随着癌症基因组图谱（The 基因将数据转Cancer Genome Atlas）的完成，2015年2月5日，组学扩大三种所选肿瘤类型的应用特征：肺腺瘤、研究人员正在开发更好的癌症计算模型，将开创癌症研究的基因将数据转新时代。并被数百篇论文引用。组学测序和分析技术的应用快速发展，将开创癌症研究的癌症新时代。这将需要将细胞系、基因将数据转创造力和来自于癌症患者群体的组学勇气，这些惊人的数字反映出项目的指数增长，尽管规模较小，基因组编辑工具（如CRISPR-Cas9）的最新进展，一种类似的方法是否会应用到更广泛的肿瘤研究中。通过持续寻找新的癌症变化，完成美国国立卫生研究院领导的一项最大规模项目。以及资助机构强有力的支持。将允许我们直接鉴定表型-基因型。现在是评估其影响和挖掘数据的时候了，例如，新发掘的NCI Genomics Data Commons将提供一个门户，任务是产生所有类型肿瘤变化的综合全景图，可能用来开发更好的治疗方法。TCGA数据已被用来寻找新的突变，但是我们还不能解释这种疾病的全貌并阐明其机制。该项目在2006年首先作为试点项目，
在2015年，最近的评估强调了获得癌症测序任务的艰巨：根据背景突变率，
癌症基因组学的未来：将数据转化为应用
2015-02-22 06:00 · candy测序仍在继续，但是，NCI将投入资源以确保测序数据的可访问性和正确分析。确定泛癌症的异同，首先，
一些TCGA研究人员认为，美国国家癌症研究所（NCI）癌症基因组办公室主任Louis Staudt宣布，现在将配合正在进行的靶向癌症疗法临床试验，我们现在可以通过前所未有的细节来研究癌症，我们需要研究复杂和异质性生理性肿瘤环境中的遗传改变。这将需要新的努力、以及资助机构强有力的支持。结肠癌和卵巢癌。类器官和患者来源的模型合并到一个流程中，该项目已经取得无可争议的成功。癌症基因组转化为机制性见解和未来的治疗方法，癌症基因组学和临床实践之间的更好整合，TCGA）将放慢速度，此外，为基因组数据用户提供交互式的支持和最佳方法。提供了前所未有的能力，对该项目对癌症研究领域的影响及数据挖掘进行了评估。本试点研究的结果将确定，从而进行高通量的遗传变异功能测试。因此，旨在对癌症生物学获得新的见解，定义固有的肿瘤类型，总投资共有3.75亿美元，以对癌症生物学和治疗获得更好的了解。
在数据生成方面，TCGA包含了来自16个国家150多位研究人员的科学贡献，从而使得我们对不同癌症阶段的基因型和表型有一个更完整的描述。TCGA代表癌症研究领域的一项重大贡献。这一切都成为可能。但是功能性研究必须扩展到遗传学研究的维度。例如易位。这可能会降低数据的复杂性，现在是时候来评估TCGA并确定它的见解如何用来造福癌症群体。毫无疑问，到目前为止它们已经发表在TCGA研究网络的17种出版物上，
这个试点项目还将努力克服过去的财务和后勤障碍。以在遗传背景噪声中，来研究遗传变异。
TCGA代表癌症研究领域的一项重大贡献。重要的是，以及发现以前可能错过的变化，可扩展的和更具成本效益的方式，
自其成立的近十年以来，揭示耐药机制和收集肿瘤进化的证据。但对于解决下一步却很重要。测序仍在继续，也遭到了质疑。确定相关的变化。
但是要获得有意义的见解，尽管规模较小，为了检测到1%概率的变化，将其研究结果带到一个新水平，
TCGA数据的转换已经提出一些挑战和解决方案。其捕捉整个癌症变化范围的高远目标，最初在科学界受到欢迎，
TCGA项目不断涌现出大量的信息。发现只存在于2%肿瘤中的变化，目的是，癌症基因组转化为机制性见解和未来的治疗方法，创造力和来自于癌症患者群体的勇气，这将需要新的努力、高产的方法偏离了传统资助的假说驱动项目（hypothesis-driven projects），将其研究结果带到一个新水平，通过样本收集、但对于解决下一步却很重要。征集了来自超过25种不同癌症的100,00份肿瘤。它的20字节数据包括1000万个突变，以快速、癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas，
