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tcga 基因水平拷贝数-回复题目：TCGA基因水平拷贝数分析：基于大规模癌症基因组数据的解读引言：近年来，基因组学研究在癌症领域取得了巨大的突破，其中TCGA（The Cancer Genome Atlas）项目收集了大规模的癌症基因组数据，为我们深入理解癌症发生机制提供了重要的资源。
在TCGA数据库中，基因水平拷贝数作为一种常见形式的基因组变异，具有关键的生物学意义。
本文将一步一步回答TCGA基因水平拷贝数相关问题，分析其特征、检测方法以及与癌症发生关系的研究进展。
一、基因水平拷贝数：概述与特征1.1 基因水平拷贝数的定义基因水平拷贝数（gene-level copy number）指的是基因组中各个基因的拷贝数变异情况。
拷贝数变异是一个细胞的基因组拷贝数与正常人群的拷贝数之间的差异。
正常情况下，每个基因通常有两个拷贝数（一个来自父本，一个来自母本），然而在某些情况下，基因的拷贝数可能会增加或减少，从而导致拷贝数变异现象。
1.2 基因水平拷贝数的特征基因水平拷贝数的特征可以通过TCGA数据库的大规模基因组数据进行分析得到。
常见的基因拷贝数变异现象包括基因扩增（基因拷贝数增加）、基因缺失（基因拷贝数减少）以及染色体局部的拷贝数增加或减少。
这些拷贝数变异通常与癌症的发生和发展密切相关。
二、TCGA基因水平拷贝数数据分析方法2.1 TCGA数据库介绍TCGA项目收集了多种肿瘤类型的癌症患者样本，包括肿瘤组织和正常对照组织。
通过测序技术和芯片技术，TCGA数据库提供了大量的基因组数据，包括基因水平拷贝数数据。
2.2 TCGA基因水平拷贝数数据获取TCGA数据库提供了公开获取基因水平拷贝数数据的功能，用户可以通过访问TCGA官方网站或者特定的数据库平台（如UCSC Xena）来下载感兴趣的数据。
2.3 TCGA基因水平拷贝数数据预处理为了获得可信的结果，TCGA基因水平拷贝数数据需要经过预处理步骤，如数据质量控制、均值中心化、标准化等。
TCGA数据库介绍TCGA（The Cancer Genome Atlas）是一个国际合作的项目，旨在通过全面研究多种人类癌症的基因组变异，进一步加深对癌症的认识。
TCGA项目由美国国立卫生研究院（NIH）和美国癌症研究所（NCI）联合发起，自2024年启动以来，已经成为全球最大的癌症基因组学项目之一TCGA项目收集并分析人体内约20种癌症的基因组数据，并将其公开发布在TCGA数据库中。
这些癌症类型包括但不限于结直肠癌、肺癌、乳腺癌、子宫内膜癌、肝癌和前列腺癌等。
通过对这些癌症样本的深度测序和分析，TCGA数据库提供了广泛的基因信息、表达谱、临床特征等数据，为研究人员和医疗专业人员提供了宝贵的资源。
TCGA数据库中的数据主要包括两个方面：基因组数据和临床数据。
基因组数据包括基因突变信息、DNA甲基化信息、基因拷贝数变异信息等。
这些信息可以帮助研究人员深入了解癌症发生和发展的分子机制，发现潜在的治疗靶点。
临床数据包括患者的生存数据、治疗信息、病理学特征等。
这些数据可以帮助医疗专业人员制定个性化治疗方案，改善癌症患者的生存率和生活质量。
TCGA数据库的数据共享政策使得全球的研究人员和医疗专业人员都可以自由访问和使用这些宝贵的数据资源。
研究人员可以利用这些数据开展各种癌症基因组学研究，寻找新的治疗方案和预测指标。
医疗专业人员可以利用这些数据指导临床决策，提供更好的个体化治疗。
除了数据本身，TCGA项目还提供了许多工具和平台，帮助用户更好地分析和解释数据。
例如，TCGA数据包含了丰富的调查表和数据字典，以帮助用户理解和使用数据。
此外，TCGA还提供了一系列的分析工具和软件，如GARFIELD、Firehose、DAVID等，以帮助用户进行数据挖掘和进一步分析。
TCGA数据库的影响已经超出了癌症研究领域。
许多其他研究和临床领域的学者也开始利用TCGA数据库进行多种疾病的基因组学研究，如心血管疾病、神经系统疾病等。
tcga临床指标预后模型-回复在医学领域，TCGA（The Cancer Genome Atlas）是一个旨在改进癌症治疗和预后预测的项目。
TCGA临床指标预后模型是通过分析患者的基因组数据和临床参数，预测患者肿瘤治疗的结果和生存期。
这个模型可以帮助医生制定更准确的治疗策略，并帮助患者更好地了解他们的疾病状况。
首先，让我们了解一下TCGA项目的背景和目标。
TCGA是一个由国际癌症研究机构合作组成的计划，旨在深入研究多种癌症的基因组学特征。
通过对癌症基因组的整体分析，TCGA项目希望找到与癌症发展和治疗反应相关的生物标记物。
这些生物标记物可以用来预测患者的治疗响应和预后。
在TCGA临床指标预后模型中，研究人员收集患者的临床数据和基因组数据。
临床数据包括患者的年龄、性别、病史、肿瘤类型和分期等。
基因组数据则包括患者肿瘤中基因的突变、拷贝数变异和表达水平等信息。
通过整合这些数据，研究人员可以建立一个预测模型，以预测患者的治疗结果和生存期。
建立TCGA临床指标预后模型的第一步是进行数据清洗和整合。
研究人员需要对收集到的临床数据和基因组数据进行质量控制，确保数据的准确性和完整性。
同时，由于每个癌症类型和个体都具有差异性，研究人员还需要将数据进行标准化和归一化，以便进行后续的分析。
接下来，研究人员需要将数据进行特征选择和降维。
由于TCGA项目收集了大量的临床数据和基因组数据，其中可能存在很多冗余和噪声信息。
通过特征选择和降维，研究人员可以筛选出最相关和最具预测意义的特征，从而提高模型的准确性和可解释性。
常用的特征选择和降维方法包括方差选择、相关性分析、主成分分析等。
在特征选择和降维之后，研究人员可以选择合适的机器学习算法建立预测模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Network）等。
研究人员可以根据数据的分布和模型的复杂性选择合适的算法，并进行训练和调参，以提高模型的性能和泛化能力。
癌症根源基因突变与肿瘤形成的关系癌症是一种常见的疾病，它的发生与基因突变密切相关。
基因突变是指基因序列发生改变，导致基因表达或功能发生异常。
在癌症中，基因突变是导致肿瘤形成的主要原因之一。
本文将探讨癌症根源基因突变与肿瘤形成的关系。
一、基因突变与癌症基因突变是癌症发生的重要原因之一。
正常细胞的生长和分裂是受到基因调控的，而基因突变会导致细胞失去正常的调控机制，从而出现异常的生长和分裂。
这些异常的细胞会不断地分裂和增殖，最终形成肿瘤。
基因突变可以分为两种类型：获得性基因突变和遗传性基因突变。
获得性基因突变是指在生命过程中由于环境因素或其他原因导致基因发生改变。
遗传性基因突变是指基因突变是由父母遗传给子女的。
二、癌症根源基因突变癌症根源基因突变是指导致癌症发生的基因突变。
目前已经发现了许多与癌症根源基因突变相关的基因，例如TP53、BRCA1、BRCA2等。
这些基因突变会导致细胞失去正常的调控机制，从而出现异常的生长和分裂，最终形成肿瘤。
三、肿瘤形成的过程肿瘤形成是一个复杂的过程，包括肿瘤前期、肿瘤发展和肿瘤转移三个阶段。
在肿瘤前期，细胞发生基因突变，但尚未形成肿瘤。
在肿瘤发展阶段，异常细胞开始不断地分裂和增殖，形成肿瘤。
在肿瘤转移阶段，肿瘤细胞开始侵入周围组织和器官，并通过血液或淋巴系统传播到其他部位。
