R语言整理TCGA表达谱
时间: 2023-11-28 10:05:01 浏览: 36
R语言可以使用TCGAbiolinks包来整理TCGA表达谱数据。首先需要下载TCGAbiolinks包和所需的数据文件,包括原始的se对象、临床信息、lncRNA和mRNA的counts、fpkm和tpm矩阵等。然后加载所需的R包,包括TCGAbiolinks、SummarizedExperiment和tidyverse。使用TCGAbiolinks包的函数可以将下载的数据整理成适合分析的格式,并进行基因差异表达分析等操作。需要注意的是,使用这种方法需要满足一些前提条件,包括TCGAbiolinks包的版本、数据下载方式、路径构建等。具体使用方法可以参考相关教程和文档。
相关问题
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。
R语言整理tcga数据
R语言提供了一个叫做cgdsr的工具包,可以用来下载TCGA数据。使用该工具包需要先安装,安装语句为install.packages("cgdsr"),然后加载该包的语句为library("cgdsr")。接着,可以创建一个cgdsr对象,该对象可以用来获取所有可以研究的癌症类型名的集合。可以使用getCancerStudies函数来获取所有的癌症类型名,例如all_TCGA_studies <- getCancerStudies(mycgds)。此外,还可以使用getProfileData函数来下载拷贝数变异数据,例如cna <- getProfileData(mycgds, caseList = "gbm_tcga_sequenced", geneticProfiles = "gbm_tcga_gistic", genes = mutGene)。最后,可以使用datatable函数来查看下载的数据。