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。

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R语言整理TCGA临床数据

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。

R语言整理TCGA表达谱

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。