比如转录组,之前是HTSeq流程的数据,现在是STAR-Counts的数据。具体的数据信息参考: https://docs.gdc.cancer.gov/Data/Release_Notes/Data_Release_Notes/#data-release-320 下载后的数据,打开是这样的。都放在了一个文件中。 这里分享一下怎么提取数据。 数据的下载和之前的教程一样【14-TCGA数据库下载整理】。
2022TCGA数据库star Counts数据测序从零整合为表达矩阵教学, 视频播放量 1484、弹幕量 0、点赞数 27、投硬币枚数 18、收藏人数 54、转发人数 8, 视频作者 雷枪医学信息技术, 作者简介 专注于医学和计算机科学的交叉学科科研,持续提供最新最前沿的科研内容,V: lqyx0033 ,
data.type = "Gene Expression Quantification", workflow.type = "STAR - Counts")GDCdownload(COAD,method="api") 上述代码运行完毕后,会在你的当前路径下创建一个GDCdata文件夹,然后并会自动连接TCGA网站进行数据的下载,那么这个时候问题来了,这里和以前的代码有什么区别呢? #以前我们下载数据在workflow.type这个...
每个文件夹里面会有一个star_gene_counts.tsv,我们可以随便打开一个看一下,这个文件的内容跟老版本的完全不一样,包含的信息更多。甚至包含了RNA类型,这样就能很容易的区分mRNA和lncRNA了,另外还包含的基因的名字,再也不用担心ID转换问题了。 这里除了有STAR-counts,还有TPM,FPKM和FPKM_UQ。这几个数据的具体计算方...
页面的整体风格没有太大变化,只是多了一个RNAseq expression Type参数,专门应对新版TCGA中的RNAseq表达谱数据,根据需要选择相应的RNAseq表达谱类型,默认为STARcounts。 我们就以RNAseq中的STARcounts为例来讲解这个工具的使用,其他的大家可以自己play with it. 4. 准备RNAseq的sample sheet和下载每个样本的counts文件...
STAR - Counts 具体可在GDC官网查看 (5)legacy 这个参数主要是因为TCGA数据有两个入口可以下载,GDC Legacy Archive 和 GDC Data Portal,区别主要是注释参考基因组版本不同分别是:GDC Legacy Archive(hg19和GDC Data Portal(hg38)。参数默认为FALSE,下载GDC Data Portal(hg38)。这里建议是,下载转录组层面的数据使用...
例如"replacement has length zero"，请确保您的JSON文件解析正确。请注意，file_sample$file_name的格式为'.augmented_star_gene_counts.tsv'，在对应样本名时，确保使用正确的解析逻辑。完成上述步骤后，您将成功下载并整理所需的TCGA结肠癌基因表达数据，为后续的分析打下坚实的基础。
安装好这些包后，需要对代码进行一些修改，例如workflow.type这里需要改为workflow.type="STAR - Counts"，使用assay函数获取表达矩阵的时候需要设计参数i，也就是选择你要下载的数据格式：geneexp <- assay(mydata,i = "unstranded")#tpm_unstrand fpkm_unstrand 例如你要下载Counts格式就需要i= "unstranded"，...
#以前我们下载数据在workflow.type这个参数上有三种选择,分别是##HTSeq - FPKM-UQ:FPKM上四分位数标准化值##HTSeq - FPKM:FPKM值/表达量值##HTSeq - Counts:原始count数#但是现在都不需要了,我们只需要选择STAR - Counts,后续就会下载所有的数据类型,我们后面只需要修改参数就可以提取特定数据 ...
关于数据下载，推荐使用TCGAbiolinks包，方便且节省时间。接下来进行代码演示。代码演示部分省略。下载完成后，会在当前路径下创建GDCdata文件夹，自动连接TCGA网站进行数据下载。与以前代码相比，只需选择STAR - Counts即可下载所有数据类型，后续可通过修改参数提取特定数据。整理数据后，我们可以看到包含以上数据...