tcga反卷积 r代码
时间: 2023-09-14 18:11:55 浏览: 60
以下是一个简单的TCGA反卷积R代码示例:
```R
# 定义反卷积函数
tcga_deconv <- function(matrix, signature) {
t(matrix) %*% signature
}
# 加载TCGA数据和基因表达式签名文件
tcga_data <- read.csv("tcga_data.csv", header=TRUE)
signature <- read.csv("signature.csv", header=TRUE)
# 对TCGA数据进行反卷积
result <- tcga_deconv(tcga_data, signature)
# 输出结果
print(result)
```
在这个例子中,我们首先定义了一个名为“tcga_deconv”的函数,它将输入矩阵和基因表达式签名作为参数,并返回一个反卷积的结果矩阵。
然后,我们加载了TCGA数据和基因表达式签名文件,并调用了我们刚刚定义的“tcga_deconv”函数来对TCGA数据进行反卷积。最后,我们输出了结果矩阵。
请注意,这只是一个简单的示例代码,并且可能需要根据您的具体情况进行修改。
相关问题
R语言分析TCGA拷贝数变异代码
下面是使用R语言分析TCGA拷贝数变异的代码示例:
```R
# 安装和加载maftools包
install.packages("maftools")
library(maftools)
# 定义文件路径
all_lesions <- "./example_results/all_lesions.conf_90.txt"
amp_genes <- "./example_results/amp_genes.conf_90.txt"
del_genes <- "./example_results/del_genes.conf_90.txt"
scores_gis <- "./example_results/scores.gistic"
# 读取Gistic文件
coad_gistic <- readGistic(gisticAllLesionsFile = all_lesions,
gisticAmpGenesFile = amp_genes,
gisticDelGenesFile = del_genes,
gisticScoresFile = scores_gis,
isTCGA = TRUE)
# 处理Gistic文件
gisticChromPlot(gistic = coad_gistic, markBands = "all", ref.build = "hg38")
```
这段代码使用了maftools包来分析TCGA的拷贝数变异数据。首先,需要安装并加载maftools包。然后,定义文件路径,包括`all_lesions`、`amp_genes`、`del_genes`和`scores_gis`。接下来,使用`readGistic`函数读取Gistic文件,并指定`isTCGA = TRUE`来告知该数据来自TCGA。最后,使用`gisticChromPlot`函数对Gistic数据进行处理和可视化。
请注意,这只是一个示例代码,并非完整的分析过程。具体的分析任务可能需要根据数据和研究问题进行调整和补充。
TCGA临床数据整理R语言代码
由于TCGA数据集较大,且需要通过API获取,因此本回答提供的是对已经下载好的TCGA数据进行整理的R语言代码。
1. 加载所需的R包和数据
```R
library(tidyverse) # 数据整理和可视化
library(survival) # 生存分析
library(survminer) # 生存分析可视化
library(readr) # 读取数据
# 读取临床数据
clinical_data <- read_csv("clinical_data.csv")
```
2. 数据清洗和整理
```R
# 删除无用的列
clinical_data <- select(clinical_data, -c(1:4, 6, 8:10, 12:16, 18:20, 22:28, 30:34))
# 将时间格式转换为日期格式
clinical_data$date_of_initial_pathologic_diagnosis <- as.Date(clinical_data$date_of_initial_pathologic_diagnosis, "%m/%d/%Y")
# 将肿瘤分期标准化为TNM分期
clinical_data$tumor_stage <- case_when(
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 1[a|b]") ~ "T1N0M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 2[a|b]") ~ "T2N0M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 3[a|b]") ~ "T3N0M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 4[a|b]") ~ "T4N0M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 1[c|d]") ~ "T1N1M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 2[c|d]") ~ "T2N1M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 3[c|d]") ~ "T3N1M0",
str_detect(clinical_data$tumor_stage, "stage 4[c|d]") ~ "T4N1M0",
TRUE ~ clinical_data$tumor_stage
)
# 将年龄分组
clinical_data$age_group <- cut(clinical_data$age_at_initial_pathologic_diagnosis, breaks = c(0, 40, 60, Inf), labels = c("<=40", "41-60", ">60"))
# 将性别和肿瘤类型转换为因子变量
clinical_data$gender <- as.factor(clinical_data$gender)
clinical_data$tumor_type <- as.factor(clinical_data$tumor_type)
# 将死亡状态转换为生存时间
clinical_data$survival_time <- case_when(
clinical_data$vital_status == "dead" ~ clinical_data$days_to_death,
clinical_data$vital_status == "alive" & !is.na(clinical_data$days_to_last_follow_up) ~ clinical_data$days_to_last_follow_up,
TRUE ~ NA_integer_
)
# 删除无法计算生存时间的行
clinical_data <- clinical_data %>% filter(!is.na(survival_time))
# 计算生存状态
clinical_data$survival_status <- ifelse(clinical_data$vital_status == "dead", 1, 0)
# 删除无用的列
clinical_data <- select(clinical_data, -c(5, 7, 11, 17, 21, 29))
# 查看数据
head(clinical_data)
```
3. 生存分析
```R
# 生存曲线
fit <- survfit(Surv(survival_time/365, survival_status) ~ tumor_stage, data = clinical_data)
ggsurvplot(fit, conf.int = TRUE, risk.table = TRUE)
# Cox比例风险模型
cox_model <- coxph(Surv(survival_time/365, survival_status) ~ tumor_stage + age_group + gender + tumor_type, data = clinical_data)
summary(cox_model)
```
以上是对TCGA临床数据的整理和生存分析的R语言代码。注:本代码仅供参考,具体应用需要根据数据情况进行适当修改。