传统化疗是对抗癌症的常见方法，但它会攻击全身，造成不必要的副作用，如脱发，恶心和疲劳。
本文转载自基因谷
靶向治疗选择性地杀死癌细胞而不影响健康组织。靶向药物开发将成为治疗癌症的重要手段。
肿瘤的生物信息学数据库对肿瘤基础研究的发展、临床治疗水平提供具有重要作用。
综合性肿瘤数据库
TCGA
ICGC
InternationalCancerGenomeConsortium(ICGC)ICGC的目标是获取包括胆道癌、膀胱癌、血癌等多达50种肿瘤及其亚型的基因组、转录组和表观遗传的全部信息。这些数据可促进癌症的机理和治疗研究。
COSMIC
CatalogueofSomaticMutationsinCancer(COSMIC)COSMIC是世界上最大最全面的有关肿瘤的体细胞突变以及其影响的资源库。它主要提供多种肿瘤细胞基因组中的CNA、甲基化、基因融合、SNP及基因表达等信息，这些突变信息是从科学文献中手工整理的。主页面分为项目、数据管理、工具、帮助、搜索框等几大块，简洁清晰。
cBioPortal
cBioPortalforCancerGenomics(cBioPortal)cBioPortal是一个癌症基因组数据探索、可视化及分析平台，可用于多个癌症基因组学数据集的交互式探索。
该数据库可提供CNA、基因突变信息。针对每个基因，它可给出多个信息，主要包括：基因的CNA信息、基因突变在样本中的分布、突变位点和频率、共表达基因以及生存曲线等。
UCSCCancerGenomicsBrowser
UCSCCancerGenomicsBrowserUCSCCancerGenomicsBrowser是一个可以对癌症基因组学和临床数据进行整合、可视化、分析的网络分析工具。
用户可以通过它浏览基因组的任何一部分，并且同时可以得到与该部分有关的基因组注释信息，如已知基因、预测基因、表达序列标签、mRNA、CpG岛，克隆组装间隙和重叠、染色体带型、小鼠同源性等。
canEvolve
canEvolve存储的信息包括：基因、microRNA(miRNA)和蛋白质表达谱、多种癌症类型的拷贝数变化(CNAs)以及蛋白质-蛋白质相互作用信息。
CGAP
CancerGenomeAnatomyProject(CGAP)CGAP主要提供了cDNA克隆、文库、基因表达、SNP以及基因组变异等信息。CGAP收集的数据包括正常组织、前癌组织以及癌细胞的基因表达水平。
CGHub
CGWB
CancerGenomeWorkBench(CGWB)CGWB提供了一系列工具来挖掘、整合以及可视化TCGA等数据库中的基因组和临床数据，它是第一个将临床肿瘤突变谱与参考人类基因组整合在一起的计算平台。用户可快速地比较患者临床信息与基因组的变异及甲基化等。
肿瘤基因组数据库
肿瘤细胞的基因组中都存在着大量的变异，主要包括染色体结构的变异、CNA、基因融合以及SNP等。拷贝数改变(CNAs)在很大程度上有助于癌症发病机制和进展。
ArrayMap
ArrayMapArrayMap提供预处理过的肿瘤基因组芯片数据以及CNA图谱。在ArrayMap数据库中，用户可搜索自己感兴趣的样本，并在此基础上分析感兴趣的基因或基因组片段上的CNA；用户还可以比较两个样本之间的CNA的差异arrayMap数据库为高分辨率致癌基因组CNA数据的meta分析和系统级数据集成提供了切入点。
BioMuta
CancerHotspots
CancerHotspots数据库由MemorialSloanKettering癌症中心的Kravis分子肿瘤学中心维护，提供大规模癌症基因组学数据中发现的在统计学上有显著复发突变的信息。
目前，CancerHotspots里面包含有24592个肿瘤样品中鉴定的单残基和框内indel突变热点。用户还可按照gene、residue、type、variants等对其内容进行排列查看。
OncoKB
OncoKB是由MemorialSloanKettering癌症中心（MSK）维护的全面的精准肿瘤学知识库，包含来自FDA，NCCN或ASCO，ClinicalTrials.gov和科学文献的专业指导方针和建议，治疗策略，肿瘤专家或肿瘤协会共识，参考文献等信息。
OncoKB目前包含有关554种癌症基因特定改变的详细信息，还有1级（FDA批准）、2级（标准护理）的治疗信息，3级临床证据和生物学证据。
CanGEM
CancerGEnomeMine(CanGEM)CanGEM是一个公共的数据库，用于存储定量微阵列数据和临床肿瘤样本数据。它主要利用ArrayCGH芯片来发掘基因的拷贝数变异。
