TCGA中样品取样组织类型编号对照包 sample type

其中sample 指示的位置，标记了不同的样品类型，具体如下表所示：官方地址：https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables/sample-type-codes

01	Primary Solid Tumor	TP(实体瘤）
02	Recurrent Solid Tumor	TR
03	Primary Blood Derived Cancer - Peripheral Blood	TB （血液相关癌）
04	Recurrent Blood Derived Cancer - Bone Marrow	TRBM
05	Additional - New Primary	TAP
06	Metastatic	TM
07	Additional Metastatic	TAM
08	Human Tumor Original Cells	THOC
09	Primary Blood Derived Cancer - Bone Marrow	TBM
10	Blood Derived Normal	NB （血液癌，正常）
11	Solid Tissue Normal	NT（实体瘤，正常）
12	Buccal Cell Normal	NBC
13	EBV Immortalized Normal	NEBV
14	Bone Marrow Normal	NBM
15	sample type 15	15SH
16	sample type 16	16SH
20	Control Analyte	CELLC
40	Recurrent Blood Derived Cancer - Peripheral Blood	TRB
50	Cell Lines	CELL
60	Primary Xenograft Tissue	XP
61	Cell Line Derived Xenograft Tissue	XCL
99	sample type 99	99SH

延伸阅读

GEO数据库挖掘—WGCNA鉴定骨肉瘤转移相关基因
GEO、TCGA多数据库联合挖掘胰腺导管腺癌预后关键基因
TCGA数据库挖掘-肾细胞癌相关biomiarker筛选案例解析
文献精读-TCGA数据挖掘生物信息文章（肺鳞癌）
文献精读-GEO数据挖掘生物信息文章（宫颈癌）
GEO数据挖掘直肠
KM-plotter在线做生存分析
GEO数据如何挖掘？案例解析！
免费领取生信课程（适合小白自学生信）《Linux生信分析环境搭建Bio-linux》
细述ceRNA网络研究思路
TCGA数据挖掘文章-分析ceRNA的“套路”

更多生物信息课程：
1. 文章越来越难发？是你没发现新思路，基因家族分析发2-4分文章简单快速，学习链接：基因家族分析实操课程、基因家族文献思路解读
2. 转录组数据理解不深入？图表看不懂？点击链接学习深入解读数据结果文件，学习链接：转录组（有参）结果解读；转录组（无参）结果解读
3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA，提升你的文章档次，学习链接：WGCNA-加权基因共表达网络分析
4. 转录组数据怎么挖掘？学习链接：转录组标准分析后的数据挖掘、转录组文献解读
5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读、OTU网络图绘制、cytoscape与网络图绘制课程
6. 生物信息入门到精通必修基础课：linux系统使用、biolinux搭建生物信息分析环境、linux命令处理生物大数据、perl入门到精通、perl语言高级、R语言画图、R语言快速入门与提高、python语言入门到精通
7. 医学相关数据挖掘课程，不用做实验也能发文章：TCGA-差异基因分析、GEO芯片数据挖掘、 GEO芯片数据不同平台标准化、GSEA富集分析课程、TCGA临床数据生存分析、TCGA-转录因子分析、TCGA-ceRNA调控网络分析
8.其他，二代测序转录组数据自主分析、NCBI数据上传、二代fastq测序数据解读、
9.全部课程可点击：组学大讲堂视频课程

发表于 2019-10-23 22:13
阅读 ( 9448 )
分类：TCGA

TCGA中样品取样组织类型编号对照包 sample type

更多生物信息课程：

9.全部课程可点击：组学大讲堂视频课程

你可能感兴趣的文章

相关问题

0 条评论

作家榜 »