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TCGAbiolinks数据下载

TCGAbiolinks数据下载TCGA数据 下载TCGA数据的方法有很多，但比较好用的包我认为就是TCGAbiolinks,TCGAbiolinks是一个可用于检索，下载，并准备TCGA数据用于下游分析的...TCGAbiolinks的优点在于具备一体化的下载整合，无需再使用复杂的方法对下载的单个数据重新进行整合，新手及临床医生尤其适合，我们的目的就是分析数据，没有必要去做些非必须的事。...requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) 4    install.packages("TCGAbiolinks") 5library(TCGAbiolinks...) 6library(DT) 7library(dplyr) 8library(SummarizedExperiment) 数据来源-根据TCGAbiolinks的官方说明 不同的数据来源 Legacy...") 8 9## clinical-2 10clinical_2<-colData(data) 11#write.csv(clinical,file="TCGAbiolinks-BRCA-clinical.csv

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    TCGA数据下载—TCGAbiolinks包参数详解

    今天我们介绍使用TCGAbiolinks包下载TCGA数据库的数据。TCGAbiolinks包是从TCGA数据库官网接口下载数据的R包。它的一些函数能够轻松地帮我们下载数据和整理数据格式。...最近才开始使用TCGAbiolinks这个包从TCGA数据库官网下载数据，发现很多参数不知道去哪里找，所以就查找资料总结了一下。...") library("TCGAbiolinks") 介绍各参数 1.project 可以使用TCGAbiolinks:::getGDCprojects()$project_id)得到各个癌种的项目id...如：将要下载的肝癌项目编号为project="TCGA-LIHC" > TCGAbiolinks:::getGDCprojects()$project_id [1] "TCGA-READ"...小编要下载表达谱，所以设置data.category="Transcriptome Profiling" > TCGAbiolinks:::getProjectSummary("TCGA-LIHC")

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    新版TCGAbiolinks包学习：批量下载数据

    主要是以下几点改变： 下载一次即可获得counts、TPM、FPKM三种类型的表达矩阵，再也不用单独下载了 自带gene symbol，不用自己找各种方法转换了 自带基因类型，可以直接区分mRNA和lncRNA了 TCGAbiolinks...作为官方唯一推荐的专用下载及分析可视化一体的R包：TCGAbiolinks，也进行了相应的更新。 而xena的数据并不会及时更新，最新的数据还停留在2019年。...") “注意：目前bioconductor上面的TCGAbiolinks还停留在2.24.3版本，你需要安装开发版本哦~ 如果你安装不成功，可以下载到本地安装，如果你不会本地安装，请翻看视频：可能是最好用的...# 查看TCGA中33种癌症的简称 library(TCGAbiolinks) projects TCGAbiolinks::getGDCprojects()$project_id ##获取癌症名字...bioc/vignettes/TCGAbiolinks/inst/doc/index.html

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    新版TCGAbiolinks包学习：可视化

    使用TCGAbiolinks包探索最新版TCGA数据库： 新版TCGAbiolinks包学习：批量下载数据 新版TCGAbiolinks包学习：表达矩阵提取（mRNA/lncRNA/counts/tpm.../fpkm） 手动下载的TCGA数据也是可以用TCGAbiolinks包整理的 新版TCGAbiolinks包学习：差异分析 新版TCGAbiolinks包学习：富集分析和生存分析 TCGA的maf...直接用TCGAbiolinks包搞定！ TCGAbiolinks的甲基化数据分析 今天学习下TCGAbiolinks包中的可视化函数。...这些图形都可以使用其他R包进行更好看的可视化，平常大家根本不用，不过作为TCGAbiolinks包完整学习的一部分，在这里简单记录一下。。...直接用TCGAbiolinks包搞定！ rm(list = ls()) # 加载突变数据 load(file = ".

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    TCGAbiolinks的甲基化数据分析

    TCGAbiolinks可以进行甲基化分析，但是功能不如ChAMP强大，甲基化分析还是首推ChAMP包。 不过为了了解TCGAbiolinks包，里面关于甲基化分析的部分还是要学习一下。...数据下载见这篇：使用TCGAbiolinks批量下载最新版TCGA数据库的各种组学数据！...library(TCGAbiolinks) suppressMessages(library(SummarizedExperiment)) load(file = "G:/tcga/TCGA-dnaMethy...使用缺失值插补方法进行插补也是可以的： beta.m <- subset(beta.m, subset = (rowSums(is.na(assay(beta.m))) == 0)) 如果你的甲基化矩阵是直接使用TCGAbiolinks...如果你这里都看不懂，可以翻看之前的推文： TCGA转录组数据的表达矩阵提取 使用TCGAbiolinks包进行差异分析 # 只要两列信息，其实只要sample_type一列也行 sample_info

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    新版TCGAbiolinks包学习：富集分析和生存分析

    TCGAbiolinks是一个大而全的R包，常见的分析都能做，比如差异分析、富集分析、生存分析等等。上次学习了差异分析，今天学习下富集分析和生存分析。...新版TCGAbiolinks包学习：差异分析 load(file = "coadDEGs.Rdata") 在TCGAbiolinks里进行富集分析很简单，就一句代码搞定。...library(TCGAbiolinks) Genelist <- coadDEGs$gene_name # gene_symbol # 进行GO和KEGG分析 ansEA <- TCGAanalyze_EAcomplete...( TFname = "TCGAbiolinks enrichment analysis", RegulonList = Genelist ) ## [1] "I need about...TCGAanalyze_survival()更加灵活好用~ 除此之外，还可以进行火山图、热图、PCA图的绘制以及甲基化的一些简单分析，但是相比于它下载和准备数据的功能，其他功能太弱了，都是对于其他包的封装，对于TCGAbiolinks

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