TCGA - STAD数据库,那里面藏着数不清的数据,就像一个装满宝藏的巨大仓库。这里的每一个数据点,都像是一颗小星星,单独看可能不太起眼,但当把它们放在一起的时候,就开始闪烁出独特的光芒。这些数据所反映的基因表达情况,就如同一个个独特的故事。 想象一下,基因就像一群小小的精灵,它们在细胞这个小小的世界里活动...
TCGA数据库(TCGA- STAD RNA seq数据) 技术路线:该研究从 GEO数据库和 TCGA数据库中分别获取了GSE77346数据集以及胃癌(STAD)的RNA seq数据。使用 R 编程语言筛选出不同表达的基因 (DEGs),分别采用GSEA、GO和 KEGG 富集分析来分析 DEGs 的功能和通路。接着,使用 STRING和 Cytoscape 软件建立蛋白质相互作用网络 (...
Kaplan-Meier曲线表明,在GSE84437(图2A)和TCGA-STAD(图 2B)队列中,较高的CAF浸润和基质评分与较差的胃癌患者OS显著相关。 2)CAF和基质分数的共表达网络构建 为了构建无标度拓扑网络,GSE84437中的最适β选为8(图 3A),TCGA-STAD中则选为6(图3B)。对于GSE84437,层次聚类树显示11个共表达模型被聚类(图3C),...
以胃癌 (STAD)的转录组数据为例: 在Cases栏中,Primary Site中选择Stomach,Program中选择TCGA,Project中选择TCGA-STAD,当然后面也可以对疾病的具体分型,性别,年龄,存活状态等进行选择; 在Files栏中,Data Category中选择transcriptome profiling(转录组分析),Data Typ...
tcga <- cbind(rt[same2,],tcga_stad[same2,]) tcga <- tcga[-c(1,4:9)] 1. 2. 3. 到此你们自己保存文件把,然后正常的基因去重问题,这个应该搜索一下, 也可以再我的博客里面看看 AI检测代码解析 ##要把上面的gene_type删除 rt = tcga[,-2] ...
胃癌单细胞数据集GSE163558复现(六):联合TCGA-STAD数据添加恶性评分 by 单细胞天地 分享是一种态度 前言 Hello小伙伴们大家好,我是生信技能树的小学徒”我才不吃蛋黄“。今天是胃癌单细胞数据集GSE163558复现系列第六期。第五期我们通过绘制饼图、堆积柱状图、气泡图等,比较不同分组之间细胞比例差异。本期,我们将...
Fig. 1D| TCGA-STAD和GSE77346数据集差异表达基因(DEGs)韦恩图 我们开始复现啦~~首先是Figure 1A复现。 我们先登录仙桃学术-生信工具页面。 进入仙桃学术(https://www.xiantao.love/)(新版)→选择“生信工具” Fig. 1A复现: 第1步:TAGA-STAD数据集筛选分子 ...
[49] "TCGA-CESC" "TCGA-LUSC" "TCGA-STAD" "TCGA-SKCM" [53] "TCGA-LUAD" "TARGET-WT" "TCGA-ACC" "BEATAML1.0-CRENOLANIB" [57] "BEATAML1.0-COHORT" "VAREPOP-APOLLO" "MMRF-COMMPASS" "WCDT-MCRPC" [61] "CGCI-HTMCP-CC" "CMI-ASC" "CMI-MPC" "CMI-MBC" [65] "CPTAC-2" "...
首先定义项目的id,本例为STAD,接着是数据的类型,我们可以下载RNAseq也可以下载miRNAseq,这里我们选择RNAseq数据下载,在method参数我们可以看到我们选择的是gdc-client,代表的就是借助该工具进行的数据下载,这个时候,如果你还记得我们的第一个官网下载的工具,那就明白了该工具的作用了。
# [21] "TCGA-OV" "TCGA-LUSC" "TCGA-LAML" "TCGA-LGG" "TCGA-SARC" "TCGA-BRCA" "TCGA-READ" "TCGA-LUAD" "TCGA-STAD" "TCGA-THCA" # [31] "TCGA-KIRC" "TCGA-SKCM" "TCGA-UCEC" projects %>% length # [1] 33 TCGA的33种癌症简写对应全称可在UCSC Xena查到. ...