TCGA数据下载：R包TCGAbiolinks介绍

最新推荐文章于 2025-09-10 22:12:30 发布
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#TCGA

本文介绍了R包TCGAbiolinks的使用，该包用于下载TCGA数据，包括多种数据类型。建议在R环境下而非RStudio中进行下载，以获得更好的效果。参考TCGA2STAT数据介绍，并查阅TCGAbiolinks的官方文档以了解不同平台和数据类型的下载详情。通过实验操作来进一步理解和验证下载过程。

昨天介绍了TCGA2STAT这个R包，今天来继续根据博文 TCGA数据下载方法简介中的顺序来介绍R包TCGAbiolinks包，其下载数据类型类似于TCGA2STAT，但是又比它难懂。

R包的下载

## try http:// if https:// URLs are not supported
source("https://bioc.ism.ac.jp/biocLite.R")
biocLite("TCGAbiolinks")

涉及的包很多，可能很久才能下载完，下载建议使用R，不要用Rstudio，效果更好。

可下载的数据

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TCGA 数据下载分析利器 —— TCGAbiolinks（一）
dxs18459111694的博客
07-02 1467
前言 TCGAbiolinks 是一个利用 GDC API 接口来查询、下载和分析 TCGA 数据库的数据的 R 包 TCGAbiolinks 包的功能主要可以分为三大块： 数据查询和下载 数据的常规分析 可视化 该包可以从 Bioconductor 上安装稳定版本 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly=TRUE)) install....
TCGA 数据下载 —— TCGAbiolinks 简单使用
dxs18459111694的博客
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前言数据查询harmonized 数据库1. 甲基化数据：复发肿瘤样本2. 查询甲基化和表达数据3. 查询原始数据获取 manifest 文件获取 ATAC-seq 数据数据下载与处理查询和下载数据GDCprepare下载 CNV 数据下载转录组数据下载 DNA 甲基化数据下载蛋白质组数据下载临床数据下载 SNV 数据下载单细胞数据是一个利用GDC API接口来查询、下载和分析TCGA数据库的数据的R包数据查询和下载数据的常规分析可视化该包可以从上安装稳定版本if (!或者从GitHub。
探索TCGA数据的利器——TCGAbiolinksR包使用技巧
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05-16 2090
如何高效地获取和处理TCGA数据呢？今天我们来聊聊一个非常实用的R包——TCGAbiolinks。
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
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论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx
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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。
TCGAbiolinks包下载TCGA数据
qq_27390023的博客
01-06 4079
​​​​​​Bioconductor的TCGAbiolinks包用于GDC数据综合分析的R/Bioconductor软件包，本文主要展示下载数据集和代码。 1. 包的加载 # if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) # install.packages("BiocManager") # # BiocManager::install("TCGAbiolinks") library(TCGAbiolinks) library(...
R语言 生信 TCGA准备，TCGAbiolinks包安装存在的问题
aydayUP111的博客
09-22 5247
这是或许需要重启Rstudio就可以成功安装之前删除的dbplyr以及data.table这两个包了。这里按照R提示的把相应的包删除，我要删除的是dbplyr,data.table这两个包。三个R包：TCGAbiolinks，RTCGA，gdcRNAtools。若显示版本，则下载成功，之后可能出现再Rstudio里不显示的问题。删除后再加载TCGAbiolinks就会再R包界面出现该包了。不过我目前加载TCGAbiolinks时依然会有提示说。方便平台：Xena，第三方处理的，可能存在更新不及时。
TCGA简易下载工具.zip
12-03
该工具可以简化TCGA数据库的下载步骤，合并TCGA数据库中下载的文件挺不错的一个资源，亲测可用，如果需要的话，就赶紧来下载吧!!
TCGA数据下载：R包RTCGAToolbox介绍
求知：数据科学家之路
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前面介绍了3种获取TCGA数据的方法：使用TCGA2STAT、TCGAbiolinks、RTCGA。这里再介绍一个包：RTCGAToolbox包，这个包是我最为推荐的，原因是我使用时它下载数据最快、最为稳定可靠。 RTCGAToolbox下载方法 ## try http:// if https:// URLs are not supported source("https://bioconduc
TCGA 数据下载分析利器 —— TCGAbiolinks（三）数据分析
dxs18459111694的博客
07-09 394
前言 前面，我们介绍了如何获取 TCGA 的各种数据。在获取到数据之后，我们就可以进行数据分析及分析结果的可视化了 TCGAbiolinks 也提供了一些列的函数，通过封装一些常用的算法来简化分析的流程。例如差异基因、富集分析、生存分析等 先导入依赖包 library(TCGAbiolinks) library(SummarizedExperiment) library(tidyverse) 数据...
手动下载新版的TCGA数据也是可以用TCGAbiolinks包整理的
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很多人因为网络原因不能使用TCGAbiolinks这个神包下载TCGA的RNA-seq数据，只能通过浏览器访问GDC TCGA的官网进行下载，而下载后得到的是一个个文件夹，对于如何整理成一个表达矩阵也是很麻烦的。 今天给大家介绍一个简单点的方法，使用TCGAbiolinks包整理你通过浏览器官网下载的rna-seq数据。 通常大家通过浏览器下载后会得到下面的这种很多个文件夹： 每个文件夹里是一个样本的表达量数据，tsv格式的： 这时候你可以通过之前介绍过的方法得到表达矩阵。 但是这个方法对于新手还是不够
TCGAbiolinks包分析TCGA数据
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01-09 1789
TCGAbiolinks包不仅可以下载GDC数据，还能分析数据 （differential expression analysis, identifying differentially methylated regions，etc. ) ，以及对分析结果进行可视化操作（e.g., survival plots, volcano plots, starburst plots)。本文主要探索了基因差异表达分析及生存分析，其他功能感觉不太好用，可以参考官方文档。 1. 差异表达基因分析 # if (!re
