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tcia最新视觉报道_tcia对应的tcga(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

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𐟔Ÿ大生信数据库，你不可不知！ 𐟓š 一、NCBI的GEO数据库：数据丰富，涵盖疾病、肿瘤等各类信息，单细胞测序技术也在这里得以广泛应用，是生信分析的宝藏之地！ 𐟔 二、文献检索神器Pubmed：轻松检索新旧文献，掌握研究进展，为生信分析提供思路与参考。 𐟒‰ 三、临床表型数据库NHANSE与SEER：孟德尔随机研究的热门，揭示暴露与结局的因果关系，为流行病学研究提供有力支持。 𐟧젥››、Biobank数据库：大规模队列的GWAS数据等你来挖掘，为科研提供更多可能。 𐟓Š 五、TCGA数据库：信息全面，临床指标丰富，是了解样本情况、实验与对照信息的绝佳选择。 𐟔젥…�GEPIA与GEPIA2：支持TCGA和GTEx联合分析，提升差异表达的准确性，助力基因表达与预后分析。 𐟧頤𘃣€Cbioportal：对TCGA突变数据进行整体评估与单个基因突变预后分析，提供自定义基因队列及下载功能。 𐟒Š 八、UALCAN数据库：深入研究TCGA数据的RNA-seq，包括miRNA，并预测药物靶点，是GEPIA的有益补充。 𐟓𗠤𙝣€TCIA影像组与病理组：在多模态研究中发挥重要作用，与临床、组学数据关联紧密，是科研的新兴热点。 𐟒‰ 十、The Human Protein Atlas：提供免疫组化图，省去繁琐实验，审稿人最爱！快来探索这些生信数据库吧！

医学影像学科研必备的公共数据库指南在医学影像学科研中，有时候我们单位的数据量有限，需要进行外部验证时该怎么办呢？以下是一些公共影像数据库，供大家参考： The Cancer Imaging Archive (TCIA) 𐟓š：专注于癌症相关的影像数据，提供CT、MRI、PET等医学扫描数据。 Radiopaedia 𐟌：一个免费的教育性放射学数据库，包含多种医学影像及相关病例分析。 OpenfMRI 𐟧 ：提供功能磁共振成像（fMRI）数据集，用于神经科学研究。 ADNI (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative) 𐟧 ：专注于阿尔茨海默症的影像数据库，包括MRI和PET影像数据。 MIMIC (Medical Information Mart for Intensive Care) 𐟏导š这个大规模的医疗数据库包含来自数千名重症监护病人的详细健康信息，其中包括医学影像数据。 Human Connectome Project (HCP) 𐟧 ：提供高分辨率的脑部成像数据。 Pediatric MRI Data Repository 𐟧’：提供儿科患者的MRI数据，用于儿科疾病和发育研究。 BrainMap 𐟧 ：神经影像数据资源，收集功能和结构成像研究的结果，支持对大脑功能的元分析。 OASIS (Open Access Series of Imaging Studies) 𐟧 ：提供一系列关于年龄、阿尔茨海默症和正常老年人的大脑MRI数据集。 ePAD (electronic Physician Annotation Device) 𐟓𑯼š这里存储和分析来自不同来源的医学图像。 LIDC-IDRI (Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative) 𐟏ž️：肺部CT数据库，用于肺癌的检测和诊断。希望这些公共影像数据库能为你的科研工作提供帮助！

2024年生信分析必备：十大数据库详解大家好！今天为大家带来一份超实用的生物信息学资源清单，适合所有生物信息学的小伙伴们。以下是2024年必知的十大数据库，赶紧收藏吧！ 𐟌Ÿ【NCBI GEO】𐟓Š：单细胞数据的宝库，疾病研究的好帮手。 𐟔【PubMed】𐟓š：文献检索的全能王，生信分析的起点。 𐟧죀NHANES】𐟓ˆ：流行病学研究的火种，孟德尔随机的摇篮。 𐟔죀Biobank】𐟧쯼šGWAS数据的金矿，遗传学奥秘的挖掘者。 𐟓ˆ【TCGA】𐟓Š：多组学数据的宝库，样本齐全的科研天堂。 𐟗𚯸【GEPIA】𐟗𚯸：差异分析和预后分析的神器，TCGA数据的好帮手。 𐟧죀Cbioportal】𐟧쯼š突变数据的全景图，预后分析的好帮手。 𐟖𜯸【UALCAN】𐟖𜯸：深入研究RNA-seq，预测药物靶点的利器。 𐟎裀TCIA】𐟎诼š影像组学与病理组学的结合，多模态研究的未来。 𐟌【The Human Protein Atlas】𐟌：免疫组化图谱，疾病研究的新视角。这些数据库不仅能为你的研究提供丰富的数据资源，还能帮助你在生信分析的道路上少走弯路，快速达到科研的高峰。赶紧收藏这份清单，让你的生信分析事半功倍！

𐟔Ÿ大生信分析数据库推荐 𐟧젥œ觔Ÿ物信息分析领域，选择合适的数据库至关重要。以下是你必须知道的十个关键数据库： 1️⃣ NCBI（GEO）𐟔：数据丰富，涵盖疾病、肿瘤等多种类型，特别是单细胞测序数据，为生信分析提供强大支持。但需注意数据清洗工作哦！ 2️⃣ Pubmed𐟓š：全球领先的文献检索数据库，能快速检索到新旧文献，为你的生信分析提供理论支撑。 3️⃣ NHANSE（SEER）𐟓Š：临床表型数据库，对于研究暴露与结局的因果关系非常有帮助。 4️⃣ Biobank（GWAS）𐟧𞯼š大规模队列的GWAS数据宝藏，孟德尔随机分析的必备工具。 5️⃣ TCGA𐟧�š多组学、样本齐全，信息最全面，各种临床指标一应俱全。 6️⃣ GEPIA𐟧쯼š支持TCGA所有样本基因差异分析和预后分析，是生信分析的得力助手。 7️⃣ Cbioportal𐟔：提供TCGA突变数据下载及评估，对单个基因突变预后分析有显著优势。 8️⃣ UALCAN𐟒Š：深入研究TCGA数据的RNA-seq，包括miRNA，并预测药物靶点。 9️⃣ TCIA𐟓𗯼š影像组、病理组多模态研究的好帮手，需与临床、组学数据关联使用。 𐟔Ÿ The Human Protein Atlas𐟧�š提供常见疾病和分组的免疫组化图，研究更直观。这些数据库各有千秋，选择适合你的研究需求的数据库进行深入分析吧！𐟚€

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