手把手教你玩TCGA数据

最新推荐文章于 2025-09-10 22:12:30 发布
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#TCGA数据

博客围绕TCGA数据展开，但具体内容缺失，推测可能涉及该数据的分析、应用等信息技术相关方面。

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数据降维可视化实战：从高维数据到2D图表，3步实现直观分析
2501_92132293的博客
08-30 1140
想象你打开一个玩具箱，里面有100种不同的玩具，每个玩具有10个属性（颜色、大小、形状、材质、重量…）——这就是"高维数据"的日常：每个数据样本（玩具）都有几十甚至上百个特征（属性）。当维度超过3个时，我们的大脑就无法直接"看见"数据的分布规律了（就像你不可能同时用10个眼睛观察玩具的10个属性）。本文的核心目的是：用小学生都能听懂的语言解释"数据降维"的本质，通过3个明确步骤，让你从"面对高维数据无从下手"到"用2D图表一眼看穿数据规律"。
小白如何自学生信分析？零基础入门绝佳攻略
qq_42275724的博客
08-18 1022
只有了解了数据的产生过程，你才能在后续的质控、分析和解读中，做出合理且明智的判断。精选你的案头书：我强烈建议你选择《bioinformatics data skills》这个本书。它是作为入门生物信息学的最佳首选，不仅能教授实用技能还能帮你培养良好的分析习惯，书中的代码在Github可下载。同时，注意避开那些出版过早的《生物信息学导论》，该领域日新月异，陈旧的知识不仅无益，更会浪费你宝贵的时间。
tcga数据下载_TCGA数据挖掘之基因表达差异分析（视频教程）
weixin_39876592的博客
10-21 1514
关于TCGA数据库的教程，前期我们已经推出了一些文章：【1】TCGA数据库使用教程【2】R语言TCGA-Assembler包下载TCGA数据【3】TCGA数据挖掘（一）：TCGAbiolinks包介绍【4】TCGA数据挖掘（二）：数据下载与整理【5】TCGA数据挖掘（三）：表达差异分析【6】TCGA数据挖掘（四）：表达差异分析（2）【7】TCGA数据挖掘（四）：表达差异分析（3）【8】TCGA数据...
2、TCGA数据处理（差异分析前处理）
PLW_12的博客
11-16 2451
注意：1、是R语言中用于读取文本文件并创建数据框的函数。它可以从文本文件中读取数据并将其存储为数据框的形式,每一列代表一个变量,每一行代表一个观察值。2、括号要成对，不能少了；3、file = 'TCGA-LIHC.htseq_counts.tsv'引号可以是单或双引号，建议单；4、逗号主要中英文，都是用英文模式才没错；5、.tsv文件类型必须要有，不能删除，否则读不进来；6、上面代码将TCGA-LIHC.htseq_counts.tsv文件读入并赋值给count1。
TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库是癌症基因组学研究的重要资源，包含了多种癌症类型的基因组、转录组、表观基因组和临床数据
最新发布
论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx
09-10 602
你可以根据项目（如TCGA-PRAD用于前列腺癌）、数据类型（如基因表达、突变、甲基化、临床信息）和数据格式进行筛选和下载。◦ 方法：最常用的是Kaplan-Meier曲线和Log-rank检验来比较高低表达组间的生存差异，以及Cox比例风险回归模型来量化风险比（Hazard Ratio, HR）并校正其他临床混杂因素（如年龄、分期）。• R包文档：TCGAbiolinks、DESeq2、edgeR、survival、clusterProfiler等R包的官方文档和教程是极佳的学习资源。
TCGA临床数据提取
04-12
自己编写程序，对TCGA的临床信息进行整理和提取，便于做生存分析
TCGA数据库的利用（二）—— 数据处理
热门推荐
小张Python
05-13 2万+
上一篇文章介绍的是关于TCGA数据的下载，如果不太清楚怎么下载数据的读者请参考这篇文章：TCGA数据库的利用（一）—— 数据下载！,而本篇文章主要介绍一下数据的处理过程，因为数据下载之后都是单一样本存储而且样本名称都是以非规则性超长字符命名，进行数据分析之前需要把样本名称转化为TCGA样本编号，例如这种形式的：TCGA-A8-A07I-01A-11R-A00Z-07；这里我以乳腺癌的RNA-seq...
TCGA数据处理_来自南四环
XGJCNJ的博客
06-08 1309
TCGA文件下载和处理
手把手教你绘制最基础的列线图
庐州月光的博客
06-08 6938