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
TCGAbiolinks：TCGAbiolinks
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终于弄好TCGAbiolinks包的安装，太难了
tttara的博客
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R小白，弄了很久，终于把TCGAbiolinks包加载好了 试了很多种方法都报错了 1、直接install.packages（"TCGAbiolinks"）不行 2、从bioconductor下载R包，本地安装，弹出这个 3、getOption("repos") options(repos=c(CRAN="@CRAN@", CRANextra="http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin")) BiocManager::install...
探索癌症基因组学的宝藏：TCGAbiolinks
gitblog_00077的博客
05-25 617
探索癌症基因组学的宝藏：TCGAbiolinks 在生物医学研究的前沿，我们正处于一个数据驱动的时代，特别是癌症研究。美国国家癌症研究所的基因组数据commons（GDC）提供了大量的肿瘤基因组和表观遗传信息。为了解锁这些数据的潜力，我们向您推荐一款强大的开源工具——TCGAbiolinks。这是一款基于R语言和Bioconductor平台的包，用于整合并分析来自GDC的TCGA数据。 项目介绍 ...
肝癌案例之使用TCGAbiolinks 包查询并下载数据_01
zhangyingna667的博客
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#install package if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("TCGAbiolinks") librar...
新版TCGAbiolinks包学习03：差异分析
医学和生信笔记的博客
08-21 2697
上一篇文章里面简单学习了一下表达矩阵的提取，顺便探索了一下SummarizedExperiment对象。 今天学习下用TCGAbiolinks做差异分析。 加载R包和数据 rm(list = ls())library(SummarizedExperiment)## Loading required package: MatrixGenerics## Loading required package: matr
package ‘TCGAbiolinks’ is not available (for R version ****)解决方案
来了就看看吧
06-24 8526
TCGA数据下载—通过R包 直接install.packages(“RTCGA”)、install.packages(“TCGAbiolinks”)会出现报错，有可能出现R当前版本这个包不可用，解决办法： 先安装Bioconductor，再安装下载TCGA数据所需的各种包。 #安装Bioconductor if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") #检查是否安装B
gdc data transfer tool下载的TCGA数据怎么使用R语言整理
06-05
### 使用R语言对通过GDC Data Transfer Tool下载的TCGA数据进行整理 #### 1. 数据结构理解 通过GDC Data Transfer Tool下载的TCGA数据通常以文件形式存储，每个文件可能包含基因表达数据、临床信息或其他生物信息。这些文件通常为`.tsv`或`.gz`格式。在处理前，需要了解数据的结构和内容[^2]。 #### 2. 安装必要的R包 在R中处理TCGA数据时，需要安装一些常用的包来解析和操作数据。以下是一些推荐的R包： - `readr`: 用于读取`.tsv`或`.csv`文件。 - `dplyr`: 用于数据清洗和转换。 - `tidyr`: 用于数据重塑。 - `BiocManager`: 用于安装Bioconductor包，如`TCGAbiolinks`。 安装这些包的代码如下： ```r install.packages(c("readr", "dplyr", "tidyr")) if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("TCGAbiolinks") ``` #### 3. 读取和解析数据 假设下载的数据文件名为`data.tsv.gz`，可以使用以下代码解压并读取数据： ```r library(readr) # 解压并读取数据 file_path <- "path/to/data.tsv.gz" data <- read_tsv(gzfile(file_path), col_types = cols()) # 自动推断列类型 ``` 此代码使用`read_tsv`函数读取压缩文件中的数据，并自动推断列类型[^3]。 #### 4. 数据整理 下载的TCGA数据可能需要进行以下几种常见的整理操作： ##### (1) 数据筛选 如果只需要特定样本或基因的数据，可以使用`dplyr`包中的`filter`函数： ```r library(dplyr) # 筛选特定样本 filtered_data <- data %>% filter(Sample_ID %in% c("TCGA-01", "TCGA-02")) # 假设Sample_ID是样本标识列 ``` ##### (2) 数据合并 如果下载了多个文件，可以将它们合并为一个数据集： ```r # 合并多个文件 files <- list.files(path = "path/to/files", pattern = "*.tsv.gz", full.names = TRUE) combined_data <- do.call(rbind, lapply(files, function(file) { read_tsv(gzfile(file), col_types = cols()) })) ``` ##### (3) 数据重塑 有时需要将宽表转换为长表（或反之），可以使用`tidyr`包中的`pivot_longer`或`pivot_wider`函数： ```r library(tidyr) # 将宽表转换为长表 long_data <- data %>% pivot_longer(cols = starts_with("Gene"), names_to = "Gene_Name", values_to = "Expression") ``` #### 5. 数据验证 完成整理后，建议验证数据的完整性和一致性。例如，检查是否有缺失值或异常值： ```r # 检查缺失值 missing_values <- colSums(is.na(data)) # 统计描述 summary_stats <- summary(data) ``` #### 6. 数据保存 整理后的数据可以保存为`.RData`或`.csv`文件以便后续分析： ```r # 保存为RData文件 saveRDS(filtered_data, file = "path/to/filtered_data.RData") # 保存为CSV文件 write_csv(filtered_data, "path/to/filtered_data.csv") ``` ---
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