TCGA数据库的基因表达情况分析

最新推荐文章于 2024-05-29 10:37:09 发布
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分类专栏： 生信笔记 文章标签： 生信笔记 TCGA数据库 表达水平
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44452187/article/details/86288702
这篇博客探讨了TCGA数据库中乳腺癌的基因表达情况，通过PISM软件进行柱状图展示和T检验，分析正常组织与癌组织间的差异。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

TCGA数据库的基因表达情况分析

数据内容

TCGA、GTEX数据库下载的数据内容形式如下：
在这里插入图片描述

  • A：样品
  • B：表达水平
  • C：样品类型（正常组织和癌组织）
  • D：数据源

乳腺癌的基因表达情况

以乳腺癌为例：

  1. 筛选出TCGA的乳腺癌表达情况
  2. 在PISM软件中新建柱形图图表
  3. 列标题设置为primary（癌组织）和normal（正常组）
  4. 分别复制两组的表达水平
    在这里插入图片描述
  5. 生成图表，进行T检验
  6. 表格休整
    在这里插入图片描述

水平有限。如有补充、错误、建议恳请留言！欢迎交流，留言必回。

2019/1/11

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### 如何从新版TCGA数据库下载基因表达信息 为了获取来自最新版癌症基因组图谱（TCGA）数据库中的基因表达数据，可以采用多种方法。一种常用的方式是通过GDC Data Portal进行交互式访问或编程批量下载。 #### 使用GDC Data Portal在线界面手动下载 用户可以直接登录至GDC网站并利用其内置的数据查询功能来定位所需的样本集及其对应的基因表达矩阵文件[^1]。具体操作流程如下： - 访问[National Cancer Institute's Genomic Data Commons](https://portal.gdc.cancer.gov/)页面； - 利用过滤器选项筛选特定类型的肿瘤项目以及实验平台； - 查看符合条件的结果列表，并勾选想要下载的具体案例； - 下载所选项目的临床、测序及其他辅助资料压缩包； #### 编程方式自动化下载过程 对于熟悉R语言的研究人员来说，`GDCRNATools`是一个非常实用的软件包，它提供了便捷接口用于处理和分析TCGA RNA-seq数据。下面给出一段简单的脚本示范如何调用该库完成目标任务[^3]: ```r library(GDCRNATools) # 设置API令牌路径和个人工作目录位置 token <- "path/to/your/token.txt" wd <- "working/directory/path" setwd(wd) options(gdc.token = token) # 获取元数据表单 metaMatrix.RNA <- getGDCMetadata(disease="BRCA", dataType="Gene Expression Quantification") # 过滤掉非原发性肿瘤及正常组织样本 filteredMetaRNA <- gdcFilterSampleType(metaMatrix.RNA) # 提取感兴趣的列构建最终清单 finalManifest <- createDownloadManifest(filteredMetaRNA, fileType='gene_expression.quantification') # 执行实际的数据传输动作 downloadFilesFromManifest(finalManifest) ``` 此段代码实现了自动化的元数据检索、样本类型筛选以及基于清单的大规模文件抓取等功能。值得注意的是，在执行上述命令之前需确保已成功申请到有效的认证密钥，并将其保存于指定位置供程序读取。
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