TCGA数据下载方法简介

TCGA数据,指癌症测序数据,TCGA的全称为The Cancer Genome Atlas,癌症基因组图谱(TCGA)是美国国家癌症研究所(NCI)和国家人类基因组研究所(NHGRI)已生成的33种癌症的基因组的关键变化全方位,多三维地图之间的合作的TCGA数据集,其包含基因组数据的两个以上的PB的,已取得公开可用,以及该基因组信息有助于癌症研究界,提高预防,诊断,和治疗癌症。

自从2016年6月份去西安第四军医大学上了肿瘤培训的暑期学校,对TCGA数据的研究变开始了。莫名的觉得在这个领域可以做很多工作,贡献很多的力量。哈哈,TCGA数据蕴藏很多宝。

下面开始对TCGA数据的下载做介绍。对基因表达数据,可用于下载的是level 3 的,在官网http://cancergenome.nih.gov/ 已经不提供直接下载方式,目前见的多的是用API或data-transfer-tool,可惜两个我都不会。我想我只会R语言,应该高手开发出了类似的包来供科研者使用吧,果不其然,发现了好几个可以下载TCG的A数据的包。这些包我都做过实验,有些下载效果很好,有些下载不稳定,其中缘故不清,也许我的网络环境不好也是有可能的,现把我了解的都分享出来,其中好坏效果,当由你来实验判断。

TCGA2STAT

官网:
https://cran.r-project.org/web/packages/TCGA2STAT/

下载方式:

install.packages("TCGA2STAT")

<think>嗯,用户让我介绍一下TCGA数据下载方法。首先,我需要确认自己对TCGA的了解是否正确。TCGA是癌症基因组图谱计划,收集了大量癌症患者的基因组数据。现在数据应该存储在GDC(Genomic Data Commons)平台上,对吧?所以用户可能需要知道如何从GDC获取数据。 接下来,我得考虑用户可能的背景。他们可能是研究人员或者学生,刚开始接触生物信息学,对数据下载流程不熟悉。所以需要详细但清晰的步骤,避免使用太多专业术语,或者如果用了,要解释清楚。 用户的问题是关于下载,所以需要分步骤说明。首先访问GDC官网,然后如何选择数据,比如项目选择TCGA,然后是癌症类型、数据类型等。这里可能需要解释不同的数据类型,比如临床数据、基因表达、突变数据等,帮助用户理解选择时的选项。 然后,下载方式可能有几种,比如通过网页界面手动下载,或者使用GDC API工具。对于不熟悉编程的用户,网页下载更合适,但如果有大量数据,API会更高效。所以需要分别介绍这两种方法,包括使用GDC Data Transfer Tool和GDC API的示例命令,比如用curl或者gdc-client。这里要确保命令正确,避免拼写错误。 另外,需要注意权限问题,比如是否需要dbGaP授权,有些数据是受控访问的。用户可能不知道这一点,所以需要提醒他们检查数据的访问权限,并提供申请链接。 还有数据格式和处理的问题,下载后的文件通常是BAM、VCF、TSV等,可能需要特定的工具处理,比如GenomicRanges或Samtools。这部分可以简要提及,让用户知道后续步骤可能需要的学习。 可能用户没有提到的需求包括批量下载的技巧,或者如何筛选所需的样本,比如根据临床信息。这时候可以建议使用GDC的过滤器和标签,比如选择原发性肿瘤样本而不是正常组织。 需要确保每个步骤都清晰,避免遗漏关键点,比如登录账户,或者安装GDC工具前的依赖项。另外,中英文术语的转换要准确,比如“突变数据”对应“Mutation Data”。 最后,检查是否有过时信息,比如GDC平台是否已经迁移完毕,或者是否有新的工具替代旧方法。确保提供的链接正确有效,比如GDC官网的URL,dbGaP的申请链接等。 总结下来,回答的结构应该是先介绍TCGA和GDC,然后分步骤说明下载流程,包括访问网站、选择数据下载方式,注意事项如权限和数据处理,最后提供帮助资源。这样用户能够逐步跟随操作,解决问题。</think>以下是对TCGA数据下载的逐步说明: $\boxed{\text{TCGA数据简介}}$ TCGAThe Cancer Genome Atlas)是由美国国家癌症研究所(NCI)建立的癌症基因组数据库,包含33种癌症类型、2万+病例的多组学数据(基因组、转录组、表观组等)及临床信息。2016年后数据迁移至$\text{GDC(Genomic Data Commons)}$平台统一管理。 $\boxed{\text{下载前准备}}$ 1. **注册账户**:需创建$\text{GDC账户}$(免费) - 官网:[GDC Portal](https://portal.gdc.cancer.gov) 2. **明确需求**: - 癌症类型(e.g., TCGA-BRCA) - 数据类型(RNA-Seq/WES/甲基化/临床数据等) - 数据层级(Raw data/Processed data) $\boxed{\text{下载流程}}$ $$ \text{方法1:网页端下载(适合小批量数据)} $$ 1. 访问GDC数据门户 2. 在「Repository」页面: - 项目选择:TCGA - 病例筛选:通过$\text{Filters}$按器官/疾病类型/样本类型筛选 - 文件筛选:选择$\text{Data Category}$(如Transcriptome Profiling)和$\text{Data Format}$(如BAM/TSV) 3. 加入购物车后点击「Download」生成MANIFEST文件 $$ \text{方法2:API工具下载(推荐批量数据)} $$ 1. 安装GDC客户端: ```bash pip install gdc-client ``` 2. 使用manifest文件下载: ```bash gdc-client download -m gdc_manifest.txt ``` 3. 或直接通过文件ID下载: ```bash curl --remote-name https://api.gdc.cancer.gov/data/<文件UUID> ``` $\boxed{\text{注意事项}}$ 1. **数据权限**: - 开放数据(Open Access):直接下载 - 受控数据(Controlled Access):需申请$\text{dbGaP}$权限([申请链接](https://dbgap.ncbi.nlm.nih.gov)) 2. **文件类型**: - 原始数据:BAM/FASTQ(需大存储空间) - 处理数据:FPKM/Counts(推荐初学者使用) 3. **元数据获取**: - 临床数据通过$\text{JSON/XML}$格式单独下载 - 使用$\text{TCGAbiolinks}$(R包)可自动化下载与整合 $\boxed{\text{数据处理建议}}$ - 使用$\text{GenomicRanges}$(R)处理BED文件 - 使用$\text{Samtools}$转换BAM到FASTQ - 使用$\text{GATK}$进行突变分析 $\boxed{\text{参考资源}}$ 1. GDC官方文档:[GDC Docs](https://docs.gdc.cancer.gov) 2. TCGA数据目录:[TCGA Data Matrix](https://tcga-data.nci.nih.gov/docs/publications/tcga/) 3. 生物信息分析工具:[Bioconductor TCGA Workflow](https://bioconductor.org/packages/release/workflows/html/TCGAWorkflow.html) 如需特定癌症类型的数据下载演示,请提供具体需求可给出针对性示例。
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