinkedOmics provides a unique platform for biologists and clinicians to access, analyze and compare cancer multi-omics data within and across tumor types. LinkedOmics is freely available at http://www.linkedomics.org.
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DOI：
10.1002/path.4847
发表时间：
2017-02
期刊：
The Journal of pathology
影响因子：
--
作者：
Heng YJ;Lester SC;Tse GM;Factor RE;Allison KH;Collins LC;Chen YY;Jensen KC;Johnson NB;Jeong JC;Punjabi R;Shin SJ;Singh K;Krings G;Eberhard DA;Tan PH;Korski K;Waldman FM;Gutman DA;Sanders M;Reis-Filho JS;Flanagan SR;Gendoo DM;Chen GM;Haibe-Kains B;Ciriello G;Hoadley KA;Perou CM;Beck AH
通讯作者：
Beck AH
影响因子：
7.3
作者：
Gao J;Aksoy BA;Dogrusoz U;Dresdner G;Gross B;Sumer SO;Sun Y;Jacobsen A;Sinha R;Larsson E;Cerami E;Sander C;Schultz N
通讯作者：
Schultz N
影响因子：
37.3
作者：
Mizuarai S;Machida T;Kobayashi T;Komatani H;Itadani H;Kotani H
通讯作者：
Kotani H
影响因子：
64.8
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
64.5
作者：
Zhang H;Liu T;Zhang Z;Payne SH;Zhang B;McDermott JE;Zhou JY;Petyuk VA;Chen L;Ray D;Sun S;Yang F;Chen L;Wang J;Shah P;Cha SW;Aiyetan P;Woo S;Tian Y;Gritsenko MA;Clauss TR;Choi C;Monroe ME;Thomas S;Nie S;Wu C;Moore RJ;Yu KH;Tabb DL;Fenyö D;Bafna V;Wang Y;Rodriguez H;Boja ES;Hiltke T;Rivers RC;Sokoll L;Zhu H;Shih IM;Cope L;Pandey A;Zhang B;Snyder MP;Levine DA;Smith RD;Chan DW;Rodland KD;CPTAC Investigators
通讯作者：
CPTAC Investigators