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“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。
--by老谈
在生物学领域，大数据的整合分析更是亟不可待。到目前为止，在肿瘤方面已有oncomine和TCGA这两个数据库，可供分析参考。
先说TCGA，TCGA只提供数量有限的癌症基因表达谱，但是不能够提供相关分析。其数据库数据涉及到相关癌症基因的mRNA/microRNA表达谱、拷贝数变异、突变等大量的生物信息学数据。TCGA网络中，数据类型包括拷贝数结果、杂合缺失、SNP等。
另外，在搜索TCGA数据如何使用的过程中，相信小伙伴们会遇到level 1, level 2……等字眼。起始level 1 指的是原始数据；level 2指的是处理过的数据：经过标准化后的单样本数据或对存在或者不存在特定分子异常的解释；level 3指的是经过分割、解释的数据：来自单个样本的经过处理的数据的汇集；level 4 指的是感兴趣的区域：基于两个或多个数据的关联，包含分子异常，样本特征，临床变量。换句话说，也就是数据的权限，level 越高，数据可及性越低。
Oncomine是目前世界上最大的癌基因芯片数据库和整合数据挖掘平台，旨在挖掘癌症基因信息。到目前为止，该数据库已经收集了715个基因表达数据集，86733个癌症组织和正常组织的样本数据。Oncomine拥有最全的癌症突变谱、基因表达数据以及相关的临床信息，可利于发现新的生物标记物或新的治疗靶点。
Oncomine的使用并非免费的，
如下图所示，oncomine整合了文献及芯片数据库中高质量标准的肿瘤组织芯片结果，14个注释数据库的分析，并且oncomine里的数据会随着这些数据可的跟新而及时跟新。通过oncomine网站（
www.oncomine.org）分析，可以得到差异表达的结果，共表达分析，富集分析，相互作用的网络、及meta分析。
接上图
老谈杂谈：
通过oncomine，可以进行差异表达分析、共表达分析，查找某种癌症中差异表达的基因，确定目的基因，确定研究方向。对于研究方向还没有确定的临床医生，如果想要通过芯片筛选确定感兴趣的研究分子，可以通过oncomine数据挖掘的方法确定研究方向。不仅可以为您节省科研成本，而且其信息也更加全面。
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