Fully automatic GBM segmentation in the TCGA-GBM dataset: prognosis and correla- tion with VASARI features. Sci Rep 2015;5:16822 CrossRef MedlineVelazquez ER, Meier R, Dunn WD Jr, Alexander B, Wiest R, Bauer S, et al. Fully automatic GBM seg- mentation in the TCGA-GBM dataset: ...
第三,最初使用突变(SKCM)或DNA甲基化(LGGGBM)对亚型进行分类的癌症队列,其顶级模型往往会选择相应数据类型的特征(图3B)。 第四,使用全基因组特征的汇总统计数据(如突变负荷、染色体不稳定性以及CpG岛甲基化表型(CIMP)定义的亚型(例如GEA和COADREAD),在我们使用的以单个基因为中心的特征训练方法中难以捕捉,因此生成...
1. 数据准备 我们来分析LGG和GBM之间的转录组差异,首先从GDC中获取原位癌read count数据 get_count <- function(cancer) { query <- GDCquery( project = cancer, data.category = "Gene expression", data.type = "Gene expression quantification", platform = "Illumina HiSeq", file.type = "results", ...
在经过 UCSC 处理 GTEx 中,Brain 分为 13 个组织 1148 个样本,但 GEPIA2 将他们分成了由 207+945=1152 两组,那么哪些是可以作为 LGG 或 GBM 的对照的呢? 从TCGA 中下载 LGG 的临床数据,可得都来源于额叶、顶叶、颞叶和枕叶四个脑叶,也就是说都来源于大脑 (Cerebrum), 因此我们要找的也是 Cerebrum. GT...
""" old_path = 'F:/DATASET-process/TCGA-GBM/xlsx-to-xls' # 原文件夹路径 new_path = 'F:/DATASET-process/TCGA-GBM/all-to-one' # 新文件夹路径 # old_path = 'F:/gdc/test' # 原文件夹路径 # new_path = 'F:/gdc/result' # 新文件夹路径 # 获取xlsx文件的绝对路径 def get_xlsx(...
#载入必要的包###library(TCGAbiolinks)library(dplyr)library(DT)library(biomaRt)#load mart###mart<-useMart(biomart="ensembl",dataset="hsapiens_gene_ensembl")#download GBM###存放路径directory="~/Download"query.exp<-GDCquery(project="TCGA-GBM",data.category="Transcriptome Profiling",data.type="Gene...
("TCGA-E2-A1IU", "TCGA-A7-A13F", "TCGA-BH- A0BZ", "TCGA-BH-A18N", "TCGA-BHA18Q", "TCGA-BH-A18R" )) # 获取多形胶质母细胞瘤(GBM)患者标本的体细胞突变数据 filename_GBM_somatic <- DownloadSomaticMutationData(cancerType = "GBM", assayPlatform ="somaticMutation_DNAseq", save...
|TCGA-GBM |Glioblastoma Multiforme |TCGA-UVM |Uveal Melanoma |TCGA-LGG |Brain Lower Grade Glioma |HCMI-CMDC |NCI Cancer Model Development for the Human Cancer Model Initiative |TCGA-BRCA |Breast Invasive Carcinoma |TARGET-RT |Rhabdoid Tumor ...
GDC给出了一系列的用户友好的选择框,你只需要根据条条框框来选择就可以下载到自己想要的数据,而不需要去几百个文件夹里面漫无目的的查找了。 https://gdc-portal.nci.nih.gov/legacy-archive/search/f 根据自定义搜索过滤条件拿到了 mainfest 文件就可以啦。
my_dataset <- 'stad_tcga_pub_rna_seq_v2_mrna' my_table <- "stad_tcga_pub_rna_seq_v2_mrna" #检索基因和遗传图谱的基因组图谱数据(Retrieves genomic profile data for genes and genetic profiles) #getProfileData函数的必要参数为cgdsr object---CGDS对象,genes---基因名称,geneticProfiles---需要研...