使用cBioCancerGenomicsPortal綜合分析癌癥基因和臨床資料

使用cBioCancerGenomicsPortal綜合分析癌癥基因和臨床資料文章目錄\o"cBioCancerGenomicsPortal簡介"cBioCancerGenomicsPortal簡介\o"cBioCancerGenomicsPortal所需設(shè)備"cBioCancerGenomicsPortal所需設(shè)備\o"cBioCancerGenomicsPortal使用方法"cBioCancerGenomicsPortal使用方法\o"cBioCancerGenomicsPortal結(jié)果的查看和解釋"cBioCancerGenomicsPortal結(jié)果的查看和解釋\o"OncoPrint"OncoPrint\o"MutualE*clusivity"MutualE*clusivity\o"CorrelationPlots"CorrelationPlots\o"Mutations"Mutations\o"ProteinChanges"ProteinChanges\o"Survival"Survival\o"Network"Network\o"IGV,Download,Bookmark"IGV,Download,Bookmark\o"多個癌癥穿插查詢"多個癌癥穿插查詢\o"查看癌癥研究數(shù)據(jù)"查看癌癥研究數(shù)據(jù)\o"查看單一癌癥的基因組改變：患者視圖"查看單一癌癥的基因組改變：患者視圖\o"通過編程語言訪問查詢cBioPortal"通過編程語言訪問查詢cBioPortalcBioCancerGenomicsPortal提供了研究分析癌癥基因數(shù)據(jù)的可視化工具，cBioPortal可以幫助癌癥組織和細胞學研究得到的分子學數(shù)據(jù)認識和理解遺傳、表觀遺傳、基因表達和蛋白質(zhì)組學。通過自定義數(shù)據(jù)的交互界面要以主研究人員探求研究基因改變和臨床之間的聯(lián)系。cBioPortal提供了圖形化的結(jié)果，使復雜的癌癥基因組學資料更易理解和承受，而不需要特殊的生物信息學知識。cBioCancerGenomicsPortal簡介大樣本癌癥基因組方案，如如癌癥基因圖譜(CancerGenomeAtlas,TCGA,)和國際癌癥基因組聯(lián)盟(TheInternationalCancerGenomeConsortium,ICGC)，得到了大量的有關(guān)癌癥基因組的資料，但是這些資料對于研究人員來說，如何整合、探索和分析，是一個比擬困難的事情，尤其是對于那些電腦水平欠佳的人來說，更是一件頭疼的事情。cBioCancerGenomicsPortal(/)的出現(xiàn)就是為了減少這種難度的。cBioPortal方便了研究人員探求多維癌癥基因組數(shù)據(jù)，它要以可視化分析基因、樣本和數(shù)據(jù)類型。我們可以對癌癥研究中的樣本的基因改變進展可視化，比擬基因改變頻率，或者綜合分析單一樣本中基因組改變。cBioPortal還可以研究生物學途徑，生存率等等。cBioPortal整合的基因數(shù)據(jù)類型包括體細胞突變，DNA拷貝數(shù)改變，mRNA和microRNA表達，DNA甲基化，蛋白豐度以及磷蛋白豐度。迄今為止，cBioPortal包含了10已發(fā)表的腫瘤研究結(jié)果和20多個TCGA的結(jié)果。每個腫瘤樣本和數(shù)據(jù)可以從上下載。cBioPortal把這些復雜的數(shù)據(jù)從基因水平上進展了整合和簡化，每個樣本可以查詢特定的生物學特性，如基因突變，純合子缺失，基因擴增，mRNA和miRNA的增加或減少，蛋白質(zhì)的增加或減少等。這讓研究人員可以查詢每個基因和樣本的基因改變，驗證一些假設(shè)。cBioPortal的數(shù)據(jù)來源和分析選項來源于多個，如TCGAdataportal(s:///tcga/),theICGCdataportal(/),theBroadInstitute'sGenomeDataAnalysisCenter(GDAC)Firehose(),theIGV,theUniversityofCalifornia,SantaCruz(UCSC)CancerGenomicsBrowser(30),IntOGen(31),RegulomeE*plorer(),以及Onine(ReserachEdition)等。cBioPortal提供的分析選項有癌癥基因組數(shù)據(jù)，基因水平改變的引起的相關(guān)生物功能變化，綜合分析基因組數(shù)據(jù)和臨床資料，患者數(shù)據(jù)等。cBioPortal并不直接存儲這些原始數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來源于其它，如TCGA,ICGC,andGeneE*pressionOmnibus(GEO)()等。cBioCancerGenomicsPortal所需設(shè)備如果想使用cBioPortal，一臺可以上網(wǎng)的電腦必不要少，當然現(xiàn)在最好還能翻墻，因為cBioPortal局部地區(qū)打不開。另外瀏覽器必須支持Javascript，這個到是不會有太大問題。但是注意：官方建議使用GoogleChrome,Firefo*3.0以上,Safari,InternetE*plorer9.0以上版本。還在用*P？！