stage_event_pathologic_stage
时间: 2023-10-15 17:06:10 浏览: 27
"stage_event_pathologic_stage" 可能是指某个医学或者临床研究项目中的病理分期。在医学上,病理分期是一种通过对患者的病理组织标本进行分析,确定疾病的严重程度和病情进展的方法。对于肿瘤患者,病理分期是确定肿瘤的组织学类型、浸润深度、淋巴结转移等信息的重要依据。因此,"stage_event_pathologic_stage" 可能是用来记录患者病理分期信息的数据字段。
相关问题
请写出TCGA中LUSC临床数据的下载与处理的完整R语言代码,提取年龄、性别、人种、生存数据,T、N、M分期、总分期数据等,越详细越好
首先需要安装TCGA2STATS和TCGAbiolinks这两个R包,代码如下:
```
install.packages("TCGA2STATS")
install.packages("TCGAbiolinks")
```
然后加载这两个包:
```
library(TCGA2STATS)
library(TCGAbiolinks)
```
接着使用`TCGAbiolinks`包的`GDCquery_clinic`函数下载LUSC临床数据:
```
query <- GDCquery_clinic("TCGA-LUSC", type = "clinical")
GDCdownload(query)
```
下载完成后,可以使用`read.table`函数读取下载下来的`*.txt`文件:
```
clinical_data <- read.table("gdc_manifest_20210710_191201.txt", header = TRUE, sep = "\t", stringsAsFactors = FALSE)
```
`clinical_data`是一个数据框,包含了所有的临床数据。可以使用`head`函数查看前几行数据:
```
head(clinical_data)
```
接下来,我们需要从临床数据中提取所需的信息。首先是年龄、性别和人种:
```
age <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "age_at_initial_pathologic_diagnosis"]
gender <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "gender"]
race <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "race"]
```
其中,`age`、`gender`和`race`分别是包含所有患者的年龄、性别和人种的向量。
接下来是生存数据,我们需要使用`TCGA2STATS`包中的`TCGAanalyze_survival`函数:
```
survival_data <- TCGAanalyze_survival("TCGA-LUSC", "Overall_Survival_Time", "Vital_Status")
```
其中,第一个参数是数据集名称,第二个参数是生存时间变量名称,第三个参数是生存状态变量名称。`survival_data`是一个包含生存数据的列表。
然后是T、N、M分期和总分期数据。这些信息可以从`clinical_data`中的`tumor_stage`和`pathologic_stage`变量中提取:
```
t_stage <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "tumor_stage"]
n_stage <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "pathologic_N"]
m_stage <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "pathologic_M"]
overall_stage <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "pathologic_stage"]
```
以上就是完整的R语言代码,可以提取LUSC临床数据中的年龄、性别、人种、生存数据,T、N、M分期和总分期数据。
TCGA临床数据整理R语言代码
由于TCGA数据集较大,且需要通过API获取,因此本回答提供的是对已经下载好的TCGA数据进行整理的R语言代码。
1. 加载所需的R包和数据
```R
library(tidyverse) # 数据整理和可视化
library(survival) # 生存分析
library(survminer) # 生存分析可视化
library(readr) # 读取数据
# 读取临床数据
clinical_data <- read_csv("clinical_data.csv")
```
2. 数据清洗和整理
```R
# 删除无用的列
clinical_data <- select(clinical_data, -c(1:4, 6, 8:10, 12:16, 18:20, 22:28, 30:34))
# 将时间格式转换为日期格式
clinical_data$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。
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