https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables/tcga-study-abbreviations Step5:进入Repository后进一步进行数据类型筛选,Experimental Strategy选择RNA-seq,Data Type选择Gene Expression Quantification,然后点击Add All Files to Cart,此时上方购物车图标会显示已将524个要下载的gene_counts文件加入购物车...
一、数据下载 以结肠癌数据(TCGA-COAD)为例,为了用TCGA结直肠癌数据做分析,我们首先要先整理出该癌症的基因表达矩阵(gene expression quantification数据)。(也有一些数据库提供整理好的TCGA癌症数据,如UCSC xena数据库对TCGA数据进行了整理,可直接下载表达矩阵和临床数据用于研究)进入...
请注意，file_sample$file_name的格式为'.augmented_star_gene_counts.tsv'，在对应样本名时，确保使用正确的解析逻辑。完成上述步骤后，您将成功下载并整理所需的TCGA结肠癌基因表达数据，为后续的分析打下坚实的基础。
# mv file_name.tsv TCGA- - - .tsv # 4.2 或者根据生成的metadataID1.csv,修改R里面的data # TCGA_CN_5360_01A_01R_1436_07.tsv <- 6303629f-y.tsv # 4.3 读取的时候就修改 # 按新名字读取数据 # 提取新文件名 # 读取数据 lf <-list.files(pattern = ".tsv$") #以report.tsv 结尾的 files...