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...
barcode = coad.samples ) GDCdownload(query) met <- GDCprepare(query, save = FALSE) 其实这里还涉及到补缺失值的问题,补缺失值的方法有很多,为了方便,在我直接删除带缺失值的探针 data.met <- subset(met,subset = (rowSums(is.na(assay(met))) == 0)) 对于DNA数据,使用线性预测模型来计算样本的干性...
第3步: 从第2步下载的TCGA-COAD RNA-seqCOUNT数据中提取ARGs表达谱。 整理ARGs列表,只保留最后一列Gene Symbol数据→用Excel打开TCGA-COAD RNA-seq表达谱并另存为TCGA-COAD-ARGs→在第一列gene_id的右侧新建一列→用【VLOOKUP函数】精确匹配第1步得到的ARGs列表→数据筛选去掉【#NA】的项→选中整张工作表用【...
dataset="COAD" 选择自己感兴趣的肿瘤类型 runDate="20160128" 数据的版本号 forceDownload=TRUE 设置分析的时候重新下载数据 clinical=TRUE 获临床数据(临床数据默认值TRUE,其他数据类型默认值FALSE) Mutation=TRUE 获取突变数据 当然,你可以选择任何自己感兴趣的数据类型下载,此处仅下载结肠癌的临床信息与突变数据。(但...
在癌种这里我们就按照上面说的选择TCGA-READ以及TCGA-COAD的数据。 在临床信息筛选这里的话,我们可以基于癌症的STAGE;Grade; Gender; Race; Age来进行进一步的筛选。 在分析分型筛选的部分,我们可以进行一些基于TMB;突变;拷贝数;某一个基因的mRNA表达;某一个基因的蛋白表达来进行筛选。
以结肠癌为例,首先查找到TCGA的结肠癌名称缩写是COAD。 二、数据下载(网页下载/R语言下载) 墙裂建议R语言下载,一键download和清洗,非常方便。 1、网页下载 然后进入GDC数据库网站。 按照以下步骤,依次选择repository,cases,在program里面选择TCGA,然后在project里面根据自己的癌症缩写选择相应的数据打勾,这边结肠癌勾选...
TCGAbiolinks包下载的表达量数据的文件路径是有规律的,如果你没有特别指明,通常是位于GDCdata\TCGA-COAD\harmonized\Transcriptome_Profiling\Gene_Expression_Quantification这个路径下的。 这个包下载数据就是三板斧操作,query,download,prepare,而且最后GDCprepare()需要的还是GDCquery()得到的对象,因此我们完全可以通过构建一...
所以,如果想要筛选不同平台的数据,要在 GDC Legacy Archive 中进行! 小编分别在 GDC Legacy Archive 中下载了 Illumina Hiseq 和 Illumina GA 平台的 TCGA-COAD 的 miRNA 样本,与 GDC Data Portal 中下载的样本基本一致,即通过 GDC Data Portal 在线下载的 miRNA 数据实际上就是 GA 和 Hiseq 两种平台的数据...
第3步: 从第2步下载的TCGA-COAD RNA-seqCOUNT数据中提取ARGs表达谱。 整理ARGs列表,只保留最后一列Gene Symbol数据→用Excel打开TCGA-COAD RNA-seq表达谱并另存为TCGA-COAD-ARGs→在第一列gene_id的右侧新建一列→用【VLOOKUP函数】精确匹配第1步...
对于结肠癌数据（TCGA-COAD）的分析，首要步骤是整理出该癌症的基因表达矩阵（gene expression quantification 数据）。TCGA 数据库提供了整理好的癌症数据，例如 UCSC xena 对 TCGA 数据进行了整理，允许直接下载表达矩阵和临床数据。请访问 GDC 数据门户，选择“Repository”栏目。在 Workflow Type 选项中，...