在R中对TCGA基因表达谱根据barcode命名规则,提取样本匹配的正常样本和乳腺癌样本
时间: 2024-06-12 09:05:37 浏览: 15
在TCGA中,正常样本的barcode一般以"NT"开头,乳腺癌样本的barcode一般以"TCGA"开头。
可以使用以下代码来提取正常样本和乳腺癌样本:
```r
# 导入TCGA数据
library(TCGAbiolinks)
query <- GDCquery(project = "TCGA-BRCA", data.category = "Transcriptome Profiling",
data.type = "Gene Expression Quantification")
TCGA_data <- GDCprepare(query)
# 提取正常样本和乳腺癌样本
normal_samples <- TCGA_data$meta$sample_id[grep("^NT", TCGA_data$meta$sample_id)]
cancer_samples <- TCGA_data$meta$sample_id[grep("^TCGA", TCGA_data$meta$sample_id)]
# 查看结果
head(normal_samples)
head(cancer_samples)
```
其中,"TCGA-BRCA"是乳腺癌项目的名称,"Transcriptome Profiling"是数据类型,"Gene Expression Quantification"是数据格式。可以根据需要修改这些参数。
相关问题
在R中,对TCGA基因表达谱根据barcode命名规则筛选样本匹配的正常样本和乳腺癌样本
首先,需要下载TCGA数据,并解析出barcode信息。可以使用TCGAbiolinks包来实现这一步骤。
```R
library(TCGAbiolinks)
library(dplyr)
# 下载TCGA数据
query <- GDCquery(project = "TCGA-BRCA", data.category = "Transcriptome Profiling",
data.type = "Gene Expression Quantification", platform = "Illumina HiSeq")
GDCdownload(query)
# 解析barcode信息
TCGA <- GDCprepare(query, save.filename = "TCGA.rda", summarizedExperiment = TRUE)
barcode <- colnames(TCGA)[1:12]
barcode_df <- data.frame(barcode = barcode, stringsAsFactors = FALSE)
```
接下来,需要根据barcode命名规则,筛选出和乳腺癌样本匹配的正常样本和乳腺癌样本。TCGA的barcode命名规则为:
```
[Barcode]-[SampleType]-[Portion]-[Analyte]-[Plate]-[Center]-[Set]-[Batch]-[Date]
```
其中,SampleType为样本类型,BRCA-N表示正常样本,BRCA-T表示乳腺癌样本。我们可以使用正则表达式来匹配符合条件的barcode。
```R
# 筛选乳腺癌样本
BRCA_barcode <- filter(barcode_df, grepl("BRCA-T", barcode))$barcode
# 筛选匹配的正常样本
normal_barcode <- filter(barcode_df, grepl("BRCA-N", barcode))$barcode
normal_barcode <- normal_barcode[gsub("-01A-", "-11A-", normal_barcode) %in%
gsub("-01A-", "-11A-", BRCA_barcode)]
```
最后,可以使用TCGA数据的表达矩阵和筛选出的样本barcode进行分析。
```R
# 提取表达矩阵
TCGA_mat <- assay(TCGA)
# 筛选样本
TCGA_BCCA <- TCGA_mat[, c(BRCA_barcode, normal_barcode)]
```
在R中,对TCGA乳腺癌基因表达谱数据根据barcode命名规则,筛选出匹配的正常样本和乳腺癌样本
首先,需要下载TCGA乳腺癌基因表达谱数据,可以从TCGA官网或TCGA数据门户下载。然后需要使用R语言进行数据处理,以下是具体步骤:
1. 导入数据
使用read.table()函数导入基因表达谱数据,例如:
```R
expr_data <- read.table("path/to/expression/data.txt", header=T, row.names=1, sep="\t")
```
2. 筛选出乳腺癌样本和正常样本
根据TCGA数据的barcode命名规则,乳腺癌样本的barcode中包含"Tumor",正常样本的barcode中包含"Normal",因此可以使用grep()函数筛选出匹配的样本,例如:
```R
tumor_samples <- grep("Tumor", rownames(expr_data))
normal_samples <- grep("Normal", rownames(expr_data))
```
3. 提取乳腺癌和正常样本的基因表达谱数据
根据上一步筛选出的样本索引,可以使用[]操作符提取对应的基因表达谱数据,例如:
```R
tumor_expr_data <- expr_data[tumor_samples, ]
normal_expr_data <- expr_data[normal_samples, ]
```
4. 进一步处理数据
根据具体分析需求,可以对提取出来的乳腺癌和正常样本的基因表达谱数据进行进一步的处理和分析,例如:
```R
# 计算基因的平均表达量
tumor_mean_expr <- apply(tumor_expr_data, 1, mean)
normal_mean_expr <- apply(normal_expr_data, 1, mean)
# 比较乳腺癌和正常样本的基因表达量差异
diff_expr <- tumor_mean_expr - normal_mean_expr
# 绘制差异表达基因的热图
library(pheatmap)
pheatmap(diff_expr, scale="row", cluster_rows=T)
```
以上是基本的数据处理步骤,根据具体分析需求和数据特点,可能需要进行其他的数据处理和分析。
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