換了吧，*P最高是InternetE*plorer8.0，AdobeFlashplayer注意：這個瀏覽器插件主要是為了可視化分析結(jié)果用的，一般瀏覽器都應(yīng)該有，如果沒有可以在此下載安裝get.adobe./flashplayer/。但是這個要求好似在2013年中就取消了，也就是說沒有這人插件同樣可以使用cBioPortal。JavaRuntimeEnvironment注意：這個主要是為了加載IntegrativeGenomicsViewer(IGV)用的，可以在此下載安裝.java./getjava/.AdobePDFReader這人就不必說了，都有?？梢允褂靡话愕腁doberReaderget.adobe./reader/，但是我更建議使用PDF*Cview，原因要以參閱升級為Windows8.1,順便說說我常用的那些軟件。Vectorgraphiceditor注意：這個東東是為了可視化和編輯從cBioPortal下載的SVG文件的，可以使用AdobeIllustrator(.adobe./products/illustrator.html)或者Inkscape(/).cBioCancerGenomicsPortal使用方法cBioPortal的癌癥基因數(shù)據(jù)可以通過瀏覽器瀏覽和查詢，網(wǎng)址為。我們可以查詢一個癌癥的研究或者多個病癥研究結(jié)果，如果是單個癌癥樣本，還可看到相關(guān)的基因組改變。如果想查詢一個癌癥研究結(jié)果，我們可以探索和可視化所選定基因的基因組改變，包括這些基因之間改變之間的相關(guān)性，同一基因不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。我們可以選擇25余種癌癥的研究結(jié)果。中選擇基因組資料時，一般默認選擇突變和As。如果有相應(yīng)mRNA和miRNA表達或者相應(yīng)的蛋白和磷酸化蛋白數(shù)據(jù)，也可以選擇，如果沒有這兩項就不可選。蛋白和磷酸化蛋白基于反向蛋白芯片淺析淺析(reversephaseproteinarray,RPPA)實驗結(jié)果。mRNA和miRNA數(shù)據(jù)和蛋白和磷酸化蛋白數(shù)據(jù)，標準分數(shù)(Zscores)通過實驗值預(yù)先計算，我們可以設(shè)定或者默認設(shè)置(平均數(shù)的2倍標準差)。mRNA表達的Zscores由每個樣本通過比擬mRNA的基因表達和在代表典型基因表達的參考樣本中的分布而決定。如果鄰近組織的表達數(shù)據(jù)可用的話，鄰近組織的表達數(shù)據(jù)就是參考樣本的數(shù)據(jù)，反之，可以使用所癌癥研究中的有疑問的基因的兩倍的所有腫瘤的表達值。當研究所分析的樣本，默認情況下是匹配所選擇的基因組資料。例如，僅查詢突變交時會選擇測序的數(shù)據(jù)。但是，我們可以改變這些選項。我們還通過可以「User-DefinedCaseList」或者基于「BuildCaseSet」自己自定義一個輸入特定的樣本。當輸入基因進展分析時，我們可以手動輸入HUGO基因符號，EntrezGeneID，以及基因別我或者預(yù)設(shè)置的基因組。如果變異基因列表可用的話，例如MutSig的基因變異或者GISTIC的As，我們可以從這些基因列表中選擇基因，也可以通過這些列表建立基因，或者手動輸入基因。一般可以通過4步法來進展查詢和研究。1.SelectCancerStudy，選擇想要研究癌癥，可以通過下拉箭頭進展選擇，如「Gliobastoma(TCGA,Nature2008)」。2.SelectGenomicProfiles，選擇基因組配置。默認設(shè)置選擇「Mutations」，「CopyNumberdata.Selectoneoftheprofilesbelow」并選擇「Putativecopy-numberalterations(RAE,203cases)」。注意：「Mutations」和「CopyNumberdata.Selectoneoftheprofilesbelow」一般是默認選中的?！竚RNAE*pressiondata.Selectoneoftheprofilesbelow」是默認不選中的，默認的ZScore倍數(shù)可以根據(jù)用戶自己設(shè)定。當微陣列和RNA-Seq數(shù)據(jù)可用時，優(yōu)先選中RNA-Seq。3.SelectPatient/CaseSet，選擇患者數(shù)可以使用下拉箭頭進展選擇，也可以使用「BuildCaseSet」進展選擇。如選擇「“TumorswithsequenceandAdata(91)」注意：如果用戶自定義列表，該步須通過下拉列表進展選擇，然后才可以輸入樣本ID，并用空格鍵進展分隔。4.EnterGeneSet，輸入基因集合?？梢允謩虞斎牖蛘咄ㄟ^限定的列表進展選擇。注意：在「Advanced:OncoQueryLanguage(OQL)」中可以可以使用Onco查詢語法(OncoQueryLanguage，OQL)限定查詢。OQL可以用于單個癌癥和多個癌癥的查詢。一當文工團OQL查詢，相應(yīng)的結(jié)果也就限定了我們可以指定4個數(shù)據(jù)類型，As，突變，mRNA或miRNA表達改變，以及蛋白或磷酸化蛋白豐度改變。A和突變一般是不連續(xù)設(shè)置，而mRNA，miRNA和蛋白豐度是連續(xù)性設(shè)置。表達值轉(zhuǎn)換成ZScores，以利于比擬和限定變異倍數(shù)。DataTypeKeywordCategoriesandLevelsDefaultCopyNumberAlterationsAAMPAmplified