CGP
CancerGenomeProject(CGP)CGP提供了肿瘤中的CNA及基因型信息，该数据库的主要目标是利用人类基因组序列和高通量的突变检测技术识别体细胞突变，进而发现人类肿瘤发生过程中重要的基因。该数据库还提供了一些识别突变、CNA的软件，如BioView、GRAFT等。
肿瘤DNA甲基化数据库
DNA甲基化修饰是表观遗传学的一种重要形式，它调节基因的转录水平，对维持细胞的正常功能起着重要作用。DNA甲基化模式的改变可能导致癌症。
DiseaseMeth
DiseaseMethDiseaseMeth是一个人类疾病甲基化数据库，其重点是对各种疾病的DNA甲基化数据集进行有效的存储和统计分析。它涉及的疾病包括癌症、神经发育和退行性疾病、自身免疫疾病等。在DiseaseMeth中可以比较疾病与疾病之间、基因与基因之间以及疾病与基因之间的甲基化关系。
MENT
MENTMENT数据库收集和整合了来自GeneExpressionOmnibus(GEO)和TCGA的DNA甲基化、基因表达水平数据，同时将DNA甲基化和基因表达水平关联起来。
MethHC
MethHCMethHC是一个集成数据库，包含大量DNA甲基化数据和mRNA/microRNA在人类癌症中的表达谱。这些数据可以帮助研究人员确定表观遗传模式。
MethyCancer
MethDB
MethDB是较早的DNA甲基化数据库，主要集中于环境因子对甲基化的影响；
NGSmethDB
NGSmethDB基于高通量测序数据，最近更新中还包含了SNP信息，以便后续分析。
肿瘤转录组数据库
肿瘤细胞具有较强的生长和繁殖能力，生命活动旺盛，因此与正常细胞相比，基因的转录水平和模式也存在较大的差异。
Oncomine
OncomineOncomine是大型的肿瘤基因芯片数据库，致力于收集、标准化并分析肿瘤样本的基因表达谱芯片数据。
它可提供基因在肿瘤样本和正常样本间、肿瘤样本和肿瘤样本间、正常样本和正常样本间的差异表达、基因表达谱、预测共表达基因等信息，并可根据肿瘤分期、分级、组织类型等临床信息进行分类。
GEO
GeneExpressionOmnibus(GEO)GEO是由美国国家生物技术信息中心(NCBI)建立的，其最初的目标是作为一个公共存储库，存储主要由微阵列技术生成的高通量基因表达数据。此外，该数据库还包括比较基因组分析、描述基因组蛋白相互作用的染色质免疫沉淀分析、非编码RNA分析、SNP基因分型和基因组甲基化状态分析。
ArrayExpress
ArrayExpressArrayExpress是欧洲生物信息协会（EMBL-EBI）下属的功能基因组数据库，收集整理基于芯片和测序的基因组学实验的数据，以支持可重复的研究。
ArrayExpress是基于微阵列和高通量测序的功能基因组实验的主要知识库之一，所有数据都以MAGE-TAB格式提供。在帮助页面有详细的在线教程，供用户学习如何搜索、提交数据。
ChiTaRS
ChiTaRSChiTaRS数据库包含嵌合转录本和RNA-Seq数据。ChiTaRS嵌合转录本和RNA-Seq数据数据库是由GenBank、ChimerDB、dbCRID、TICdb和其他用于人类、小鼠和苍蝇的数据库的表达序列标记(ESTs)和mRNA识别的嵌合转录本集合。
miRCancer
miRCancermiRCancer基于从文献中提取的结果，提供了较为全面的miRNA集合以及它们在多种肿瘤中的表达情况。所有miRNA的癌变关联都是在自动提取后手动确认的。
OncomiRDB
OncomiRDBOncomiRDB主要收集和注释通过实验验证的对癌症具有促进或抑制作用的miRNA信息。该数据库的所有数据是通过人工收集和整理。
SomamiR
肿瘤蛋白组数据库
蛋白是生命活动的主要承担者，蛋白结构变异、蛋白修饰的改变以及蛋白含量的变化等导致细胞的生长和代谢变化是肿瘤发生的重要因素。
CPTAC
ClinicalProteomicTumorAnalysisConsortium(CPTAC)CPTAC整合了基因组和蛋白组的数据，旨在识别和描述肿瘤组织和正常组织中的全部蛋白，发掘可作为肿瘤生物标记的候选蛋白。
Cancer3D
Cancer3DCancer3D数据库整合了来自TCGA和CCLE的体细胞错义突变信息，在蛋白结构水平上分析其对蛋白功能的影响。该数据库通过e-Driver和e-Drug两种算法，帮助用户分析突变的分布模式及其与药物活性变化的关系。
