Error in GDCquery_clinic(TCGA-PAAD, clinical) : could not find function GDCquery_clinic
时间: 2024-05-13 18:18:38 浏览: 9
这 error 提示说找不到 `GDCquery_clinic` 这个函数,可能是因为你没有正确加载或安装它所在的包。这个函数通常在 `GDCquery` 包中,你可以尝试运行以下命令加载该包:
``` r
library(GDCquery)
```
如果你还没有安装该包,可以使用以下命令进行安装:
``` r
install.packages("GDCquery")
```
如果你已经安装了 `GDCquery` 包但仍然遇到问题,可能需要检查你的 R 环境或重新安装该包。
相关问题
同TCGAbiolinks包从tcga网站下载tcga-ov的信息
以下是使用TCGAbiolinks包从TCGA网站下载TCGA-OV(卵巢癌)项目的信息的代码:
1. 载入TCGAbiolinks包:
```
library(TCGAbiolinks)
```
2. 下载TCGA-OV项目的临床信息:
```
query_clinic <- GDCquery(project = "TCGA-OV", data.type = "Clinical")
GDCdownload(query_clinic)
OV_clinic <- GDCprepare_clinic(query_clinic)
```
这段代码将从GDC数据存储库中下载TCGA-OV项目的临床信息,并将其准备用于后续的分析。
3. 下载TCGA-OV项目的基因表达量数据:
```
query_exp <- GDCquery(project = "TCGA-OV", data.category = "Transcriptome Profiling",
data.type = "Gene Expression Quantification", workflow.type = "HTSeq - FPKM")
GDCdownload(query_exp)
OV_exp <- GDCprepare(query_exp)
```
这段代码将从GDC数据存储库中下载TCGA-OV项目的基因表达量数据,该数据集包括HTSeq - FPKM数据类型的转录组数据,并将其准备用于后续的分析。
4. 下载TCGA-OV项目的DNA甲基化数据:
```
query_meth <- GDCquery(project = "TCGA-OV", data.category = "DNA Methylation",
data.type = "Methylation Beta Value")
GDCdownload(query_meth)
OV_meth <- GDCprepare_methylation(query_meth)
```
这段代码将从GDC数据存储库中下载TCGA-OV项目的DNA甲基化数据,并将其准备用于后续的分析。
5. 下载TCGA-OV项目的生存信息:
```
query_surv <- GDCquery(project = "TCGA-OV", data.type = "Clinical Supplement",
data.format = "BCR Biotab")
GDCdownload(query_surv)
OV_surv <- GDCprepare_survival(query_surv)
```
这段代码将从GDC数据存储库中下载TCGA-OV项目的生存信息,并将其准备用于后续的分析。
希望这些代码可以帮助您使用TCGAbiolinks包从TCGA网站下载TCGA-OV项目的信息。
下载并且合并清洗TCGA-LUSC的基因矩阵和临床数据矩阵,请详细写出R语言代码
好的,以下是用R语言实现下载并且合并清洗TCGA-LUSC的基因矩阵和临床数据矩阵的详细代码:
1. 下载基因矩阵和临床数据矩阵
```R
# 安装TCGAbiolinks包
install.packages("TCGAbiolinks")
# 加载TCGAbiolinks包
library(TCGAbiolinks)
# 设置GDC API密钥
gdc <- TCGAbiolinks::GDCprepare(query = list("project" = "TCGA-LUSC"),
save.folder = "./TCGA-LUSC",
type = "both",
data.category = c("Transcriptome Profiling", "Clinical"))
```
2. 合并基因矩阵和临床数据矩阵
```R
# 读取基因矩阵和临床数据矩阵
exprs <- GDCquery_Maf(gdc)
clinical <- GDCquery_clinic(gdc)
# 根据样本ID合并数据
merged_data <- merge(exprs, clinical, by = "bcr_patient_barcode", all.x = TRUE)
```
3. 清洗数据矩阵
```R
# 去除掉所有缺失值
merged_data <- na.omit(merged_data)
# 去除掉无意义的列
merged_data <- subset(merged_data, select = -c(batch_number, sample_type, sample_type_id))
```
以上就是用R语言实现下载并且合并清洗TCGA-LUSC的基因矩阵和临床数据矩阵的详细代码。需要注意的是,这只是一个简单的示例,具体实现上还需要根据您的具体需求进行调整。