Screenshot of the OncoGenomic Landscapes resource. The background represents the oncogenomic profiles organization of a cohort of Breast Carcinoma patients and, on top of it, we overlay the profiles of a second cohort from The Cancer Genome Atlas (TCGA) initiative, highlighting the regions of the landscape occupied by patients showing mutations in the CCND1 driver gene.

癌症测序计划已为数千例患者和肿瘤类型产生了基因组数据，从而鉴定了数百个导致不受控制的细胞增殖的驱动突变。这些分子特征的分析首次使精度肿瘤学，其中患者不再按肿瘤起源组织进行分层，而是通过其致癌特征进行分层。

患者队列的准确比较对于评估其分子多样性至关重要，更重要的是，在评估信息（例如治疗益处还是预后因素）中，从参考组中学到的信息是否可以安全地转移到新的队列中。

以此目的，我们开发了植物学组景观，一种可视化工具，该工具组织了肿瘤样品，并在2D空间中开发了其他癌症模型，从而可以比较大型同类人群并捕获其分子异质性。我们的资源包括有关迄今为止发布的主要人群的信息，此外，还提供了绘制新样本和同类群体的可能性，提供了一种直观的手段来可视化用户数据并通过从当今可用的大量癌症样本中传递的知识来丰富它。

与参考临床队列有关不同模型系统（细胞系或患者衍生的异种移植物）的分子代表性也可能有助于与参考临床队列的分子代表性，从而有助于选择最合适的前临床前模型。有趣的是，我们发现，致癌景观中患者之间的距离与相关的临床特征相关，这表明他们可以指导临床篮试验的设计，无论其特定肿瘤类型如何，他们都会根据其致癌型特征选择患者。

Contextualizing individual patients in a more general landscape of human cancer is, we believe, a valuable aid for clinical oncologists trying to identify treatment opportunities, for example in a compassionate use basis for patients who have run out of standard therapeutic options.

为了促进对非专家的用户友好访问可视化工具的访问，我们将其集成到了一个开放的网络服务器中这里。