CancerPPD
除了天然肽，CancerPPD还含有非天然的、经过化学修饰的残基肽和D-氨基酸。CancerPPD还整合了一些基于web的工具，包括关键字搜索、数据浏览、序列和结构相似性搜索。
CanProVar
dbDEPC
DbDEPCDbDEPC是一个专门收集肿瘤样本中出现的差异表达蛋白的数据库。在该数据库中，你可以了解你所感兴趣的蛋白质是否在某些癌症中发生了变化。
DriverDB
DriverDBDriverDB收集了来自TCGA、ICGC、TARGET等数据库的大量exome-seq数据，并根据不同方面提供突变信息的可视化。这些可视化结果将有助于用户快速了解驱动基因之间的关系。
NCG
TP53MULTLoad
TP53MULTLoadTP53MULTLoad是一个人工收集的有关TP53突变和突变体资源中心，包含了UMDTP53数据库以及与TP53有关的信息。它既可以作为一个容易操作的平面文件，也可以作为一个新的多平台分析软件，用于分析TP53突变的各个方面。
肿瘤与药物数据库
耐药性是肿瘤治疗的一大障碍，药物靶点突变是产生获得性耐药的主要原因之一。对这些药物靶点突变的充分了解将有助于设计有效的个性化治疗。
CancerDR
CancerDRCancerDR是一种针对癌症治疗的个性化药物的尝试。CancerDR收集了148种抗癌药物以及它们在952种细胞系中的药理状况。
CancerResource
canSAR
canSARcanSAR整合ArrayExpress、UniProt、COSMIC等11种数据源的数据。它是一个支持癌症转化研究和药物发现的公共癌症综合知识库。该数据库包含了包括生物学、药理学、化学、结构生物学和蛋白质相互作用网络等多种类型的数据。
GDSC
GenomicsofDrugSensitivityinCancer(GDSC)GDSC是关于癌症细胞药物敏感性和药物反应分子标记的数据库，GDSC提供了一个独特的资源，结合了大的药物敏感性和基因组数据集，以促进发现新的治疗生物标志物的癌症治疗。该数据库中的癌基因组突变信息包括癌基因点突变、基因扩增与丢失、组织类型以及表达谱等
Platinum
PlatinumPlatinum是一个广泛收集耐药性信息的数据库，是为了研究和理解错义突变对配体与蛋白质组相互作用的影响而开发的。该数据库包含超过1000种蛋白配体复合物的三维结构突变，以及这些突变对其亲和力的影响。Platinum数据库将蛋白质结构突变与配体的亲和力关联起来，有助于研究由突变引起的疾病耐药性。
1000Genomes
1000GenomesProject（缩写为1KGP）在2008年到2015年间进行，1000GenomeProject的目标是在群体中找到频率至少为1%的遗传变异，为人类遗传变异的研究提供了一个综合的资源。最终数据集包含来自26个群体的2504个个体的数据。
所有样本都有外显子测序数据。比其他同类数据库优越的是，1000GenomesProject里有24个个体进行了全基因组测序。现在1000GenomesProject的数据可以通过IGSR（TheInternationalGenomeSampleResource）的数据门户网站访问，现已更新匹配GRCh38参考基因组的数据。在首页可以进行检索和分析，进入FTP站点可以进行数据下载。
ESP
ExAC
ExAC全名ExomeAggregationConsortium（外显子组整合数据库），由哈佛-麻省理工Broad研究所的科学家完成，整合了17个人类基因组项目，60706个个体的外显子测序数据。
整合数据的过程中去除了严重儿科疾病的个体和TCGA中的肿瘤样本，因此适合作为研究严重疾病的等位基因频率的参考组。
ClinVar
HGMD
OMIM
CIViC
总结
下表是一篇综述统计的肿瘤生物信息数据库：
以上的分类并不是很严谨，不同类型的数据库会有交叉。此外，还有一些特有癌症的数据库，如乳腺癌，BCI(BreastCancerInformationCore,NIH)；BRCAShare(UMD-BRCA1/2MutationsDatabase,BRCAGGCConsortium)等等。
分类只是为了更清晰，有一个整体印象，不必每一个都熟悉。实际上工作中最常用到的数据库就以下几个，有需求再去查：
1KGP
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