TCGA差异分析 R语言

在R语言中，可以使用TCGAbiolinks包来进行TCGA差异分析。这个包提供了许多功能，包括TCGA数据处理、基因注释、差异分析、GO、KEGG和GSEA富集分析等。你可以参考TCGAbiolinks包的文档来了解更多详细信息和具体的代码示例。
一个常用的函数是TCGAvisualize_PCA()，它可以用于实现主成分分析。这个函数接受一些参数，包括数据集、差异表达基因集、前几个显著基因、两个组的标签等等。你可以根据自己的需求来调整这些参数，并根据具体的数据进行差异分析。
如果你需要更多关于使用R语言进行TCGA差异分析的教程和示例，你可以参考相关的网址，如Jianshu、腾讯云和Bioconductor网站。

相关问题

R语言 差异基因分析

在R语言中进行差异基因分析一般可以使用DEseq2包。首先，需要对原始数据进行预处理，包括去除低表达的基因和样本间的批次效应。然后，可以使用DEseq2进行配对差异分析。在配对差异分析中，保留至少在75%的样本中都有表达的基因。

DEseq2的配对差异分析结果可以显示下调和上调的基因数量。例如，可以发现有753个基因下调和388个基因上调。与常规的差异分析相比，配对差异分析的基因数量可能类似，但具体的基因是否一致需要通过Venn图进行比较。

值得注意的是，如果使用标准化后的矩阵进行GSEA分析，配对分析不会影响表达标准化，而只会在差异分析步骤起作用。此外，还可以绘制单基因配对t检验的箱式图来展示差异基因的表达情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言进行TCGA配对样本差异基因分析](https://blog.csdn.net/qazplm12_3/article/details/115339797)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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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。