HOMDELHomozygouslyDeleted

GAINGained

HETLOSSHeterozygouslyDeletedAMP

andHOMDELMutationsMUTMUT

Showmutatedcases

MUT=*Specificmutationsormutationtypes.Allsomatic,non-synonymousmutationsmRNAE*pressionE*PE*P<-*

Under-e*pressionislessthan

*

SDsbelowthemean.

E*P>*

Over-e*pressionisgreaterthan

*

SDsabovethemean.

Theparisonoperators

<=

and

>=

alsowork.Atleast2standarddeviations(SD)fromthemean.Protein/phosphoproteinlevel(RPPA)PROTPROT<-*

Protein-levelunder-e*pressionislessthan

*

SDsbelowthemean.

PROT>*

Protein-levelover-e*pressionisgreaterthan*

SDsabovethemean.

Theparisonoperators≦

and

≧alsowork.Atleast2standarddeviations(SD)fromthemean.5.DownloadData，下載數(shù)據(jù)。通過「Submit」可以查詢并導出數(shù)據(jù)。可以另存為t*t文檔，這個文檔可以用E*cel文件翻開。cBioCancerGenomicsPortal結(jié)果的查看和解釋基于查詢標準，cBioPortal把每個基因分成有變異和無變異，這種分法可用于分析和可視化結(jié)果。以下舉例說明。OncoPrintOncoPrint是一個一組腫瘤樣本中多個基因的簡基因組改變明扼要的圖形化結(jié)果。行代表基因，列代表樣本。不同的符合和顏色編碼用于區(qū)別基因組的變異，如突變，As(擴增和純合子缺失)，以及基因表達或蛋白豐度的改變。如果把鼠標放置在圖形上還要以看到額外的信息，如ID號(每個樣本代表一個患者樣本或者細胞系)，可以與患者的查看頁面連接，同樣還可以顯示氨基酸的改變。默認情況下樣本根據(jù)變異進展排序。我們可以存儲原始樣本文件。我們還可以從圖形化結(jié)果上移除未變異的樣本。多個樣本的基因變異，OncoPrints可以幫助確認一些趨勢，如基因之間的排斥性和共生性。OncoPrints另外還包含一些基因查詢信息，這些查詢信息可以SangerCancerGeneCensus上得到，并且和NCBI的Gene數(shù)據(jù)庫相聯(lián)系。我們以視網(wǎng)膜母細胞瘤的基因CDKN2A(編碼編碼細胞周期素依賴性激酶抑制劑p16)CDK4(編碼細胞周期素依賴性激酶4)和多形性成膠質(zhì)細胞瘤中的RB1作為樣本。1.SelectCancerStudy選擇「Gioblastoma(TCGA,Natrue2008)」2.SelectGenomicProfiles選擇「Mutations」，「CopyNumberdata.Selectoneoftheprofilesbelow」和「Putativecopy-numberalterations(RAE,203cases)」3.SelectPatient/CaseSet選擇「TumorswithsuqencingandAdata(91)」4.EnterGeneSet中輸入「CDKN2ACDK4RB1」然后「Submit」，可以得到如下OncoPrint圖從這個圖上可以看到，65個樣本(71%)三個基因有至少有1個變異，其是每個基因的變異情況也在圖上進展了標示。CDKN24多數(shù)的變異是homozygousdeletions，并且有3個突變mutations。CDK4是單純的amplifications。RB1包含1個homozygousdeletions和3個突變mutations。有以下幾點需要說明：1.當設(shè)置好查詢條件后，提交查詢，OncoPrint結(jié)果是自動生成的。2.如果基因過多，超出一個視屏，可以使用上下滾動條進展完形查看3.cBioPortal為了使OncoPrint更國簡練，因此顯示可能不能滿足局部人的需要，但是可以通過「Customize」選項進展結(jié)果顯示的細微調(diào)節(jié)。