在TCGA中,一个患者可能会对应多个样本,如TCGA-A6-6650可以得到3个样本数据:
TCGA-A6-6650-01A-11R-1774-07
TCGA-A6-6650-01A-11R-A278-07
TCGA-A6-6650-01B-02R-A277-07
大家知道一般在做TCGA数据分析的时候样本名实际上只保留到前四个元素(以”-“分割),例如TCGA-A6-6650-01。所以实际上上示3个样本一般只保留一个,那该怎么取舍呢?
在取舍之前,当然要先搞清楚样本命名方式:
我们将此示图以”-“分割,具体拆开解读一下:
TCGA:Project, 所有TCGA样本名均以这个开头,标志
A6:Tissue source site,组织来源编码,如A6就表示来源于Christiana Healthcare中心的结肠癌组织。更多编码所代表的意义详见:
https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables/tissue-source-site-codes
6650:Participant, 参与者编号
01:Sample, 这两个数字可以说是最关键、最被大家注意的,其中编号0109表示肿瘤,1019表示正常对照,如下:
https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables/sample-type-codes
所以在TCGA样本名中,这个位置最常见的就是01和11,当然偶尔也会有其他的数字
A:Vial, 在一系列患者组织中的顺序,绝大多数样本该位置编码都是A; 很少数的是B,表示福尔马林固定石蜡包埋组织,已被证明用于测序分析的效果不佳,所以不建议使用-01B的样本数据:
所以命名至此,已经可以开始用于区别不同的样本了,以下将是更细节的描述:
11:Portion, 同属于一个患者组织的不同部分的顺序编号,同一组织会分割为100-120mg的部分,分别使用
R:Analyte, 分析的分子类型,对应关系如下所示:
https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables/portion-analyte-codes
1774:Plate, 在一系列96孔板中的顺序,值大表示制板越晚
07:Center, 测序或鉴定中心编码,更多编码详见:
https://tcga-data.nci.nih.gov/datareports/codeTablesReport.htm?codeTable=center
一个借鉴的图片:
更多内容详见:
https://wiki.nci.nih.gov/display/TCGA/TCGA+barcode
http://docs.cavatica.org/docs/tcga-grch38-metadata
所以现在看这三个样本:
TCGA-A6-6650-01A-11R-1774-07
TCGA-A6-6650-01A-11R-A278-07
TCGA-A6-6650-01B-02R-A277-07
其区别就在于,前两个使用的是患者的冰冻组织做的测序,而第三个用的是福尔马林固定石蜡包埋组织;而前两个样本的区别在于同一组织后续使用了不同的96孔板。
理解了命名规则及三者命名上的主要区别后,现在可以重点解决如何从一个患者的多个样本中挑选样本的问题了,首先排除TCGA-A6-6650-01B-02R-A277-07,因为是-01B,福尔马林固定石蜡包埋组织!剩下的两个:
TCGA-A6-6650-01A-11R-1774-07
TCGA-A6-6650-01A-11R-A278-07
先看看GDAC firehose遇到这种情况怎么解决,总结起来就是:
1、对RNA数据来说,Analyte为R的优先级最该,其次是R和T,而对于DNA层面的分析来说,D的优先级最高。
2、如果Analyte相同,那就选择Portion和/或Plate值更大的。
所以按照GDAC firehose的方法,最终保留TCGA-A6-6650-01A-11R-A278-07,因为其相对于TCGA-A6-6650-01A-11R-1774-07的板号(Plate)更晚:
https://github.com/BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinks/issues/163
虽然看起来可能这么选比较准确,但是稍微有些麻烦~
然后是cBioPortal中的处理方式:
随机选择了一个,理由很简单啊,来源于同一个患者的癌组织样本差别不大,小编随机测试了两个样本,表达相关性值是大于0.8的。
所以如果遇到需要选择的时候,就仁者见仁了,建议天秤座的小伙伴们也不要太纠结到底哪个最好,当然如果你有不同的意见和看法,欢迎交流讨论!
————————————————