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详细介绍：
OGLandscapes
OncoGenomic Landscapes - 癌症基因组景观可视化平台
由IRB Barcelona开发的革命性癌症基因组可视化工具，将肿瘤样本组织在2D空间中，实现大型队列比较和分子异质性分析
平台概述
什么是 OGLandscapes？
OncoGenomic Landscapes（OGLandscapes）是一个创新的癌症基因组可视化框架，由巴塞罗那生物医学研究所（IRB Barcelona）的结构生物信息学和网络生物学小组开发。
该平台能够在二维空间中分析和展示数千个癌症基因组谱，使用户能够快速比较大型队列，捕获其分子异质性，并用从现有大型癌症样本库中获得的知识来丰富他们的样本。
核心理念：通过2D可视化技术，将复杂的多维基因组数据转化为直观的空间布局，揭示肿瘤样本之间的相似性和差异性。
OGLandscapes 平台主界面
2D空间组织
将肿瘤样本和癌症模型在二维空间中进行组织和展示，直观呈现样本间的关系
大型队列比较
支持数千个癌症基因组谱的同时比较，发现隐藏的模式和关联
分子异质性
捕获和可视化癌症的分子异质性，揭示肿瘤的复杂性和多样性
核心功能特色
可视化功能
多维数据投影
- 将高维基因组数据投影到2D空间
- 保持样本间的相对距离和关系
- 支持多种降维算法
交互式探索
- 缩放、平移和选择特定区域
- 实时数据筛选和标记
- 动态颜色编码和标签
数据分析功能
样本比较
快速识别相似和差异的样本群体，发现潜在的生物学亚型
聚类分析
自动识别样本聚类，揭示癌症亚型和分子特征
异质性评估
量化和可视化肿瘤内部和肿瘤间的分子异质性
数据集成功能
外部数据整合
用户数据上传
- 支持多种数据格式
- 数据隐私保护
- 实时数据处理
详细使用教程
1 访问平台和界面介绍
平台访问
- • 访问：https://oglandscapes.irbbarcelona.org
- • 推荐浏览器：Chrome 或 Firefox
- • 无需注册，免费使用
- • 支持多种设备和屏幕分辨率
主要界面组件
界面布局说明
2 选择和加载景观数据
预置景观选择
包含多种癌症类型的综合景观
特定癌症类型的专用景观
细胞系数据基础的景观
操作步骤
- 1 点击左上角的"Landscapes"下拉菜单
- 2 浏览可用的景观选项
- 3 选择适合研究目标的景观
- 4 等待数据加载完成
3 上传和分析用户数据
数据格式要求
标准格式示例：
Sample1,TP53
Sample1,KRAS
Sample2,MYC
Sample2,PIK3CA
- • 每行包含样本ID和基因名称
- • 使用逗号分隔
- • 支持突变、拷贝数变异等数据
- • 基因名称需使用HUGO标准命名
上传步骤
点击"Upload File"按钮，选择本地数据文件
在文本框中直接输入样本数据
点击"Submit"开始数据处理和可视化
4 结果解读和数据导出
可视化结果解读
样本位置
样本在景观中的位置反映其分子特征
距离关系
样本间距离表示分子相似性程度
聚类模式
识别样本聚集模式和分子亚型
数据导出选项
图像导出
- • PNG格式（高分辨率）
- • SVG格式（矢量图）
- • PDF格式（出版质量）
数据导出
- • 坐标数据（CSV格式）
- • 聚类结果
- • 统计摘要
数据分析方法
算法框架
数据预处理
将不同来源的基因组数据转换为统一格式
从原始数据中提取关键的分子特征
过滤低质量样本和数据噪声
降维技术
主成分分析 (PCA)
线性降维方法，保持数据的主要变异
t-SNE
非线性降维，优化局部邻域结构
UMAP
统一流形逼近和投影，平衡全局和局部结构
相似性度量
Jaccard系数
用于比较样本间突变基因的重叠程度
J(A,B) = |A∩B| / |A∪B|余弦相似性
测量基因表达向量间的角度相似性
cos(θ) = A·B / (||A||×||B||)欧几里得距离
计算高维空间中样本间的直线距离
d = √Σ(xi - yi)²统计分析方法
聚类分析
K-means聚类
将样本分为预定数量的聚类
层次聚类
构建样本间的层次关系树
密度聚类
基于样本密度识别任意形状聚类
差异分析
- 显著性突变检测
- 拷贝数变异分析
- 通路富集分析
- 生存分析关联
应用实例与案例研究
案例研究1：泛癌症分子亚型识别
利用TCGA数据集识别跨癌症类型的分子模式
研究背景
传统癌症分类基于组织起源，但分子特征可能跨越传统分类界限。本案例展示如何使用OGLandscapes识别跨癌症类型的分子亚型。
数据来源
- • TCGA 33种癌症类型
- • 超过10,000个样本
- • 突变、拷贝数、表达数据
主要发现
不同组织起源的癌症显示相似分子特征
识别跨癌症类型的共同治疗靶点
分子亚型与患者预后显著关联
案例研究2：PDX模型与患者样本比较
评估患者来源异种移植模型的代表性
研究目标
- • 评估PDX模型的分子保真度
- • 识别模型特异性漂移
- • 优化模型选择策略
- • 验证药物测试可靠性
分析流程
- 1. 加载患者样本景观
- 2. 上传对应PDX数据
- 3. 比较空间分布模式
- 4. 量化保真度评分
关键结果
临床意义
高保真度PDX模型可有效预测药物反应，但需定期验证分子稳定性。
案例研究3：药物敏感性预测
基于分子景观位置预测治疗反应
数据整合
- • 基因组特征数据
- • 药物筛选结果
- • 细胞活力测定
- • 分子靶点信息
模型训练
- • 景观位置特征
- • 邻域相似性
- • 机器学习算法
- • 交叉验证评估
临床应用
- • 个性化治疗选择
- • 耐药性预测
- • 组合治疗设计
- • 临床试验分层
预测性能评估
学习资源与技术支持
最佳实践建议
数据准备
- 确保数据格式符合平台要求
- 使用标准基因命名规范
- 预先过滤低质量样本
- 提供完整的样本标注信息
结果解读
- 关注样本在景观中的聚集模式
- 比较与已知亚型的空间关系
- 结合临床信息验证发现
- 考虑技术批次效应影响
