TCGA官网:https://portal.gdc.cancer.gov/ 官方网址目前默认是GDC 2.0版本,网上教程最多还是v1版本,可以点击红框位置进入GDC 1.0版本进行检索,或者直接点击GDC 1.0版本链接进入:https://portal.gdc.cancer.gov/v1/ TCGA(GDC2.0)官网主页 1. GDC 1.0版本检索 目前GDC 1.0版本教程较多,检索方便,先以1.0进行介绍 ...
2022年3月29日,GDC官网(https://portal.gdc.cancer.gov/)发布了新的更新版本(Data Release 32.0)数据。此次数据更新范围广、变化大,导致许多网上的教程一夜之间不再直接可用。 具体的更新情况,在官网页面(https://docs.gdc.cancer.gov/Data/Release_Notes/Data_Release_Notes/)有详细介绍。对于应用最为广泛的RNA...
但是GDC官网里面的数据信息存放单位是样品,每次都是根据要求下载指定的数据即可,无需取子集。 其实GDC官网也是有R包接口,就是TCGA数据库R包集大成者TCGAbiolinks,可以看到其教程非常丰富https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/TCGAbiolinks.html Introduction Searching GDC database Downloading and prepa...
首先,下载官方下载器:https://gdc.cancer.gov/access-data/gdc-data-transfer-tool;往下拉,找到下载位置,直接下载即可 下载后,我的放置位置如下图,这个很重要 其次,回到TCGA购物车页面,下载目录文件,这个可以直接下载的,然后也要记住放置位置 最后,打开cmd,使用命令行来下载文件就可以了,具体的参考 https://blog....
TCGAbiolinks包下载数据分为3个步骤:查询GDCquery(), 下载GDCdownload(),整理GDCprepare() 查询 GDCquery()函数中有许多参数,对应于GDC官网数据库筛选时侧边栏选项,需要注意的是参数名称和侧边栏标题文本格式(参数小写,单词间用点号隔开). query <- GDCquery( project, # 项目ID,如"TCGA-BLCA" data.category, ...
网址:https://portal.gdc.cancer.gov/ 对于肿瘤研究者来说,TCGA数据库就是一个资源宝库,里面有很多有价值的信息可以挖掘,关于TCGA数据挖掘的工具很多,包括在线工具和R包。这里我们主要是通过R语言进行挖掘,所以需要有一点R语言基础。R语言快速入门可参考文章:R语言编程基础第一篇:语法基础。也可以自己找教程自学,网...
2022年3月29日,GDC官网(https://portal.gdc.cancer.gov/)发布了新的更新版本(Data Release 32.0)数据。此次数据更新范围广、变化大,导致许多网上的教程一夜之间不再直接可用。 具体的更新情况,在官网页面(https://docs.gdc.cancer.gov/Data/Release_Notes/Data_Re...
下载TCGA的方法比较多,这里采用GDC下载数据。 步骤一:进入官网:https://portal.gdc.cancer.gov/ 步骤二:点击Repository 第三步:点击Files或Case Case主要包括:Primary site(肿瘤起始位置,原位癌)、Program(数据来源)、Project()、Disease Type(疾病类型)、Gender(性别)、Age At Diagnosis(诊断年龄)等等筛选条件。
具体可在GDC官网查看 (5)legacy 这个参数主要是因为TCGA数据有两个入口可以下载,GDC Legacy Archive 和 GDC Data Portal,区别主要是注释参考基因组版本不同分别是:GDC Legacy Archive(hg19和GDC Data Portal(hg38)。参数默认为FALSE,下载GDC Data Portal(hg38)。这里建议是,下载转录组层面的数据使用hg38,下载DNA层...
复习一下该包TCGAbiolinks,它是GDC官方推荐了一款第三方工具,通过GDC官方API下载数据,保证数据的及时性和准确性,同时也提供数据整理、聚类分析、差异分析、富集分析等功能。 首先是TCGAbiolinks的安装和加载,TCGAbiolinks对于R的版本要求较高,建议在3.4以上的版本进行 ...