ほぼ自分用：GDC Portal（がんの公共データベース）の使い方

# はじめに
自分ががんの研究をしているので、その際に使う(使おうと思っている）公共データベースの使い方について、自分用のメモもかねて書いていこうと思います。いろんなデータ、特に遺伝子系の情報、解析ツールがそろっているので、もしそういうデータに興味があれば使ってみてください。超ざっくり説明かつ間違いがあるかもしれませんが悪しからず。

# GDC Data Portalとは
GDC Data Portal（Genomic Data Commons Data Portal）は、アメリカ国立衛生研究所（NIH）が主導するがんゲノムプロジェクトの一環として、さまざまながん種に関するゲノム、エピゲノム、トランスクリプトーム、変異情報などのデータを集約・公開しているウェブベースのプラットフォームです。

# ざっくりとした機能
まずは、以下のURLにアクセスします。
https://portal.gdc.cancer.gov/
そうするとこのような画面になると思います。

:::note warn
何かサイトを日本語に翻訳するとエラー出るので注意
:::

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/4d84de4c-9bb6-5712-09d9-73016a23319e.png)

そして、上のタブを切り替えることによって、様々な情報を閲覧することができます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/8ec1ecd1-7b88-f974-d5d8-0ea7f30edac8.png)
* **Analysis Center**：保管されているデータを用いてデータ解析をすることができます。
* **Project**：保管されているデータをプロジェクトごとに確認できます。
* **Cohort Builder**：コホートを管理します。
* **Repository**：コホート内に存在するデータを確認できます。
### Analysis Center
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/15119519-e3d6-5391-016b-29b44cf6560b.png)
<dl>
    <dt>①コホート選択</dt>
    <dd>解析するコホート(対象とするデータ集団)を選択します。コホートの作り方については後述。</dd>
    <dt>②分析項目</dt>
    <dd>ここで項目を選んでいろいろ分析できます。遺伝子発現データのクラスタリングや異なるコホート間の特徴を比較したりなどができます。なんかログイン？しなきゃ使えないものもあるんですけど、普通に使えるものもあります。具体的にどういう分析ができるかについては今回は省きます（自分が詳しくないだけ…）。</dd>
<dl>

### Project
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/6ef87a1c-e52e-9314-a9fc-270e31c80401.png)
このページでは、保管されているデータをプロジェクトごとにして調べることができます。①のところから、調べたいプロジェクトのデータを選択することができます。そして各プロジェクトごとに項目がついており、以下の項目があります。
* disease type：どのような症例が含まれているか（腫瘍のタイプ）
* primary type：腫瘍の発生部位
* program：各データが関連付けられているプログラム名
* Cases：症例数
* Experimental Strategy：データの取得や解析に使用された実験的アプローチや手法
そしてプロジェクトを選択すると、
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/28dc75e2-3f11-50d8-6978-23335f143c79.png)
このような画面となり、「Save New Cohort」を選択することで、このプロジェクトのデータを先ほど紹介したコホートとして保存することができる。

### Cohort Builder
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/f91e74ce-3c3d-64a8-f7b5-3c4ef17146f3.png)
こんな感じで、作成したコホートをもとに、条件を変更してコホートを組み替えることができます。

### Repository
コホート内に含まれるファイルを確認することができます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/a8603131-1c93-2372-8cca-8cb118ac1049.png)


# データの入手方法
さて、ではここからどのようにデータを入手するかなんですが、まずは入手したいデータを探しましょう！
**Project**のページを開きます。そして今回は例として乳がんのデータを取得しようと思うので、**Primary site**からBreastを選択します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/ab9fb3d7-126f-0589-532a-ca05686c0276.png)
そして出てきたデータから今回はTCGA-BRCAを取得します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/c4bc224a-0aba-0e04-8d42-959a7bab03dd.png)
次にSave New Cohortで新しいコホートを作成します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/3731b35a-5b57-7ebc-ade9-a9a4244aabc8.png)
名前はTCGA-BRCAにしましょう。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/854fab0e-4b4b-0f08-a316-2a8f0636fdef.png)

では**Repository**から欲しいデータを選択しましょう。
今回は遺伝子発現データを入手しようと思います。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/20ad190d-043c-9afc-a09f-7e9dcf1f4a5e.png)
まず①を選択して先ほど作成したTCGA-BRCAにしましょう。そして②でData TypeからGene Expression Quantification を選択します。そうすると、条件に合うファイルが出てくるので必要なものをカートに入れます。すべて入手したい場合は③のAdd All Files to Cartを選択し、すべてのファイルをカートに入れます。
その後カートから選んだファイルをダウンロードすることができます。


さらに臨床情報を入手するには
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3951184/fdd480f2-f35a-1c5d-2e07-5571baf96731.png)
①を押して出てくる場所の②のClinicalから入手することができます。

# 最後に
今回はGDC Portalの使い方について紹介しました。使い方っていうほどのものでもないかもしれませんが、未来の自分と誰かのためになればいいなと思います。てか書いてて思ったけどほんとに自分用のメモだわ、今後遺伝子データを扱いたい人とか現れるんだろうか…

# 補足
データセットの入手について、なんかR言語を用いて入手する方法とかもあるみたい。あと今回臨床データの中に欲しかった分子サブタイプの情報がなかったんだが、どこから入手するんだ。わかったら今後更新するかも、詳しい人いたら教えてくれると助かります。