TCGA数据整理R代码

TCGA (The Cancer Genome Atlas) 是一个大规模的癌症基因组研究项目，其数据通常包含临床信息和多种类型的分子测序数据。在R语言中整理TCGA数据需要几个步骤：

1. **安装必要的包**：首先确保你已经安装了`rtracklayer`, `BiocManager`, 和 `AnnotationHub` 等生物信息学相关的R包，它们可以用于下载和处理基因表达数据。

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
  install.packages("BiocManager")
BiocManager::install(c("rtracklayer", "DESeq2", "edgeR"))

2. **获取数据**：通过`AnnotationHub`下载TCGA表达矩阵，例如RNA-seq数据：

library(AnnotationHub)
ah <- AnnotationHub()
tcga_gdc <- getHUGOtranscripts('GDC', dbtype = 'gtex')
tcga_data <- getGEOSuppFiles(tcga_gdc, datasetType = "rna_seq")

3. **预处理数据**：加载数据后，可能需要清洗、标准化或归一化数据，这取决于具体的数据类型和分析需求。使用`DESeq2`或`edgeR`等包进行转录本级别的差异表达分析：

library(DESeq2)
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = tcga_data$counts, colData = tcga_datarowData, design = ~ condition)
dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)

4. **分析和可视化**：对结果进行统计测试，并用如`ggplot2`绘制 volcano plot 或 boxplots等。

library(ggplot2)
volcanoPlot(res, adjust="BH", pvalue=cutoff, logFC=cutoff)