TCGA临床数据整理

TCGA临床数据的整理是一个基本的操作 TCGA的官网

在这里插入图片描述我们选择临床数据在Data category 中选择clinical 最重要的在Data format 中一定要选择XML的]格式在这里插入图片描述
选择自己研究的TCGA肿瘤类型,添加到cart里面下载数据
在这里插入图片描述
点击download 下载 cart的内容 保存你们自己喜欢的位置。下面一步是个小技巧 ,使用Windows 的小伙伴在这里插入图片描述
在右侧工具栏搜索XML格式 会把每个文件夹内的XML文件显示出来,最后复制的一个文件夹内最后整理完之后我们导入到RStudio

library("XML")
library("methods")
setwd("H:/gdc-client_v1.4.0_Windows_x64/1")##设置工作路径
dir="H:/gdc-client_v1.4.0_Windows_x64/1"      
all_fiels=list.files(path = dir ,pattern='*.xml$',recursive=T)##导入文件
cl = lapply(all_fiels, function(x){
             result <- xmlParse(file = file.path(dir,x)) 
              rootnode <- xmlRoot(result)  
              xmldataframe <- xmlToDataFrame( rootnode[2] ) 
              return(t(xmldataframe)) })
clinical <- t(do.call(cbind,cl))
write.table(clinical,file="clinical.txt",sep="\t",quote=F,row.names = F)  
07-02
TCGA(The Cancer Genome Atlas)是一个由美国国家癌症研究所(NCI)和美国国立人类基因组研究所(NHGRI)联合发起的大规模癌症基因组学项目,自2006年启动以来,已成功收集和分析了多个癌症类型的基因组数据,并为研究癌症的分子机制、诊断标志物的发现以及靶向治疗的开发提供了丰富的数据资源[^2]。 ### TCGA数据库使用指南 要获取与TCGA相关的资源或息,首先可以通过Genomic Data Commons (GDC) 数据门户或使用GDC Data Transfer Tool下载相关数据集,例如TCGA-KIRC。在使用这些数据前,研究者需注册并同意数据使用协议。数据的使用指南涵盖从数据检索、下载到处理和分析的全过程,确保研究者可以高效、合规地利用TCGA资源[^1]。 #### 获取TCGA数据的步骤 1. **访问GDC数据门户**:登录 [GDC官网](https://portal.gdc.cancer.gov/),注册账号并登录。 2. **搜索数据集**:使用项目名称(如TCGA-KIRC)或癌症类型进行搜索。 3. **选择数据类型**:可以选择基因表达、DNA甲基化、突变谱、拷贝数变异等不同维度的数据。 4. **下载数据**:通过网页界面或使用GDC Data Transfer Tool进行数据下载。 5. **数据预处理**:包括质量控制、标准化和过滤低表达基因等步骤,以保证后续分析的准确性。 #### 常用工具与资源 - **DESeq2**:适用于RNA-seq数据的差异表达分析,基于负二项分布模型,适合具有重复样本的实验设计。 - **edgeR**:同样是基于负二项分布的方法,但在小样本量情况下可能表现更好。 - **limma**:用于微阵列数据分析,也可应用于RNA-seq数据,结合经验贝叶斯方法提高检测稳定性[^1]。 - **TCPA数据库**:一个用于访问、可视化和分析患者肿瘤样本功能蛋白质组学的综合资源,提供蛋白水平和修饰状态的息,对理解肿瘤发展机制有重要意义[^3]。 #### 示例代码 - 使用DESeq2进行差异分析 ```r library("DESeq2") # 假设countData是你的计数矩阵,colData是包含样本息的数据框 dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = countData, colData = colData, design = ~ condition) dds <- DESeq(dds) res <- results(dds) # 查看结果 summary(res) ``` ###
评论 17
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值