多組學分析在生物醫學研究中越來越流行。作為一個典型的例子，癌癥基因組圖譜 (TCGA) 項目使用基因組、表觀基因組、轉錄組和蛋白質組平臺對人類腫瘤進行了分子分析，除了典型的臨床屬性外，每個腫瘤還具有大約 10 萬個分子屬性的綜合特征。大量的科研人員利用TCGA數據庫來幫助自己尋找感興趣的靶點，或是對自己的科研成果進行驗證。今天我們講一個在線分析TCGA數據的數據庫——LinkedOmics（http://www.linkedomics.org）。LinkedOmics相關文章發表在Nucleic Acids Research期刊（IF=16.972）。

LinkedOmics數據庫包32種癌癥類型的多組學數據和臨床數據，以及TCGA項目共11158名患者的數據。它也是一個多組學數據庫，集成了針對選定的TCGA腫瘤樣本的質譜（MS）的蛋白質組學數據。

首先直接選擇所要研究的癌癥類型，然后選擇你需要的數據類型，即研究的目標，如miRNA數據、mRNA數據、甲基化數據、突變位點等。這里注釋了數據來源以及數據平臺。選擇自己想要分析的樣本類型和自己關注的基因。

      根據自己的需求選擇想要研究的數據集，在確定統計學分析方法點擊提交即可。點擊遞交后，頁面會生成你所感興趣的基因的分析結果

   這個數據庫不止分析基因表達，還能分析基因與腫瘤患者預后生存、蛋白質磷酸化、基因甲基化、非編碼RNA相關基因等數據。該數據庫還可以進行KEGG、GSEA等分析。想做生存分析選擇臨床樣本數據即可。