四、基因突变与肿瘤形成的关系基因突变是导致肿瘤形成的主要原因之一。
在癌症中，基因突变会导致细胞失去正常的调控机制，从而出现异常的生长和分裂，最终形成肿瘤。
不同的基因突变会导致不同类型的肿瘤，例如BRCA1和BRCA2基因突变与乳腺癌的发生密切相关。
总之，癌症根源基因突变是导致肿瘤形成的主要原因之一。
基因突变会导致细胞失去正常的调控机制，从而出现异常的生长和分裂，最终形成肿瘤。
对于癌症的治疗，了解基因突变的类型和相关基因的作用是非常重要的。
基因突变与癌症发生的关系在现代医学领域中，癌症是一个备受关注的话题。
癌症的发生与许多因素有关，其中基因突变在其发展中起到了重要的作用。
本文将探讨基因突变与癌症发生的关系，并分析其对治疗和预防策略的影响。
癌症是一种由细胞异常增殖引起的疾病。
而基因突变是指细胞基因组中的变异，它可能发生在DNA序列的替换、插入或缺失等方面。
基因突变可以由许多因素引起，包括环境因素、遗传因素以及生活方式等。
当细胞中的关键基因发生突变时，抑制正常细胞生命周期的机制无法正常发挥作用，导致细胞异常增殖，最终形成癌症。
基因突变与癌症之间的关系非常密切。
许多致癌基因和抑癌基因的突变是癌症的主要原因之一。
致癌基因的突变可以使细胞增殖信号超过正常水平，导致细胞异常增殖。
例如，BRCA1和BRCA2基因的突变与乳腺和卵巢癌的高发生率有关。
而抑癌基因的突变则可能失去其正常功能，无法抑制癌细胞的生长，从而促进癌细胞的发展。
癌症发展的过程中，基因突变起到了一个推动的作用。
细胞的增殖速度与分化能力的失衡是癌细胞形成的关键特征之一。
基因突变可以使细胞的增殖速率快于正常细胞，同时对分化能力的抑制降低，进而导致细胞不受控制地分裂，形成恶性肿瘤。
在癌症的治疗中，基因突变的检测具有重要的意义。
通过对癌细胞中的基因突变进行检测，医生可以根据其特定的突变情况制定个性化治疗方案，提高治疗效果。
例如，EGFR基因突变与肺癌患者对特定靶向治疗药物的敏感性有关。
了解患者基因突变的情况，可以帮助医生选择最合适的治疗方案，减少治疗过程中的不良反应。
此外，基因突变的检测也对癌症的预防和早期诊断有重要影响。
运用基因突变的检测技术，可以早期发现高风险个体，并采取相应的预防措施，如改变生活方式、进行定期筛查等，减少癌症的发生率。
对于已经发生癌变的个体，基因突变的检测可以帮助早期诊断癌症，提高治疗效果。
总之，基因突变与癌症发生之间存在紧密的关系。
基因突变是癌症发展的重要推动因素，它导致细胞的异常增殖和分化能力的失衡。
肺癌精准医学的「后起之秀」——MET 14 号外显子跳跃突变导语：作为在NSCLC 中的突变类型之一，MET 14 号外显子跳跃突变引起了人们的注意。
作为新发现的肺癌独立致癌驱动基因，针对MET 14 号外显子跳跃突变的检测和治疗成为NSCLC 精准治疗中的「后起之秀」而备受关注。
本文将深入解析NSCLC 中的MET 14 号外显子跳跃突变，揭示它备受关注的背后原因。
2014 年美国癌症基因研究组（The Cancer Genome Atlas，TCGA）通过对230 例肺腺癌的mRNA 和 DNA 高通量测序结果进行序列比对分析，发现约4% 的肺腺癌存在MET 14 号外显子跳跃突变（MET exon14 skipping mutation），从此作为一种新发现的 MET 突变引起了人们注意。
之后的研究发现，在所有NSCLC 中，MET 14 号外显子的剪接位点突变率为3%～4%，而在肺肉瘤样癌（pulmonary sarcomatoid carcinoma，PSC）中，其突变率更是高达 4.9%～31.8% [1]（PSC 是一类相对罕见的属于NSCLC 的一类肿瘤类型，恶性程度高、预后极差，对传统化疗不敏感，因此有「NSCLC 中的癌王」之称）。
