该函数需要输入entrez_gene_id,所以要先对基因进行转换 library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db) library(enrichplot) # symbol to IDgene.id<- bitr( gene_list, fromType = "SYMBOL", toType = "ENTREZID", OrgDb = org.Hs.eg.db ) > head(gene.id) SYMBOL ENTREZID 1 A1BG 1 4 AATK 9...
identical(test1$gene_id,test2$gene_id)#返回逻辑值TRUE,确认一致 identical(test1$gene_name,test2$gene_name)#返回逻辑值TRUE,确认一致 我们拎一个任意样本,仅筛选gene_id列,用于最后表达矩阵合并完成后添加行名(因为在不同样本中gene_id的组织顺序是一致的)。 ##注意,data.table::fread方式读入文件并不能指...
colnames(LIHCdata1)[1]<-'gene_id'通过浏览文件看到我们需要的主要信息在 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_biotyp...
以往count文件是htseq.counts.gz格式,现在变成star_gene_counts.tsv格式了。 对比下count文件内容: image.png 可以看得出来,新版的count文件第一列为gene_id,第二列为gene_name,第四列unstranded也就是count value。另外前面1-4行是注释信息,在后续处理时需要去除。 image.png 接下来以TCGA-KIRC为例,进行新版TC...
rownames(mat) <- rt$gene_id ##行名 mat1 <- t(mat) same <- intersect(row.names(metadata),row.names(mat1)) data <- cbind(metadata[same,],mat1[same,]) rownames(data) <- data[,1] tcga_stad <- t(data) tcga_stad <-tcga_stad[-c(1:6),] ...
驱动基因(driver gene)或者体细胞突变(somatic mutation)一直以来是众多肿瘤相关研究追逐的 热点,他们试图分析基因突变与肿瘤发生发展之间的相关性。以往的研究中,我们可能要沿着“收集样本-DNA抽提-建库测序-数据分析”这一流程从头到位走一遍,找几个人合作,再花个几年时间摸索,等到花都谢了,才能得到最终的结果。
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,...
# 连接Ensembl数据库ensembl<-useMart("ensembl",dataset="hsapiens_gene_ensembl")# 转换TCGA基因ID为Ensembl IDtcga_id<-c("TCGA-ABC1-01","TCGA-DEF2-02","TCGA-GHI3-03")ensembl_id<-getBM(attributes=c("ensembl_gene_id"),filters="tcga_gene_id",values=tcga_id,mart=ensembl)print(ensembl_id...
TCGA的转录组数据第一列的gene_id是不重复的,但是对应的gene_name(就是gene_symbol)可能存在重复,...
我们在使用TCGA数据库的时候,从TCGA数据库下载到的数据,使用的原始数据ID是ENS ID。对于这样的ID号,我们一方面不认识他们是什么,另外如果要做下有分析的话,很多数据库也不接受这样的输入,所以就需要转换为gene symbol。前几天我们也实验过,如果使用很多ID 转换工具的话,很多基因是转换不过来的。尤其是TCGA...