这个问题很大，目前没有什么标准流程，根据每个人不同的需要，使用TCGA数据
简单举几个例子如下
1、观察某个癌症的差异基因表达
下载某个癌症的癌与癌旁的表达谱数据（RPKM）数据,然后计算基因的差异表达
2、观察某个癌症的某些基因的在不同亚型（时期）表达变化
下载某个癌症的癌与癌旁的表达谱数据（RPKM）数据,提取出自己关注的基因，然后观察基因在不同样本的表达趋势（这里考虑标准化及是否需要管家基因表达来矫正）
3、观察某些基因的预后差异
下载某个癌症的癌与癌旁的表达谱数据（RPKM）数据及临床随访信息,提取出自己关注的基因，分析他们的预后
4、建立预后模型挖掘预后关键基因
这个方法就很多了，什么lasso之类的各种降维方法
5、其他数据类型比如甲基化（胶质瘤的MGMT启动子甲基化与预后的关系也可以从TCGA数据得到验证），非编码RNA等等相关的研究都可以用TCGA来挖掘或者验证
反正例子很多很多，如果想单纯从TCGA数据库挖掘一些东西的话，现在难度还是很大的,当然关心文章的话可以看看这个https://www.shengxin.ren/question/14，但是使用TCGA数据来辅助你的研究还是很简单的，你也可以多看看那些使用TCGA的文章，这个就很多了，pubmed上关键字 TCGA。
至于TCGA案例的话目前还没整理过，不过有计划整理和分享一些案例，欢迎继续关注。