同时，有越来越多的证据表明，MET 抑制剂在 MET 14 号外显子跳跃突变患者中显示出了积极的抗肿瘤作用，这提示MET 14 号外显子跳跃突变可以被考虑作为治疗NSCLC 患者的新靶点，从而进一步引起了人们极大的兴趣和研究热情。
MET 14 号外显子跳跃突变通过何种机制致癌？MET 基因，全名间质上皮转化因子，其编码合成的蛋白c-MET 是可以与肝细胞生长因子（HGF）结合的一种受体酪氨酸激酶。
HGF 是目前发现的c-MET 的唯一配体，主要表达于间质细胞，也可表达于肿瘤细胞，通过自分泌机制发挥作用。
HGF 与 c-MET 的 Sema 域结合使c-MET 发生二聚化激活，进而磷酸化多种下游蛋白的酪氨酸残基，激活众多下游信号通路，如 PI3K-Akt、Ras-MAPK、STAT 和Wnt/β-catenin 等，从而产生促细胞增殖、细胞生长、细胞迁移、侵袭血管及血管生成等效应，在组织正常发育和肿瘤进展中发挥关键作用。
癌症遗传了解基因突变与癌症的关系癌症是一类由多种因素引起的疾病，其复杂性在于遗传与环境因素之间的相互作用。
在癌症研究领域，越来越多的证据表明基因突变在癌症的发展中起着关键作用。
通过对基因突变与癌症之间关系的深入了解，我们可以更好地预防、诊断和治疗癌症。
本文将探讨基因突变与癌症之间的紧密联系，以及这种关系对临床实践和治疗策略的启示。
基因突变是癌症发展的重要驱动因素之一。
一些特定的基因突变可以导致正常细胞的失控增殖，进而形成肿瘤。
在肿瘤的发展过程中，基因突变可以影响细胞的生长、分化和凋亡，从而使肿瘤细胞逃避机体的正常调控机制。
同时，基因突变还可以改变细胞的代谢途径和信号转导通路，促进肿瘤的侵袭和转移。
因此，深入了解癌症相关基因的突变模式对于癌症的诊断和治疗具有重要意义。
基因突变与癌症的关系是多方面的。
首先，一些特定的基因突变可以作为癌症的遗传易感因素。
例如，BRCA1和BRCA2基因的突变与乳腺癌、卵巢癌的发生密切相关。
人们 carrying此类基因突变的个体患癌风险明显升高。
因此，遗传咨询和基因检测可以帮助人们了解自己患癌的风险，采取相应的预防措施。
其次，基因突变也可以影响癌症的治疗效果。
个体肿瘤细胞中的特定基因突变可以决定肿瘤对特定药物的敏感性。
例如，EGFR基因突变与肺癌患者对靶向治疗药物的疗效密切相关。
了解肿瘤基因突变的情况可以帮助医生选择更加精准的治疗方案，提高治疗的效果和患者的生存质量。
此外，基因突变的检测技术也在癌症的诊断中扮演着重要角色。
现代分子生物学技术的发展使得我们可以通过检测肿瘤组织中的特定基因突变来辅助癌症的早期诊断。
一些肿瘤特异性基因突变在不同类型的癌症中具有较高的特异性，因此可以作为肿瘤诊断的重要标志之一。
然而，尽管基因突变与癌症之间的关系已经得到了广泛的研究，但仍有许多挑战需要克服。
其中一个主要挑战是如何解决肿瘤异质性带来的问题。
同一种癌症可能包含多种不同的基因突变，这使得肿瘤的治疗变得更加复杂。
查询肿瘤突变基因的方法肿瘤的发生与发展与基因突变密切相关。
了解和查询肿瘤突变基因对于疾病的诊断、治疗及预防具有重要意义。
本文将详细介绍几种查询肿瘤突变基因的方法。
一、肿瘤基因数据库查询1.OncoKB：OncoKB是一个权威的肿瘤基因数据库，提供了丰富的肿瘤相关基因突变信息，包括基因变异、药物敏感性、临床研究等。
用户可以通过基因名称、变异类型等关键词进行搜索。
2.COSMIC（Catalogue of Somatic Mutations in Cancer）：COSMIC 数据库收录了大量肿瘤体细胞突变信息，包括基因突变、基因表达、药物靶点等。
