CNV的数据是GAIA分析的结果,突变数据使用的是从GDC数据库中获取的LGG样本的MAF文件的结果 首先,处理一下突变数据 LGGmut <- GDCquery_Maf(tumor = "LGG", pipelines = "mutect2") # 提取需要的突变类型 mut_type <- c( "Missense_Mutation", "Nonsense_Mutation", "Nonstop_Mutation", "Frame_Shift_Del...
首先两个segment文本文件已经可以直接载入IGV查看所有BRCA样本的CNV情况啦,如下所示: CNV深度分析 注释基因 前面我们下载的CNV都是基于基因组区域的,比如1号染色体的61735起始坐标到1510801终止坐标。在IGV里面倒是可以看出一些pattern,但是人们感兴趣的往往是这些位置上面到底有哪些基因。接下来就可以对基因进行各种下游分析。
TCGA的数据包括SNV、转录组分析、生物样本信息、原始测序数据、CNV、DNA甲基化、临床信息等(2.0新增了单细胞数据)作为肿瘤生信最最最常用的数据库,获取TCGA的数据是我们绕不开的一个环节后续给大家讲解TCGA数据怎么配对及分析, 视频播放量 4859、弹幕量 1、点赞数 146、
今天小编给大家介绍一下如何从TCGA数据库下载拷贝数(copy number variation, CNV)数据。拷贝数变异是由基因组发生重排而导致的, 一般指长度为1 kb 以上的基因组大片段的拷贝数增加或者减少, 主要表现为亚显微水平的缺失和重复。CNV 是基因组结构变异(Structuralvariation, SV) 的重要组成部分。CNV位点的突变率远高于...
这篇文章同样是关于CNV的文章,但却不再是单基因的CNV状态,作者关注的是CNV的burden,也就是肿瘤基因组发生这些改变的百分比,也称为CNA负荷。整篇文章作者都在回答一个问题,CNA负荷对乳腺癌的预后影响究竟是怎样的?作者是借助METABRIC data和TCGA data实现对数据的挖掘。
TCGA数据涵盖多种类型，包括基因组数据（如SNP、CNV等）、转录组数据（如RNA-seq数据）、表观遗传数据（如DNA甲基化数据），以及临床数据（包含患者的年龄、性别、治疗反应等信息）。数据处理：下载的数据通常为压缩格式，解压后，RNA-seq数据可能以counts或FPKM格式呈现。这些数据可使用R语言中的DESeq2或edgeR等工具...
总共是19个文件。得到结果后就是理解输出结果的内容。上面是G-scores ，下面是q-values ，显示每条染色体显著扩增的位置。在“绿色”垂线右边的是有统计学意义的。同理可得Deletion GISTIC plot。TCGA 拷贝数变异（CNV）数据整理（一）下次分享maftools可视化相关结果以及挑选拷贝数变化的基因。
TCGA网站Copy Number Variation Analysis Pipeline页面对拷贝数变异的文件格式和内容有详细的介绍, 简单地,文件分6列,第5列表示CNV区域设计的探针数(TCGA CNV数据均来自Affymetrix SNP 6.0 array 芯片),第6列表示segment mean value,可以转换成拷贝数,是下游分析的关键。示例文件截图如下: mark 分析的难点之一是如何...
我们常说以史为鉴,用过去看昭示自己,又常说站在巨人的肩膀上看世界,用前人做好的铺垫完成我们要完成的事业,这门TCGA数据库CNV拷贝数变异分析课程也是如此,站在老师的肩膀上去学东西,我们能走得更快更稳些。 另外也给大家推荐一些我经常学习的内容:
使用Affymetrix SNP 6.0芯片来分析CNV, 首先使用DNACopy这个R包来计算拷贝数,然后用GISTIC2根据CNV来评估基因的变化情况,是loss还是gain, 流程示意如下 5. Methylation Liftover Pipeline ...