一般要以有3個選項可以調(diào)節(jié)，「Zoom」調(diào)節(jié)OncoPrint的寬度，「RemoveUnalteredCases」把未變異的基因去除，「RemoveWhitespace」去除中間空白區(qū)域。4.可以把結(jié)果下載為PDF，SVG或T*t格式進展保存。5.把鼠標放置在變異基因上，可以看到更多的信息。6.可以通過上方的「ModifyQuery」進展查詢的調(diào)整。MutualE*clusivity癌癥中的生物學進程或者路徑常常通過多種不同的基因或者不同的機制進展調(diào)節(jié)。cBioPortal中的「MutualE*clusivity」可以發(fā)現(xiàn)既往不知道一些癌癥發(fā)病機制，這些機制可能在腫瘤形成和癌癥的進展中起到重要作用。在「MutualE*clusivity」標簽中，和特定腫瘤相關(guān)的基因傾向于相互排斥，如果存在基因排斥，也就是說這個腫瘤可能只有一種基因問題。相反是基因共生，一種腫瘤如果有多個基因同時存在，那這幾個基因可能共生，其都在腫瘤的發(fā)生和開展中起到作用，這個腫瘤也很可能并非單一基因問題。如上例中的三個基因的變異可以通過「MutualE*clusivity」標簽查看統(tǒng)計學數(shù)據(jù)。從上圖要以看到這三個基因之間都存在排他性，其中又以CDK4-RB1的排他性最強，但是沒有統(tǒng)計學意義(P＝0.11)，可能是由于樣本量較小有關(guān)。CDK4-CDKN2A和RB1-CDKN2A之間的排他性有統(tǒng)計學意義(P＜0.05，紅框表示)。這也符合的RB信息通路在多形性成膠質(zhì)細胞瘤的作用，可以通過RB1本身的失活(突變或者刪除)引起失效，CDK4通過擴增而活化(CDK要以抑制RB1活性)，或者CDK抑制劑p16而使CDK失活，p16是編碼CDKN2A的基因。oddsratio(OR)的計算一般通過如下方法。假設(shè)有兩個基因分別是G1和G2，這兩個基因之間的共生OR一般如下計算。OR＝(A*D)/(B*C)A：代表兩個基因中都有變異數(shù)量B：代表在G1中有變異但是G2中沒有C：代表G2中有變異但是G1中沒有D：代表兩個基因中都沒有的變異數(shù)P值的計算主要是Fisher準確檢驗。CorrelationPlotscBioPortal提供了離散基因和連續(xù)基因的可視化分析，如mRNA或者蛋白豐度，或DNA甲基化。在查詢時指定每個基因，cBioPortal會生在不同的散點圖。翻開「Plot」選項，在「PlotType」中的「mRNAversuscopy-number」選項展示的盒須圖表示mRNA表達和它的拷貝數(shù)之間的關(guān)系。Copy-numberstatus可以是純合子缺失，雜合子缺失，二倍體，增進(即有少量拷貝擴增)或者擴增(即有大量拷貝擴增)。mRNA-versus-DNAmethylation選項表示mRNA表達與DNA甲基化之間的比擬。甲基化β值是CpG位點甲基化水平的一個估計值，是甲基化和未甲基化位點之間的比值。RPPAproteinlevelversusmRNA選項表示蛋白豐度與mRNA豐度之間比擬的散點圖。基因和數(shù)據(jù)類型可以通過下拉菜單進展選擇，所有的散點圖可以導出為PDF文件格式以利于發(fā)表，也可以導出為SVG格式。例如我們分析一下ERBB2(一個編碼表皮生長因子受體的致癌基因)在結(jié)腸和直腸腺癌中的作用。ERBB2可以結(jié)直腸癌樣本中擴增。1.SelectCancerStudy選擇「ColonandRectumAdenocarcinoma(TCGA,Provisional)」2.SelectGenomicProfiles選擇「Mutations」和「Putativecopy-numberalterationsfromGISTIC」3.SelectPatient/CaseSet選擇「AllTumors」4.EnterGeneSet中輸入「ERBB2」然后「Submit」，選擇「Plots」選項。1.PlotType中選擇「mRNAvs.CopyNumber」2.DataType-mRNA-選擇「mRNAe*pression(microarray)」，-CopyNumber-選擇「Putativecopy-numberalternationsfromGISTIC」?？梢缘玫饺缦铝袌D。從下列圖可以看到ERBB2mRNA擴增樣本中ERBB2mRNA是增加的。