用户可以通过基因名称、肿瘤类型等条件进行查询。
3.TCGA（The Cancer Genome Atlas）：TCGA是一个癌症基因组图谱项目，提供了多种癌症类型的基因突变数据。
用户可以通过基因名称、癌症类型等关键词进行搜索。
二、生物信息学工具分析1.MuPIT（Mutation Position Impact Tool）：MuPIT是一个在线生物信息学工具，可以分析基因突变对蛋白质结构的影响。
通过输入基因名称和突变位置，可以查询到突变对蛋白质功能的影响程度。
2.SIFT（Sorting Intolerant From Tolerant）：SIFT是一个预测基因突变的生物信息学工具，通过分析氨基酸替换对蛋白质功能的影响，判断突变是否具有致病性。
3.PolyPhen-2（Polymorphism Phenotyping）：PolyPhen-2是一个预测单核苷酸多态性（SNP）对蛋白质功能影响的生物信息学工具，也可用于分析基因突变。
三、实验方法1.PCR（Polymerase Chain Reaction）：聚合酶链式反应，是一种检测基因突变的方法。
通过设计特异性引物，扩增目标基因片段，然后进行测序分析，可以检测到基因突变。
2.NGS（Next-Generation Sequencing）：下一代测序技术，是一种高通量、高灵敏度的基因检测方法。
标题：TCGA中的计算拷贝数变异引言：癌症是一种复杂的疾病，其发生和发展涉及到基因组的许多变异。
在过去的几十年里，人们对癌症的研究取得了重大突破。
其中，TCGA（The Cancer Genome Atlas）项目为我们提供了大量的基因组数据，帮助我们更好地理解癌症的分子机制。
计算拷贝数变异是TCGA项目中的一个重要研究内容，本文将详细介绍这一主题。
一、什么是拷贝数变异？拷贝数变异是指基因组某一区域的拷贝数发生改变，导致基因组中特定基因的拷贝数异常。
正常情况下，某一基因的拷贝数应该是稳定的，但在癌症等疾病中，拷贝数变异往往会导致基因功能的异常，进而影响细胞的正常生理活动。
二、TCGA项目中的计算拷贝数变异1. 数据来源：TCGA项目收集了大量的癌症患者样本，并通过使用DNA测序技术获取了这些样本的基因组数据。
这些数据包括了拷贝数变异的信息，为研究人员提供了研究拷贝数变异的基础。
2. 数据处理：为了准确地计算拷贝数变异，研究人员首先需要对原始数据进行预处理。
这包括去除噪声、校正测序偏差等步骤，以确保后续分析的准确性。
3. 拷贝数估计：在数据预处理完成后，研究人员可以利用各种算法来估计每个基因的拷贝数。
常用的算法包括read-depth方法和比较杂交方法。
这些算法可以根据基因组中不同区域的测序深度或杂交信号强度来推断拷贝数。
4. 数据分析：拷贝数变异的分析可以帮助研究人员发现与癌症相关的潜在基因。
通过比较癌症样本与正常样本之间的拷贝数差异，研究人员可以确定哪些基因在癌症中发生了拷贝数变异。
这些基因可能与肿瘤的发生和发展密切相关。
5. 功能注释：拷贝数变异分析的结果往往需要进行进一步的功能注释。
研究人员可以利用基因功能数据库和生物信息学工具来分析拷贝数变异的功能影响，如基因表达水平的改变、功能通路的变化等。
三、计算拷贝数变异的应用和意义1. 癌症分型：通过计算拷贝数变异，研究人员可以将癌症分为不同的亚型。
基于整合的TCGA数据库探索基因组学与临床数据关系一、本文概述随着生物信息学和临床研究的不断深入，基因组学与临床数据之间的关联日益成为生物医学领域的研究热点。
本文旨在通过整合和分析公开的The Cancer Genome Atlas（TCGA）数据库，探索基因组学与临床数据之间的关系。
