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TCGA分析神器 闭关学习TCGA，想用R语言直接下载TGCA数据库RNA-Seq、基因芯片数据等，不给力的电脑，运行速度太慢，还是建议想搞编程的同学，起码电脑内存8G，200G以上，当然懒人有懒人的处理办法，毕竟目前很多软件都是懒人开发的。TCPA你值得拥有！http://www./tcpa/ 点击链接，进入主要界面，主要有四个部分，summary、My protein、Visualization、Analysis  Summary里面主要讲了本软件涉及的数据集，主要是TCGA中的蛋白芯片数据和一些细胞系数据，点击右边的show按钮可以显示特定数据集中的信息概要，比如点击BRCA show可以查看BRCA的详细信息   My protein主要展示一些蛋白Marker，同时可以看到一些抗体的信息和货号、来源等信息。  点击Visualization，可以看到两个界面Network Visualization和Heatmap Visualization两个部分。Network Visualization进入后，点击select a data set，可选择TCGA Breast invasive carcinoma（BRCA）（901samples），点击show，显示蛋白共表达网络，可以看到下图结果，红色表示正相关，绿色表示负相关。  点击Heatmap，进入后选择数据集，比如TCGA Breast invasive carcinoma（BRCA）（901samples），点击show，显示热图，见下图 选择K=3热图后，显示BRCA乳腺癌热图数据，见下图：可通过滚动鼠标对图进行放大缩小  Analysis一栏最为重要，里面的图完全可以放在文章第一部分来完善逻辑环。包含三个分析模块，相关性分析（Correlation），差异分析（Differential）和生存分析（Survival）。Correlation模块展示肿瘤样本中（以乳腺癌为例）分子表达相关性，按皮尔逊系数从大到小排列，点击可以看到该分子的散点图。Differential模块用处不大，只能分析两种肿瘤组织之间表达差异，比较结肠癌和乳腺癌。Survival模块按Log-Rank p值从小到大排列了蛋白表达量与生存率之间的关系，红色代表高表达组，蓝色代表低表达组  相关性分析（Correlation）  差异分析（Differential）-结肠癌VS乳腺癌  生存分析（Survival） 红色表示高表达组，蓝色表示低表达组  图/文/编辑/ 刘晓雪 
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