注：Hetloss,heterozygouslydeleted;Diploid,twoallelespresent;Gain,low-levelgeneamplificationevent;Amp,high-levelgeneamplificationevent.3.PlotType選擇「RPPAproteinlevelv.mRNA」時，可以得到如下列圖。可以看到ERBB2mRNA高表達的腫瘤ERBB2蛋白量更高。注：Homdel,homozygouslydeleted;Hetloss,heterozygouslydeleted;Diploid,twoallelespresent;Gain,low-levelgeneamplificationevent;Amp,high-levelgeneamplificationevent;Mutated,nonsynonymousmutation.MutationsMutations欄提供了所有非同義突變的圖形化和表格式結(jié)果。圖形化結(jié)果顯示Pfam蛋白質(zhì)構(gòu)造域的上下的所有突變。所有DNA根據(jù)RefSeqisoform(./oncotator/)標準進展標準化。當DNA突變不在isoforms中時，圖形化結(jié)果不包括這些突變。但是cBioPortal會在另提供這方面的信息。突變圖形下有一個所有非同義突變的表格，該表格可以通過「Show/hidecolumns」自定義顯示信息，一般包括以下信息:SampleID:每個樣本的ID號，可以通過連接到單患者視圖頁面；AAchange:aminoacidchange，氨基酸的改變；Type:typeofmutations突變類型，如missense,nonsense,splicesite,frameshiftinsertionordeletion,in-frameinsertionordeletion,nonstop,nonstart；Copy:擴增類型，如Diploid,twoallelespresent;Gain,low-levelgeneamplificationevent;Amp,high-levelgeneamplificationevent等；COSMIC:在COSMIC(CatalogueOfSomaticMutationsInCancer)部位的突變數(shù)；MS:MutationStatus,Somatic；VS:ValidationsStatus，是否有意義突變MutationAssessor:PredictedFunctionalImpactScore(viaMuationAssessor)formissensemutations.預(yù)計突變引起的功能性影響分數(shù)；Center:SequncingCenter；Chr:Chromosome;StartPos:StartPositions;EndPos:EndPosition;Ref:ReferenceAllele;Var:VariantAllele;AlleleFreq(T):Variantallelefrequencyinthetumorsample;AlleleFreq(N):Variantallelefrequencyinthenormalsample;VarRef:VariantRefCount;VarAlt:VariantAltCount;NormRef:NormalRefCount;NormAlt:NormalAltCount;MutinSample:Totalnumberofnonsynonymousmutationsinthesample.例如我們還是查詢ERBB2，以次輸入如一查詢式1.SelectCancerStudy選擇「ColonandRectumAdenocarcinoma(TCGA,Provisional)」；2.SelectGenomicProfiles選擇「Mutations」；3.SelectPatient/CaseSet選擇「SequencedTumors(223)」；4.EnterGeneSet中輸入「ERBB2」然后「Submit」，選擇「Mutations」選項，得到如下列圖形：ProteinChangesProteinChanges顯示蛋白和磷酸化蛋白改變使用(reversephaseproteinarry,RPPA)數(shù)據(jù)。對于每個檢索式，cBioPortal對RPPA蛋白采用不同的分析，確認與檢索基因的基因組改變相關(guān)的蛋白和磷酸化蛋白。檢索時并不需要選擇「RRPAproten/phosphoproteinlevel」。如果有可用的數(shù)據(jù)，蛋白改變分析就會進展。cBioPortal對于每個蛋白和磷酸化蛋白采用雙相兩樣本Student'sT檢驗確認腫瘤樣本之間的蛋白豐度的不同。