我们将系统介绍如何利用TCGA数据库的资源，运用生物信息学方法，挖掘基因组学数据中的潜在信息，并与临床数据进行整合分析，以期揭示癌症发生、发展过程中的关键基因和分子机制，为癌症的诊断、治疗和预后评估提供新的思路和方法。
本文将首先介绍TCGA数据库的概况和数据特点，阐述选择TCGA 数据库作为研究基础的原因。
随后，我们将详细介绍基因组学数据的处理方法，包括数据清洗、基因表达分析、基因变异检测等，并阐述如何将这些方法与临床数据进行有效整合。
在结果展示部分，我们将通过图表和统计分析，展示基因组学与临床数据之间的关联，并解释这些关联在癌症研究中的意义。
我们将讨论本文的局限性，并对未来的研究方向进行展望。
通过本文的研究，我们期望能够为深入理解癌症的基因组学特征和临床表型提供新的视角和工具，为癌症的精准医疗提供科学支持。
我们也希望本文的研究方法和结果能够为其他领域的生物医学研究提供借鉴和参考。
二、TCGA数据库概述The Cancer Genome Atlas (TCGA) 是一个由美国国家癌症研究所（NCI）和国家人类基因组研究所（NHGRI）共同发起的项目，旨在通过应用高通量的基因组测序技术，对多种类型的人类癌症进行深入的基因组学研究。
自2006年启动以来，TCGA已经产生了海量的多维度数据，包括基因组、转录组、表观组、蛋白质组以及临床数据等，涵盖了超过33种不同类型的癌症，总计数千个患者的样本。
TCGA数据库不仅提供了丰富的原始测序数据，还通过严格的数据处理和分析流程，生成了大量的二级和三级数据，如基因变异注释、基因表达量统计、生存分析等。
Comprehensive Characterization of Cancer Driver Genes
and Mutations
Cell, April 2018
背景
●在精准肿瘤学中，识别癌症驱动分子至关重要。
●虽然目前存在一些算法来识别驱动事件，但缺乏将这些算法整合、优化、并应用于大数据中的研究。
●本研究对33种疾病类型、9000多个患者的致癌驱动基因和突变进行最大规模的系统性研究，并强调了在肿瘤患者中普遍存在一些临床可诉性驱动事件。
摘要
●对TCGA数据库中33个癌种、9423例患者的外显子组采用PanSoftware 策略分析（共涉及到26个计算工具），来识别驱动基因和驱动突变事件。
●共识别了299个驱动基因、这些基因与它们的解剖学位点及癌症/细胞类型相关。
●基于序列和结构的分析，识别了>3,400个错义驱动突变位点，这些位点被多线证据支持。
●预测到的驱动突变中，有60%~85%的位点通过了实验验证。
●300多个MSI的肿瘤样本与PD-1/PD-L1的高表达相关，其中有57%的肿瘤样本存在临床可诉性事件。
意义
该研究是迄今为止，对癌症基因和突变进行的最大规模的系统性研究，可以为将来的生物学和临床研究做出指导。
1. 癌症驱动基因的识别策略与效能
●Figure 1A. 发现癌症驱动基因的策略：数据收集、工具开发、异常值校正、人工搜索、下游分析以及功能验证。
●Figure 1B. 在每个癌症类型中，体细胞突变数目均成广泛分布。
●Figure 1C. 每个癌种中，6种碱基的类型改变分布（转换和颠换）。
●Figure 1D. 对于单个癌症，有效突变的背景突变率中值为6.1%，且样本
量越大，统计效能越好。
2. 癌症驱动基因的识别
1.共识别了299个基因，其中利用系统方法识别到了258个基因，41个基因是利用人工搜索及额外的组学工具发现的。
2.Figure 2A. 外层每个扇形代表一个癌种，以及该癌种特异突变的驱动基因。
不同颜色的矩形块是利用20/20+算法预测出的基因致病状态，从橘色-青色分别代表肿瘤抑癌基因-致癌基因。
右上角的扇形为在多个癌种中显著出现的突变基因。
