提取TCGA中mRNA或lncRNA表达矩阵 前面给大家讲解过新版的TCGA数据库中,RNAseq的表达矩阵中加入了一列gene type。 ☞TCGA数据库悄咪咪更新了—RNAseq没有HTSeq-Counts了 我们在合并表达矩阵的时候,可以把这一列加入到矩阵里面 ☞合并新版TCGA表达矩阵R代码叕更新了—RNA类型也给你提出来 ☞零代码合并新版TCGA数...
首先,第一行告诉我们现在使用的GENECODE版本是v36(旧版是v22);其次,现在除了原本的gene_id和counts列(第一和第四列),还将gene_name、gene_type,以及tpm、fpkm、fpkm_uq等等不同标准化处理后数据一并放在了同一个表格中。 方便了不少!现在需要什么数据,一个表格全部囊括了! 数据具体计算可参考官方: https:/...
1 type，这一列我们需要选择gene 2 gene_biotype，这一列我们需要选择protein_coding，当然你也可以选择其他的种类，比如miRNA，长链非编码等。所以我们首先把蛋白编码的基因的行都筛选出来 a=dplyr::filter(gtf,type=="gene",gene_biotype=="protein_coding")dim(a)这个时候a文件只有19939行了，列下来我们只选择...
在search中输入rs9923231,便进入下面的界面 主要有下列信息:分别是Variant type(变异类型)、Alleles (等位基因)、Chromosome (染色体位置)、Gene (位于基因的名字)、Functional Consequence(功能结果)、Clinical significance (临床价值)、Validated(验证类型)、Global MAF(MAF格式文件注释)、 HGVS:(HGVS数据库注释) 02 ...
将gene_name这一列作为行名 row.names(lncRNA)<-lncRNA[,1]lncRNA<-lncRNA[,-1]lncRNA[1:5,1:5]保存文件 save(lncRNA,file = 'pancancer_lncRNA.Rdata')save(clin1,file = 'pancancer_clin.Rdata')重新开始 rm(list = ls())load('pancancer_lncRNA.Rdata')将表达谱倒置，方便后续与临床资料...
前面给大家讲解过新版的TCGA数据库中,RNAseq的表达矩阵中加入了一列gene type。 ☞TCGA数据库悄咪咪更新了—RNAseq没有HTSeq-Counts了 我们在合并表达矩阵的时候,可以把这一列加入到矩阵里面 ☞合并新版TCGA表达矩阵R代码叕更新了—RNA类型也给你提出来 ...
接下来是使用R脚本整合数据,目的是为了得到像下图那样行名为基因名字(gene_id或者gene_symbol/gene_type),列名为样本名字的基因表达矩阵 expr_df.png metadata<-jsonlite::fromJSON("metadata.cart.2023-08-21.json")#'加载之前下载的json文件library(dplyr)metadata_id<-metadata%>%dplyr::select(c(file_name,...
筛选出top50差异表达分子如下所示:在这里我们只选择【gene_type】为protein_coding的分子,筛选出上调绝对值最大的前25个和下调绝对值最大的前25个,一共50个top50差异表达分子。 第二步:首先下载LUAD的RNAseq表达谱数据 过程如下: 鼠标滑动到上方工具选择栏【分析工具】→左侧导航栏选择【表达差异】→右侧导航栏选...
筛选出top50差异表达分子如下所示:在这里我们只选择【gene_type】为protein_coding的分子,筛选出上调绝对值最大的前25个和下调绝对值最大的前25个,一共50个top50差异表达分子。 第二步:首先下载LUAD的RNAseq表达谱数据 过程如下: 鼠标滑动到上方工...
其中,“gene_id”为Ensembl id;“gene_name”为symbol id;“gene_type”为该基因的类型,有protein coding(mRNA),lncRNA,这两个种RNA是常用的。另外,miRNA的分析得单独下载。unstranded就是count数,tpm和fpkm是常用的标准化数据,但tpm更好一些。 如果是做差异分析的话,建议采用counts ,有不少的差异分析的软件都...