結(jié)果以蛋白或磷酸化蛋白列表形式顯示，根據(jù)變異和未變異樣本之間蛋白豐度的不同而進展排序。一般包括以下信息：TargetProtein：由抗體確認；Residue：磷酸化或者修飾局部；Ave.Abundance:變異和未變異暖融融豐度的ZScores；P-value;Plot：蛋白的Plot圖形。例如查詢PTEN在glioblastomacancers中的變異，依次輸入以下信息：1.SelectCancerStudy選擇「GlioblastomaMutiforme(TCGA,Provisional)」；2.SelectGenomicProfiles選擇「Mutations」和「Putativecopy-numberalterationsfromGISTIC」；3.SelectPatient/CaseSet選擇「TumorwithSequencedandAdata(235)」；4.EnterGeneSet中輸入「PTEN」然后「Submit」，選擇「ProteinChanges」選項，得到如下列圖形?？梢钥吹絇TEN減少在膠質(zhì)母細胞癌中與AKT(pT308andpS473)的增加顯著相關(guān)。Survival如果Survival數(shù)據(jù)可用，會顯示Survival圖形，會計算至少有一處變異的腫瘤樣本和無變異的腫瘤樣本之間的總的生存率和無病生存率。結(jié)果以Kaplan-Meier散點圖顯示并計算P值。如檢索BRCA1和BRCA2在卵巢癌中的情況，在檢索時依次輸入以下檢索式：1.SelectCancerStudy選擇「OvarianSerousCystadenocarcinoma(TCGA,Nature2011)」；2.SelectGenomicProfiles選擇「Mutations」；3.SelectPatient/CaseSet選擇「SequencedTumrs(316)」；4.EnterGeneSet中輸入「BRCA1BRCA2」然后「Submit」，選擇「Survival」選項，會得到如下列圖形。從下列圖中可以看到卵巢癌如果有BRCA1或者BRCA2突變，總的生存率和無病生存率會明顯提高。NetworkNetwork提供了癌癥中變異之間的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系和相互作用分析。Network包含HumanReferenceProteinDatabase(HPRD),Reactome,NationalCancerInsititue(NCI)-Nature,和theMemorialSloan-KetteringCancerCenter(MSKCC)CancerCellMap()中研究的所有途徑。Network默認自動包含檢索基因的鄰近基因。如果鄰近基因有50個以上，以基因組變異頻率進展排序，但只有50個有高變異的鄰近基因顯示。這樣可以控制網(wǎng)絡(luò)的復雜性，并且自動突出與癌癥高度相關(guān)的基因。圖形可以下載為SIF和GraphML格式，并且可以在Cytoscape中查看和分析。默認情況一cBioPortal自動以顏色區(qū)分不同基因，同時把多維基因組數(shù)據(jù)合并到一個結(jié)點，可以突出突變、A和mRNA上調(diào)或下調(diào)的頻率。數(shù)據(jù)的顯示基因查詢方法。cBioPortal包含的基因靶向藥物信息可以從以下資源中獲得：DrugBank,KEGGDrug,NCICancerDrugs(./cancertopics/druginfo/alphalist)以及Rask-Andersen等。藥物默認是不在network中顯示的，但是可以使用Genes&Drugs菜單添加。我們可以顯示美國FDA批準的藥物，NCICancerDrugs確認的癌癥藥物或者檢索基因的所有靶向藥物。例如為了確認在表皮生長因子受體(epidermalgrowthfactorreceptor，EGFR)中基因組的改變，我們使用EGFR和ERBB2作為檢索基因，依次輸入以下容。1.SelectCancerStudy選擇「OvarianSerousCystadenocarcinoma(TCGA,Nature2011)」；2.SelectGenomicProfiles選擇「Mutations」和「Putativecopy-numberalterations(GISTIC)」；3.SelectPatient/CaseSet選擇「TumorwithSequencedTumrsandAdata(316)」；4.EnterGeneSet中輸入