欢迎关注”生信修炼手册”!在之前的文章中，我们介绍了列线图的含义和构建方法，本文重点介绍下绘制列线图的代码，经典的列线图如下所示当我们构建好一个预后模型之后，可以通过列线图来可视化其公式，最常用的绘图方法是通过rms这个R包，以pbc这个生存分析的数据为例，展示下其基本用法> library(rms) > pbc <- pbc[pbc$status %i...
手把手教你计算FRiP score的值
庐州月光的博客
01-15 2437
欢迎关注”生信修炼手册”!在Encode的ATAC文库质控标准中，认为一个高质量的文库其FRiP score值应该大于0.03，最低也要大于0.02。FRiP全称如下Fraction o...
TCGA数据库下载及全流程分析（更新中）
Eric_blog的博客
03-20 1万+
一、GDCRNATools包下载 首先下载R包 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("GDCRNATools") 下载好之后在再官网下载gdc-client工具和manifest文件到当前目录下，具体操作可以...
TCGA数据下载及全流程分析（更新中）
01-20
一、GDCRNATools包下载 首先下载R包 if (!requireNamespace(BiocManager, quietly = TRUE)) install.packages(BiocManager) BiocManager::install(GDCRNATools) 下载好之后运行，以COAD数据为例，下载： library(GDCRNATools) gdcRNADownload(project.id = TCGA-COADREAD, data.type = RNAseq, write.ma
TCGA 数据分析实战 —— WGCNA
dxs18459111694的博客
06-01 4452
加权基因共表达网络分析（WGCNA）是一种用来描述不同基因在样本中的表达关联模式的系统生物学方法。通过将表达高度相关的基因聚集成不同的模块，并探究不同模块与样本表型之间的关联。还可以探究模块内的关键基因的功能，作为潜在的生物标志物或治疗靶点进行后续分析WGCNA数据预处理构建加权相关性邻接矩阵计算拓扑重叠矩阵（TOM对基因进行层次聚类，划分模块。
利用tcga数据做生存分析
aorong2257的博客
01-12 2402
####teach code####library(survival)#read expression data and modify its class and colnames/rownames #PAAD_gene_expression.csv数据已经经过Z_转换的数据。 z_rna <- read.csv(file="PAAD_gene_expression.csv",...
TCGA 数据分析实战 —— 差异基因
dxs18459111694的博客
05-29 5445
数据进行差异表达分析的包，它的线性模型和差异表达函数可以应用于任何基因表达定量技术，也包括定量。包集成了很多功能，包括数据的读取、预处理（如背景矫正、组内或组件标准化等）和差异表达分析。不仅可以应用在基因水平，也可以在外显子、转录本水平进行差异分析，我们以基因水平为例。数据进行差异表达分析，也可以对其他芯片类型的数据进行分析，如。该算法的核心是使用负二项广义线性模型来检验基因表达的差异。等数据进行差异表达分析，任何从基因组特征上产生的。的几个函数来过滤低表达的基因，然后进行。来进行差异表达分析。
TCGA数据整理
2201_75282079的博客
02-19 1537
TCGA表达数据初步整理
癌症基因图谱（ TCGA）数据库（二）数据前处理
qq_50977286的博客
04-07 4885
癌症基因图谱（ TCGA）数据库（二）数据前处理
TCGA数据挖掘(全网最详细)
ZxVSaccount的博客
09-16 2063
本文主要用于介绍TCGA初始数据的处理,数据融合,基因ID转换,数据融合以及数据的可视化!原始数据比较大,就不放在这里了,有需要的朋友私我领取!!!
TCGA数据下载和整理工具----GDCRNATools
高锦的博客
01-04 2万+
TCGA数据下载和整理的网站及软件发表很多了，比如Broad GDAC Firehose, Oncomine, TCGAbiolinks，TCGA-Assembler, TCGA2STAT，RTCGAToolbox等等，这些网站或软件要么使用的是TCGA更新前的数据，要么运行起来比较繁琐。当然各个工具都有其优势所在。 之前在论坛里分享了自己下载和整理TCGA数据的Python代码。最近忙里偷
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