拷贝数微阵列GBM，OV，LUSC制表符分隔的TXT（每个探针的原始信号），制表符分隔的TSV（每个聚合区域的归一化值），MAT每个平台的芯片设计文件中包含了探针信息 低通DNA测序一些肿瘤类型对肿瘤和正常匹配样本进行低通全基因组测序，并分析肿瘤和正常之间的读数差异BAM，VCF，制表符分隔的TSV（正常与肿瘤的调用情况）DNA全外显子
第二步：选取肝癌数据集，如下所示，点击进入TCGA Liver Cancer（LIHC）数据集。第三步：在LIHC中选择...
# PartI:DownloadNGSexpression and methylation dataforLUSCmethyl <- getTCGA(disease=“LUSC”,data.type=“Methylation”)rnaseq2 <- getTCGA(disease=“LUSC”,data.type=“RNASeq2”,clinical=TRUE)met.var <- apply(methyl$dat,met.var>=quantile(met.var, 0.99, na.rm=T)&!is.na...
解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够(单机版+R语言版) 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 经过一系列的差异分析后,挑选合适的基因,以较小的表达量矩阵进入后续的Consensus clustering result atk= 10 分析,如下所示的降维聚...
首先我们选择Expression in Normal vs Tumor 一栏,在页面左边,选择想要进行研究的肿瘤类型(例如以LUSC 为示范),选择研究的KRAB-ZNF因子(例如选ZNF8,ZNF275,ZNF175,ZNF205为示范),并对参数进行设定。运行后,会在界面右边得到结果图片和数据,图片可以下载tiff, pdf, eps三种格式,数据可以下载csv, txt格式。
联网下载数据 可以使用 dry.run 控制是否真的下载,因为如果是下载甲基化信号值矩阵或者表达量矩阵,会耗时很长。 curatedTCGAData(diseaseCode = "COAD", assays = "RPPA*", dry.run = TRUE) # dry.run logical(1) Whether to return the dataset names before actual download (default TRUE) ...
3.指定任意基因从任意癌症里面获取芯片表达数据 library(RTCGA) library(RTCGA.mRNA) #收集TCGA数据集的表达式(表达量数据)(Gather Expressions for TCGA Datasets) expr <- expressionsTCGA(BRCA.mRNA, OV.mRNA, LUSC.mRNA, extract.cols = c("GATA3", "PTEN", "XBP1","ESR1", "MUC1")) ...
从TCGA数据库下载并整合清洗高通量肿瘤表达谱-临床性状数据 TCGA数据整合后进行DESeq2差异表达分析和基于R的多种可视化下面使用的对象名称和内容与前文保持一致,仍使用之前教程选择的的TCGA-LUSC白色人种肺鳞癌表达谱数据(整合后cancer=344, normal=42)。 进行基因富集分析,我们需要的R对象是:(1)dds_DE: this objec...
首先举例查询肺癌的临床数据集文件列表: # The options in XenaFilter function support Regular Expression XenaGenerate(subset = XenaHostNames=="tcgaHub") %>% XenaFilter(filterDatasets ="clinical") %>% XenaFilter(filterDatasets ="LUAD|LUSC|LUNG") -> df_todo ...
1.从TCGA数据库下载并整合清洗高通量肿瘤表达谱-临床性状数据 2.TCGA数据整合后进行DESeq2差异表达分析和基于R的多种可视化 3.下面使用的对象名称和内容与前文保持一致,仍使用之前教程选择的的TCGA-LUSC白色人种肺鳞癌表达谱数据(整合后cancer=344, normal=42)。 进行基因富集分析,我们需要的R对象是: ...