R语言整理TCGA临床数据
时间: 2024-01-25 12:10:00 浏览: 55
R语言可以用来整理TCGA临床数据。在整理过程中,需要使用到样本表达矩阵和临床信息表格。可以通过读取TSV格式文件或者JASON格式文件来获取文件名和样品ID或barcode的对应关系。然后,可以使用R语言中的函数来提取有临床信息的样品的表达矩阵,并将其与临床信息表格合并。最后,可以将整理好的数据保存为Rdata格式文件以备后续分析使用。
相关问题
TCGA临床数据整理R语言代码
由于TCGA数据集较大,且需要通过API获取,因此本回答提供的是对已经下载好的TCGA数据进行整理的R语言代码。
1. 加载所需的R包和数据
```R
library(tidyverse) # 数据整理和可视化
library(survival) # 生存分析
library(survminer) # 生存分析可视化
library(readr) # 读取数据
# 读取临床数据
clinical_data <- read_csv("clinical_data.csv")
```
2. 数据清洗和整理
```R
# 删除无用的列
clinical_data <- select(clinical_data, -c(1:4, 6, 8:10, 12:16, 18:20, 22:28, 30:34))
# 将时间格式转换为日期格式
clinical_data$date_of_initial_pathologic_diagnosis <- as.Date(clinical_data$date_of_initial_pathologic_diagnosis, "%m/%d/%Y")
# 将肿瘤分期标准化为TNM分期
clinical_data$tumor_stage <- case_when(
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 1[a|b]") ~ "T1N0M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 2[a|b]") ~ "T2N0M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 3[a|b]") ~ "T3N0M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 4[a|b]") ~ "T4N0M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 1[c|d]") ~ "T1N1M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 2[c|d]") ~ "T2N1M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 3[c|d]") ~ "T3N1M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 4[c|d]") ~ "T4N1M0",
TRUE ~ clinical_data$tumor_stage
)
# 将年龄分组
clinical_data$age_group <- cut(clinical_data$age_at_initial_pathologic_diagnosis, breaks = c(0, 40, 60, Inf), labels = c("<=40", "41-60", ">60"))
# 将性别和肿瘤类型转换为因子变量
clinical_data$gender <- as.factor(clinical_data$gender)
clinical_data$tumor_type <- as.factor(clinical_data$tumor_type)
# 将死亡状态转换为生存时间
clinical_data$survival_time <- case_when(
clinical_data$vital_status == "dead" ~ clinical_data$days_to_death,
clinical_data$vital_status == "alive" & !is.na(clinical_data$days_to_last_follow_up) ~ clinical_data$days_to_last_follow_up,
TRUE ~ NA_integer_
)
# 删除无法计算生存时间的行
clinical_data <- clinical_data %>% filter(!is.na(survival_time))
# 计算生存状态
clinical_data$survival_status <- ifelse(clinical_data$vital_status == "dead", 1, 0)
# 删除无用的列
clinical_data <- select(clinical_data, -c(5, 7, 11, 17, 21, 29))
# 查看数据
head(clinical_data)
```
3. 生存分析
```R
# 生存曲线
fit <- survfit(Surv(survival_time/365, survival_status) ~ tumor_stage, data = clinical_data)
ggsurvplot(fit, conf.int = TRUE, risk.table = TRUE)
# Cox比例风险模型
cox_model <- coxph(Surv(survival_time/365, survival_status) ~ tumor_stage + age_group + gender + tumor_type, data = clinical_data)
summary(cox_model)
```
以上是对TCGA临床数据的整理和生存分析的R语言代码。注:本代码仅供参考,具体应用需要根据数据情况进行适当修改。
R语言整理TCGA数据代码
要使用R语言整理TCGA数据,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保已经安装并加载了所需的R包,包括`GDCquery`和`GDCdownload`。如果没有安装这些包,可以使用以下命令进行安装:
```R
install.packages("GDCquery")
install.packages("GDCdownload")
```
然后使用以下命令加载这些包:
```R
library(GDCquery)
library(GDCdownload)
```
2. 创建一个包含要下载的样本条码的向量。可以使用以下格式创建一个样本条码向量:
```R
listSamples <- c("TCGA-E9-A1NG-11A-52R-A14M-07","TCGA-BH-A1FC-11A-32R-A13Q-07", "TCGA-A7-A13G-11A-51R-A13Q-07","TCGA-BH-A0DK-11A-13R-A089-07", "TCGA-E9-A1RH-11A-34R-A169-07","TCGA-BH-A0AU-01A-11R-A12P-07", "TCGA-C8-A1HJ-01A-11R-A13Q-07","TCGA-A7-A13D-01A-13R-A12P-07", "TCGA-A2-A0CV-01A-31R-A115-07","TCGA-AQ-A0Y5-01A-11R-A14M-07")
```
3. 使用`GDCquery`函数创建一个查询对象,指定要下载的数据的详细信息。例如,可以使用以下命令创建一个查询对象:
```R
query <- GDCquery(project = "TCGA-BRCA", data.category = "Gene expression", data.type = "Gene expression quantification", experimental.strategy = "RNA-Seq", platform = "Illumina HiSeq", file.type = "results", barcode = listSamples, legacy = TRUE, access="open", workflow.type = "HTSeq - Counts")
```
4. 使用`GDCdownload`函数下载数据。使用以下命令下载数据:
```R
GDCdownload(query)
```
以上就是整理TCGA数据的R语言代码。请确保在运行这些代码之前正确安装了所需的R包,并将样本条码替换为您要下载的实际样本条码。