泛癌分析 旨在检查在不同 肿瘤 类买解攻群型中发现的基因组和细胞变化之间的相似性和差异。 [1] [2] 国际努力对癌症的外 显子 组 和整个 基因组 （包360问答括其非编码区）进行了全癌分析。 癌症基因组图谱 （TCGA束好） 研究网络在2018年失着使用 外显子组 ， 转录组 和DNA 甲经友图京面写块品基化组 数据绘制了肿瘤类型之间的共性，差异和新兴主题的综合图片[请参见 http://www.***.com/tcga / TCGA泛癌分析]。
2020视千代时额刻天脱年， ICGC / TCGA全基因组泛癌分析（P丰方脸换CAWG） 项目发表己吗盟步了23篇论文，分析了38种肿瘤的全癌基因组和转录组数据 [1] 。其旗舰文件中提供了对该项目的全面概述。 [3]
还构建了跨人类癌症困历棚 的RNA结备缩找设今刘效下阿阿著合蛋白的Pan-Cancer分析 [4] ，以探讨15种癌症类型的更弦景价著望弦审够销班7,000份临床标本中1,542个RBP的表达，体细胞拷贝数改变（SCNA）和突变谱。载续端试阳你片穿群使用功能性实验，RNA结合蛋白的全癌分析揭示了六个RBP（NSUN6，ZC3H13，BYSL，ELAC1，RBMS3和ZGPAT）在结肠直肠癌和肝癌细胞系中的致癌特性。
方龙量类省挥七几项研究证明，在所有肿瘤类型中，基因组改变（意为短核苷酸变体或大拷贝数变体）与基因表达之间存在因果关系，可预测的联系。基因组状态和转录组定量数据指海提蛋孙鲁盾之间的这种泛癌关系通常是有效的，并且可以用作机器学习方法的基础，从而仅从基因表达谱中预测特定基因组改变的存在。 [5]
从TCGA所做的努力获得的所有数据均可从美国国家癌症研究所的TA立社距传防林多脱宗RGET Data Matrix和Web门户ProteinPaint获得。 [6] 。
最近，为 lncRNA ， microRNA ， CeRNA 和 RNA结合蛋白 （ RBP） 的网络创建了 Pan-Cancer资源 [7] 。
来自ICGC / TCGA PCAWG项目的近800 TB数据已通过各种门户网站和存储库提供，包括 安大略省癌症研究所 ， 欧洲分子生物学实验室 的 欧洲生物信息学研究所 和 国家生物技术信息中心 （重要的公共门户网站在 http:立离//www.***.com/collections/PCAWG 上列出）析跳势马验想到布等。
泛癌研究旨在精确定位传导基因以及不同类型 肿瘤 之间的复发性基因组事件或畸变。对于这些研究，有必要对多个平台之间的数据进行标准化，从而汪则在不同研究人告安垂种林员群体之间建立烂姿标准，以处理数据并展示结果。 Omics 花威界座西提附数据可在短时间内在单个实验中鉴定和定量数千个分子。 基因组学 提供了有关发生的事情的信息，即发生某种事情的可能性，正在发生的事情的 蛋白质组学 和已经发生的事情的 代谢组学 。该 基因 包含可能发生的信息。这些 蛋白质 提供了正在研究的组织中正在发生的事情的信息，这些信息是在发挥功能的蛋白质，而 代谢产物 是蛋白质功能的结果。所有这些的组合给出了有关生物学系统的信息。
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