tcga_coad数据集

时间: 2023-12-04 08:05:49 浏览: 40
tcga_coad数据集是TCGA(The Cancer Genome Atlas)研究计划中针对结直肠癌(colorectal adenocarcinoma)的数据集。该数据集已经整理成LCPM格式(log2(CPM 1)格式),包含了临床数据和基因表达数据。LCPM格式是一种常用的数据分析格式,适用于结直肠癌的基因表达数据分析。
相关问题

> tcga_luad_exp2 <-log2(tcga_luad_exp2+1) error in fun(left, right) : 二进列

这个错误表示在R语言中进行二进制对数运算时出现了问题。二进制对数运算是指以2为底的对数运算,常用来处理数据的对数转换,以便在数据分析过程中更好地展示和分析数据。 根据这个错误信息,在代码中"tcga_luad_exp2"这个变量可能是进行二进制对数运算的对象。然而,代码中可能出现了一些问题,导致R无法正确执行这个运算。可能的原因有以下几点: 1. 变量名错误:变量名可能没有正确定义,或者在代码的其他位置不正确定义了同名的变量。 2. 语法错误:在进行二进制对数运算时,可能使用了不合法的语法,导致R无法正确解析运算。 3. 数据类型错误:变量"tcga_luad_exp2"可能是一个不支持二进制对数运算的数据类型,导致R无法进行这个运算。 为了解决这个问题,你可以尝试以下几点: 1. 检查变量名:确保变量"tcga_luad_exp2"的变量名拼写正确,并且没有其他同名的变量。 2. 语法检查:仔细检查代码进行二进制对数运算的语法是否正确,保证使用了合法的R语言语法。 3. 数据类型转换:如果"tcga_luad_exp2"是一个数据框或者其他不支持二进制对数运算的数据类型,你可以尝试将其转换为支持运算的数据类型,如向量或者数值型数据。 如果以上方法无法解决问题,你可以提供更多的代码和错误信息,以便我们给出更详细的解答。

TCGA–COAD下载

您好!TCGA(The Cancer Genome Atlas)是一个由美国国家癌症研究所(NCI)国立人类基因组研究所(NHGRI)共同发起的项目,旨在通过对多种癌症样本的基因组学分析来加深我们对肿瘤的理解。 COAD(Colon Adenocarcinoma)是TCGA项目中用于描述结直肠腺癌的缩写。 要下载TCGA-COAD项目的数据,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 访问TCGA官方网站:https://portal.gdc.cancer.gov/ 2. 点击"Explore"选项卡,然后选择"Legacy Archive"。 3. 在"Legacy Archive"页面上,选择"TCGA"。 4. 在TCGA页面上,选择"Colon Adenocarcinoma (COAD)"作为您感兴趣的癌症类型。 5. 在"Files"选项卡中,您可以选择要下载的数据文件类型,例如原始数据、医学图像等。选择您需要的文件类型。 6. 根据您的需求选择其他过滤器,如数据类型、文件格式等。 7. 点击"Add to Cart"将所选数据添加到购物车。 8. 点击右上角的购物车图标,在弹出的窗口中点击"Submit Cart"。 9. 登录或创建一个账户。 10. 在提交购物车后,您将收到一个通知,告知您可以在"Data"选项卡中下载您所选择的数据。 请注意,由于数据量较大,下载可能需要一些时间。此外,您也可以在TCGA官方网站上找到其他有关数据的详细信息和帮助文档。 希望这能帮到您!如果您有其他问题,请随时提问。

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解释这段代码for (i in cancer_types){ admat<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\admat.csv"),check.names=F) positive_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,positive_rna,positive_mi) negative_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,negative_rna,negative_mi) wilcox<-delta_wilcox_test(positive_delta,negative_delta,wilcox_pval) write.csv(wilcox,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\wilcox.csv"),quote=F,row.names=F) row.names(wilcox)<-str_c(wilcox[,1],"",wilcox[,2]) positive_delta<-na.omit(positive_delta) row.names(positive_delta)<-str_c(positive_delta[,1],"",positive_delta[,2]) negative_delta<-na.omit(negative_delta) row.names(negative_delta)<-str_c(negative_delta[,1],"_",negative_delta[,2]) positive_delta<-positive_delta[row.names(positive_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[row.names(negative_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta ml_input<-merge(positive_delta,negative_delta,by="row.names") ml_input<-ml_input write.csv(ml_input,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\ml_input.csv"),quote=F,row.names=F) }

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