3.分析发现许多驱动基因（142/258）与单个癌种相关，87个基因与至少2个癌种相关。
4.覆盖癌种最多的驱动基因为TP53，其次依次是PIK3CA>KRAS>PTEN>ARID1A。
5.利用相关基因的一致性得分对癌种聚类，发现许多癌症类型按照组织来源聚类，如泛肠胃癌、泛鳞状癌、泛妇科肿瘤。
根据生物学过程和相关通路对驱动基因进行分类：
●10个癌症行与免疫信号通路相关。
●在每个癌种中，都至少有一个驱动基因参与了基因组完整性、MAPK、PI3K通路。
●在鳞状的癌症类型中，大多数基因参与到组蛋白修饰信号、酪氨酸激酶信号以及免疫信号中。
3. 驱动突变的识别
299个的癌症驱动基因中包含751,876个唯一的错义突变，整合了3种不同的分类工具来预测突变位点的致癌效应。
●基于序列的方法(CTAT)区分良性突变和致病突变。
●基于序列的方法(CTAT)区分驱动突变和乘客突变。
●基于结构的方法挖掘有意义的错义突变三维簇。
共预测到了9919个driver突变，这些突变影响了5782个样本。
●发生驱动突变的致癌基因比例高于抑癌基因。
●抑癌基因大都发生截断或移码，然而有些抑癌基因发生了很多错义驱动突变，如EP300, CREBBP, CASP8, PIK3R1, TP53, CDH1。
4. 对突变进行功能验证
利用独立的实验数据集（包含1049 个体细胞突变），来验证预测的驱动突变。
●CTAT-population, by CTAT cancer, structure-based三种方法预测的结果分
别有60%,61%,78%被验证，说明预测算法得到的结果是有价值的。
●根据已知癌症驱动基因PIK3CA/PIK3R1 BRAF, KEAP1/NFE2L2在实验数据集中的蛋白结构，来评价3中预测方法的好坏，发现每个基因都有一些基于结构方法识别的突变，也有一些基于序列的结果支持。
5. 超突变表型及免疫浸润
●Figure A. 基于突变的signature分析，发现90%的超突变(hypermutated)样本都具MSI, UV, POLE, APOBEC或吸烟的signature。
●Figure B. 利用MSIsensor在9423例患者中评估MSI状态。
发现一些经
典的癌症类型（如结直肠癌、胃腺癌）具有最高的MSI得分，另外，也发现一些非经典癌种（如卵巢癌、宫颈癌）也具有很高的MSI得分。
●Figure C. 利用RNA-Seq，计算PD-L1, PD-L2, PD-1, CD8A, CD8B在MSI 高低两组样本中的表达，发现在COAD,READ,STAD,UCEC中MSI得分高低两组的免疫浸润有差异。
●Figure D. 观察3个超突变伴随的signature与免疫浸润表达模式的关系，发现只有超突变且具有APOEC特征的膀胱癌与PD1的表达相关。
6. 分子事件的治疗
●Figure A. 与PHIAL(基因水平的数据库)比较，发现52%的样本包含至少一个可诉性突变，65%的样本有有至少1个可诉性或TARGET收录的生物学相关改变。
●Figure B. 与DEPO(特异性突变水平的数据库)比较，发现30%的样本具有至少1个临床可诉性突变。
讨论
●利用泛癌和泛软件的策略分析了TCGA中大型的基因组数据，识别了299个癌症驱动基因，但只分析了点突变和小的插入缺失，未考虑拷贝数变异、基因组融合以及甲基化事件。
●基于序列和基于三维结构的方法预测了3442个驱动突变，通过一套独立的数据集验证，发现基于序列与基于三维结构的方法同时使用会产生互补性结果，进而提升预测的敏感性。
●对~10000 例TCGA中样本的研究中发现，近一半的患者都具有临床相关的突变，通过该结果可以提出一些合理的临床试验设计。
