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性。The Mouse Tumor Gene Index (mTGI)小鼠肿瘤
基因索引（mTGI）确定了在小鼠肿瘤发生过程中的
基因表达。
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• 为什么要有CGAP？
• 在过去的二十年中，我们已经了解到遗传学改 变是所有癌症的根结所在。为此，CGAP将统一最 新的技术，以及那些又节约经费又有很高的通量 的技术，来确定所有与癌症的产生和发展有关的 基因。
• 计划的目标
• 获得关于正常，癌前，和恶性细胞的全面的分 子学特征。
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又可以独立出不同的亚层次，层层向下构成一个 ontologies的树型分支结构。可以说， GO是生物学
的统一化工具。
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信号传导通路查询
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划，用来产生用于解码肿瘤细胞的分子结构所需的
信息和技术工具。CGAP被分为五个互补的自主部分，
每一个都有它自己的目的，信息学工具和资源。The
Human Tumor Gene Index (hTGI)人类肿瘤基因索引
指明了在人类肿瘤发生过程中的基因表达。
Molecular Profiling (MP)分子表达谱展示了用前列腺
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• APID: • Agile Protein Interaction DataAnalyzer
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蛋白相互作用分析和预测
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蛋白相互作用预测机理：
• expression, • orthology, • domain co-occurrence, • post-translational modifications, • sub-cellular location • identified by experimental methods
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Gene Ontology
基因功能分类标准体系
Gene Ontology Consortium（GO的发起组织）的数 据库中有3大独立的ontology被建立起来：biological
process生物过程, molecular function分子功能及 cellular component细胞组分。而这三个ontology下面
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已发表蛋白相互作用数据库分析
• IntAct • HPRD • DIP • BioGRID • MINT • string
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PIPs 人的蛋白相互作用预测
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基因表达分析（GEO）
• 近年来，利用高通量方法检测基因表达越来越普 及，诸如微阵列杂交和基因表系列分析（SAGE） 可以同时测量数以万计的基因转录子（gene transcript）。基因表达大棚车（GEO：Gene Expression Omnibus）则是归档和自由分发科研人 员提交的高通量基因表达数据的公共仓库。目前， GEO存储了大约10亿单个基因表达的数据，来自 于100多种生物，内容广泛涉及到各种生物学问题。 这些大容量的数据可以使用用户友好的以Web为 基础的工具进行有效的挖掘，检索和可视化表达。 GEO的网址是。
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癌基因组表达差异分析
• CGAP计划是一项由NCI建立和主持的交叉学科的计
作为例子来从分子水平分析人类组织样品的概念。
The Cancer Chromosome Aberration Project (CCAP)
癌症染色体变异计划（CCAP）描述了同恶性转移相
关的染色体改变。The Genetic Annotation Index
(GAI)遗传注解索引指明和描绘了同癌症相关的多态