dataLGG <- subset(dataFilt, select = gbm.exp$barcode) dataGBM <- subset(dataFilt, select = lgg.exp$barcode) 2. edgeR edgeR可以对RNA-seq、SAGE或ChIP-Seq等数据进行差异表达分析,任何从基因组特征上产生的read count都可以分析 该算法既可以用于多组实验的统计分析,也可以使用广义线性模型(glm)方法来...
6.差异表达 7.富集分析 1.TCGA-GBM数据下载 2.提取mRNA数据 3.ID转换,ensemblID转换为symbolID 4.数据整理 5.PCA 6.差异表达 完整内容或者想要代码的文本形式请后台联系小助理哦~
[5]"TCGA-CHOL""TCGA-COAD""TCGA-DLBC""TCGA-ESCA" [9]"TCGA-GBM""TCGA-HNSC""TCGA-KICH""TCGA-KIRC" [13]"TCGA-KIRP""TCGA-LAML""TCGA-LGG""TCGA-LIHC" [17]"TCGA-LUAD""TCGA-LUSC""TCGA-MESO""TCGA-OV" [21]"TCGA-PAAD""TCGA-PCPG""TCGA-PRAD""TCGA-READ" [25]"TCGA-SARC""TCGA-...
#数据准备>expr=read.table("TCGA-GBM.htseq_counts.tsv",header=T,row.names="Ensembl_ID")>expr=expr**2.7>colnames(expr)=gsub("[A..Z]$","",colnames(expr))row.names(dat_estimation)=dat_estimation$IDcommon_id=intersect(row.names(dat_estimation),colnames(expr))select=dat_estimation[common_...
基于网络拓扑:而基于网络拓扑的富集方法,则是把基因在网络中的互作关系整合到富集分析当中 EnrichNet NEA NOA 分析示例 我们使用上一节三种方法共同识别出的2749个差异基因 > load("~/Downloads/gbm_lgg_deg.rda") > gene_list <- rownames(DEGs.exp) ...
此外,作者对5000个变化最大的剪切事件或者基因表达数据进行聚类分析,探究每种肿瘤类型间的相似性。 在基因表达与可变剪切间发现一些相似之处:比如,GBM(多形成性胶质细胞瘤)、LGG(脑低级别胶质瘤)与PCPG(嗜铬细胞瘤和副神经节瘤)聚类在一...
1、查找数据:下载TCGA中GBM的RNA-seq和甲基化数据 2、甲基化数据分析,正常肿瘤对比,进行差异甲基化分析,找出肿瘤样本中高甲基化区域 3、对RNA-seq数据进行分析,正常肿瘤对比,差异表达基因的筛选,找出肿瘤样本中低表达基因。 4、结合甲基化和RNA-seq数据,将高甲基化和低表达基因取交集,这些基因很可能属于抑癌基因,...
步骤:1、查找数据:下载TCGA中GBM的RNA-seq和甲基化数据 2、甲基化数据分析,正常肿瘤对比,进行差异甲基化分析,找出肿瘤样本中高甲基化区域 3、对RNA-seq数据进行分析,正常肿瘤对比,差异表达基因的筛选,找出肿瘤样本中低表达基因。 4、结合甲基化和RNA-seq数据,将高甲基化和低表达基因取交集,这些基因很可能属于抑癌...
TCGA中GBM的RNA-seq和甲基化数据整合分析实践这是一份大三学生的课程实践作业~~~找出胶质细胞瘤特异性甲基化区域，为临床诊断提供理论依据 步骤：1、查找数据：下载TCGA中GBM的RNA-seq和甲基化数据 2、甲基化数据分析，正常肿瘤对比，进行差异甲基化分析，找出肿瘤样本中高甲基化区域 3、对RNA-seq数据进行分析，正常...
[22] "TCGA-GBM" "TCGA-UCS" "WCDT-MCRPC"# [25] "TCGA-MESO" "TCGA-TGCT" "TCGA-KICH"# [28] "TCGA-READ" "TCGA-UVM" "TCGA-STAD"# [31] "TCGA-THCA" "OHSU-CNL" "GENIE-DFCI"# [34] "GENIE-NKI" "ORGANOID-PANCREATIC" "VAREPOP-APOLLO"# [37] "GENIE-GRCC" "FM-AD" "TARGET-...