说明：TCGA-LUAD队列中基因在各个分期的表达差异。 方框的上端和下端表示值的四分位数范围。方框中的线表示中值。 Kruskal-Wallis Rank Sum Test比较表达量统计学差异。Description：Differences in gene expression at different stages in the TCGA-LUAD cohort. The top and bottom ends of the box represent the...
对于肺腺癌(LUAD),我们采用了最近的分子亚型定义。 对于膀胱癌(BLCA),我们使用了共识性的 MIBC 亚型。 用于亚型划分的方法包括无监督聚类、专家定义的决策树,或是两者的结合。 在适当的情况下,基于聚类的亚型是从单一平台(基因表达、突变或 DNA 甲基化)推断出来的;其他亚型则基于多平台整合聚类(iCluster)或合并单...
GBMLGG Glioma 胶质瘤 HNSC Head and Neck squamous cell carcinoma 头颈鳞状细胞癌 KICH Kidney Chromophobe 肾嫌色细胞癌 KIPAN Pan-kidney cohort (KICH+KIRC+KIRP) 混合肾癌 KIRC Kidney renal clear cell carcinoma 肾透明细胞癌 KIRP Kidney renal papillary cell carcinoma 肾乳头状细胞癌 LAML Acute Myeloid ...
expressionsTCGA()如指定参数extract.cols,则返回特定基因在各个样本的表达量,如果想返回特定基因,可将参数赋值为“Gene symbol|Gene ID”形式,如 'VENTX|27287'。 library(RTCGA.rnaseq)expressionsTCGA(COAD.rnaseq, LUAD.rnaseq) %>% rename(cohort = dataset) %>% filter(substr(bcr_patient_barcode, 14, ...
library(RTCGA.rnaseq)expressionsTCGA(COAD.rnaseq,LUAD.rnaseq)%>%rename(cohort=dataset)%>%filter(substr(bcr_patient_barcode,14,15)=="01")->plotpcaTCGA(plot,"cohort")->plotplot(plot) 03 生存分析 使用RTCGA.clinical包获取生存数据,按照癌症类型分为38个数据集,名称分别为COAD.clinical, LUAD.clin...
3.点击Projects 4.选择的肿瘤类型和数据类型，然后点击Project，再点击save new cohort,输入自己保存的...
library(RTCGA.rnaseq)expressionsTCGA(COAD.rnaseq, LUAD.rnaseq) %>% rename(cohort = dataset) %>% filter(substr(bcr_patient_barcode, 14, 15) == "01") -> plotpcaTCGA(plot, "cohort") -> plotplot(plot) 03 生存分析 使用RTCGA.clinical包获取生存数据,按照癌症类型分为38个数据集,名称分别为...
Cohort英文名称中文名称 ACCAdrenocortical carcinoma肾上腺皮质癌 BLCABladder Urothelial Carcinoma膀胱尿路上皮癌 BRCABreast invasive carcinoma乳腺浸润癌 CESCCervical squamous cell carcinoma and endocervical adenocarcinoma宫颈鳞癌和腺癌 CHOLCholangiocarcinoma胆管癌 ...
一个while循环下载相应的临床数据,借助的函数为Samples.Clinical 函数,该函数需要输入四个参数,format这里选择了csv格式文件,cohort参数代表需要下载的癌症简写,这里为LUAD,page_size默认为150,z一般使用默认值即可,page代表下载的当前页码。 结果文件如下:
一个while循环下载相应的临床数据,借助的函数为Samples.Clinical 函数,该函数需要输入四个参数,format这里选择了csv格式文件,cohort参数代表需要下载的癌症简写,这里为LUAD,page_size默认为150,z一般使用默认值即可,page代表下载的当前页码。 结果文件如下: