R语言TCGA数据下载与分析

下载和分析TCGA数据的方法取决于您想要下载和分析的数据类型。对于基因表达量化数据，您可以使用R语言中的edgeR包或DESeq包进行分析。如果您下载的是Counts数据（即原始表达量数据），则可以使用edgeR包或DESeq包进行分析。在下载数据时，可以选择workflow.type参数为"HTSeq - Counts"来下载Counts数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言TCGA数据下载及处理biolinks包的学习与使用（一）数据下载](https://blog.csdn.net/m0_58549466/article/details/122468597)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

R语言tcga数据下载和预处理

### 使用 R 语言下载和预处理 TCGA 数据的方法

#### 安装必要的包
为了能够顺利地访问和操作 TCGA 数据，在 R 中可以利用 `BiocManager` 来安装一些专门用于生物信息学研究的软件包。

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")

BiocManager::install(c("TCGAbiolinks", "maftools"))

#### 加载所需的库并设置工作环境
加载上述已安装好的工具箱，并初始化会话参数以便后续的数据获取与分析过程更加顺畅[^1]。

library(TCGAbiolinks)
library(maftools)

options(stringsAsFactors = FALSE)
set.seed(123456789L) # 设置随机种子以保证实验可重复性

#### 构建查询条件
定义好要检索的具体癌症类型以及感兴趣的基因表达谱或其他特征，这里以乳腺浸润癌 (BRCA) 的体细胞突变情况为例说明。

query <- GDCquery(
  project = "TCGA-BRCA",
  data.category = "Simple Nucleotide Variation",
  workflow.type = "MAF"
)

#### 执行数据请求
提交构建完成后的查询对象给 Genomic Data Commons (GDC)，等待服务器返回符合条件的结果列表。

GDCdownload(query)
files <- GDCprepare(query)
mafFile <- files$fileName[1]

#### 预处理 MAF 文件
读取刚刚下载下来的变异注释文件(Mutation Annotation Format, MAF), 并对其进行初步清理转换成适合进一步统计分析的形式。

mafData <- read.maf(maf = mafFile)

summary(mafData@data[, c('Hugo_Symbol', 'Variant_Classification')])
head(topOncogenicMutations(mafData))

通过以上步骤已经成功实现了从网络上抓取公共数据库中的肿瘤样本资料到本地计算机，并完成了基本的质量控制措施。接下来可以根据具体的研究目的继续深入挖掘这些珍贵的信息资源了[^2]。

r语言tcga临床数据下载

要下载TCGA的临床数据，你可以使用R语言中的GDCquery_clinic函数。通过指定项目（project）和数据类型（type），你可以获取到所需的临床数据。例如，要下载TCGA-PRAD项目的临床数据，你可以使用以下代码：

cl_new <- GDCquery_clinic(project = 'TCGA-PRAD', type = 'clinical')

然后，你可以将新下载的数据与已有的临床数据进行合并，使用merge函数，并指定合并的列名（by），以及处理相同列名的后缀（suffixes）。例如：

clinical <- merge(clinical, cl_new, by = 'bcr_patient_barcode', all = T, suffixes = c('.old', '.new'))

最后，你可以根据特定的条件来筛选需要的数据并进行处理。根据你提供的代码，你可以根据时间数据和其他变量的条件来选择相关的生存信息，并将其写入CSV文件中。例如，你可以使用以下代码来处理数据并将结果写入CSV文件：

clinical$dcf_time = with(clinical,ifelse(!days_to_new_tumor_event_after_initial_treatment=='',days_to_new_tumor_event_after_initial_treatment,''))
clinical_filt$dcf_time = with(clinical,ifelse(!days_to_first_biochemical_recurrence=='',days_to_first_biochemical_recurrence,dcf_time))
clinical$dcf_status = ifelse(!clinical$dcf_time=='',1,0)
clinical$dcf_time = with(clinical,ifelse(dcf_time=='',os_time,dcf_time))
write.csv(clinical, file = 'clinical_with_os_dcf.csv')

以上是一个处理临床数据和导出CSV文件的示例。你可以根据你的具体需求进行相应的调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TCGA_临床数据下载_全面数据](https://blog.csdn.net/weixin_59289660/article/details/125861350)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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