利用这个开放的数据库已经发了2万多篇SCI，最近2年76%文章由中国学者发表

要利用Cancer Genome Atlas (TCGA)数据库做自己的临床研究，通常需要进行以下几个步骤：

1，确定研究问题：

首先需要明确自己的研究问题，例如想要研究某种癌症的分子机制、生物标志物、疗效预测等。根据研究问题的不同，可以选择不同的癌症类型、分子数据和临床数据。

2，访问TCGA数据库：

可以通过TCGA官方网站访问数据库，注册账户并登录后即可下载数据。需要注意的是，TCGA数据库的数据量庞大，需要具备基本的生物信息学分析技能和计算机编程能力。

3，数据预处理：

从TCGA下载的数据需要进行预处理和清洗，包括基因表达量归一化、差异基因分析、生存分析等。这通常需要使用一些生物信息学分析工具和软件，如R、Bioconductor、Python等。

4，数据分析和解释：

根据研究问题的需要，可以选择不同的数据分析方法和统计学技术，如聚类分析、基因组关联分析、机器学习等。需要根据分析结果来解释研究问题的相关机制、预测疗效等。

5，结果呈现和发表：

最后需要将研究结果进行可视化呈现，如绘制图表、生成报告等。如果研究结果有价值，可以撰写科学论文并发表在相关领域的学术期刊上。

总之，利用TCGA数据库进行临床研究需要具备一定的生物信息学和统计学分析能力，需要深入理解癌症的分子机制和临床表现，以及掌握常用的数据分析方法和工具。此外，需要遵守相关的法律法规和研究伦理原则，保护病人的隐私和数据安全。

对TCGA数据库使用的大数据分析

有了使用概况，就需要找到一个切实可行的执行方法。读之前利用TCGA发表的论文无疑是最便捷的途径。

我们用文献鸟做了初步的分析。

从2021年到现在，就发表了9822篇论文，其中76%由中国学者发表。

（可视化作图：文献鸟）

这些论文发表最多的期刊是四个Frontiers期刊，然后是Sci Rep。

但也有论文发表在了J Immunother Cancer期刊。

（可视化作图：文献鸟）

举例：

下面这篇就是充分利用深度学习技术，研究开放数据库病例的论文

Schneider L, et al. Multimodal integration of image, epigenetic and clinical data to predict BRAF mutation status in melanoma. Eur J Cancer. 2023 Feb 4;183:131-138. doi: 10.1016/j.ejca.2023.01.021. Epub ahead of print. PMID: 36854237.

如果用TCGA数据库样本做筛选，自己的样本做验证，再加上免疫组化或流式，则可以讲一个更完整的故事。

Peng QH, et al. CMTM6 and PD-L1 coexpression is associated with an active immune microenvironment and a favorable prognosis in colorectal cancer. J Immunother Cancer. 2021 Feb;9(2):e001638. doi: 10.1136/jitc-2020-001638. PMID: 33579737; PMCID: PMC7883863.

如果想往更深做，且有非常好的发现；可以借鉴这篇论文，非常棒。

Ye Y, Dai Q, Qi H. A novel defined pyroptosis-related gene signature for predicting the prognosis of ovarian cancer. Cell Death Discov. 2021 Apr 7;7(1):71. doi: 10.1038/s41420-021-00451-x. PMID: 33828074; PMCID: PMC8026591.

这篇也非常经典，可以借鉴。

McGrail DJ, et al. High tumor mutation burden fails to predict immune checkpoint blockade response across all cancer types. Ann Oncol. 2021 May;32(5):661-672. doi: 10.1016/j.annonc.2021.02.006. Epub 2021 Mar 15. PMID: 33736924; PMCID: PMC8053682.