6.2.5 TCGA-LUSC 6.2.6 分析 代码gitee地址 参考资料 1.目的 通过实际数据集上的编程实践,掌握高维数据常用的数据探索与可视化技术,观察和理解“维数灾难”问题的涵义、以及相似性度量和维归约的重要性。 2.数据 癌症基因图谱(The Cancer Genome Atlas Program, TCGA)数据库 (https://portal.gdc.cancer.gov/rep...
乳腺癌是女性最常见的癌症之一，该癌症类型广泛研究，TCGA项目中的BRCA数据对于乳腺癌的研究和治疗具有重要意义。2. LUAD（Lung Adenocarcinoma）：肺腺癌。肺腺癌是肺癌的主要亚型之一，它起源于肺的细胞组织，有时会扩散到其他部位。TCGA的LUAD数据对于深入研究肺腺癌的发病机制和潜在治疗靶点起到了关键作用。3. LUS...
所以我设置的学徒作业是:下载TCGA数据库中LUSC的转录组信号值矩阵,LUSC病人分成了4类T1-4亚型分别与Normal组做差异分析,就是3*4=12个表达矩阵,12次差异分析,画PCA图,热图,火山图,以及用于差异分析结果比较的Venn图。 下面让我们一起看看一个优秀学徒的表演,该学徒很久以前在我们这里分享过他跨专业进入生信学习圈子...
我们仍以LUSC cohort,ZNF195基因为例,在肿瘤亚组“subtype”一栏,有“expression subtype”, “gender”, “histological type”, “smoking history”,“pathologic M” , “pathologic T”, “pathologic N” 等亚组分类可以选择。然后设置linear scale 或者log scale, 以及对scale minimum ,font size进行设定,就...
数据:癌症基因图谱( TCGA)数据库中 5 种不同类型癌症(包括BRCA, BLCA, LGG, LUAD 和 LUSC,每种为一个数据集)病例的 RNA转录组(RNA-seq)数据。 关于数据集的下载在上一篇文章。下载完成后每一个病例都是一个.gz的压缩包。网上大部分关于这个数据库的处理都是用的R语言,自己想尝试一下用Python处理一下。
4、确定ECT2高表达能做LUAD中差的OS和RFS的独立预后因素,但在LUSC患者中不能 5、ECT2 共表达基因的KEGG分析 通过以上分析,确定ECT2能作为非小细胞肺腺癌的预后因子。 本文来源于微信公众号SCI狂人,版权归SCI狂人团队所有。想交流此文的可以加作者微信QQXJ16 ...
lusc.count <- get_count("TCGA-LUSC") dataPrep_luad <- TCGAanalyze_Preprocessing( object = luad.count, cor.cut = 0.6, datatype = "raw_count" ) dataPrep_lusc <- TCGAanalyze_Preprocessing( object = lusc.count, cor.cut = 0.6,
ACC 肾上腺皮质癌、BLCA 膀胱尿路上皮癌、BRCA 乳腺癌、CESC 宫颈鳞状细胞癌和宫颈内膜腺癌;CRC 结直肠癌、HLM 血淋巴样恶性肿瘤,HN/ESCC 头颈部鳞状癌和食管鳞状细胞癌,LIHC 肝癌,LUAD 肺癌,LUSC 肺鳞状细胞癌,MESO 间皮瘤,PAAD 胰腺癌,PRAD 前列腺癌,SKCM 皮肤黑色素瘤,TGCT 睾丸生殖细胞肿瘤,THCA 甲状腺...
ACC 肾上腺皮质癌、BLCA 膀胱尿路上皮癌、BRCA 乳腺癌、CESC 宫颈鳞状细胞癌和宫颈内膜腺癌;CRC 结直肠癌、HLM 血淋巴样恶性肿瘤,HN/ESCC 头颈部鳞状癌和食管鳞状细胞癌,LIHC 肝癌,LUAD 肺癌,LUSC 肺鳞状细胞癌,MESO 间皮瘤,PAAD 胰腺癌,PRAD 前列腺癌,SKCM 皮肤黑色素瘤,TGCT 睾丸生殖细胞肿瘤,THCA 甲状腺...
lung squamous cell carcinoma (LUSC, n = 51), prostate adenocarcinoma (PRAD, n = 52), thyroid carcinoma (THCA, n = 59), and uterine corpus endometrial carcinoma (UCEC, n = 23) 可以看到,绝大部分癌症的配对样品都不多哦! 亚型之间差异分析然后聚类 ...