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QQ894064647新蟲 (初入文壇)
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TCGA(癌癥和腫瘤基因圖譜)數(shù)據(jù)下載和處理(TCGA-Assembler) 已有2人參與
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國(guó)政府發(fā)起的癌癥和腫瘤基因圖譜（Cancer Genome Atlas，TCGA）計(jì)劃，試圖通過(guò)應(yīng)用基因組分析技術(shù)，特別是采用大規(guī)模的基因組測(cè)序，將人類全部癌癥（近期目標(biāo)為50種包括亞型在內(nèi)的腫瘤）的基因組變異圖譜繪制出來(lái)，并進(jìn)行系統(tǒng)分析，旨在找到所有致癌和抑癌基因的微小變異，了解癌細(xì)胞發(fā)生、發(fā)展的機(jī)制，在此基礎(chǔ)上取得新的診斷和治療方法，最后可以勾畫出整個(gè)新型“預(yù)防癌癥的策略”。 TCGA 使命:提高人們對(duì)癌癥發(fā)病分子基礎(chǔ)的科學(xué)認(rèn)識(shí)及提高我們?cè)\斷、治療和預(yù)防癌癥的能力 TCGA 目標(biāo):完成一套完整的與所有癌癥基因組改變相關(guān)的“圖譜”。 圖1.png TCGA數(shù)據(jù)源大部分都是公開的，如何有效的進(jìn)行收集和預(yù)處理是一個(gè)頭疼的問(wèn)題。今天我們講解下怎么將TCGA的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成癌癥類型的二維數(shù)據(jù)矩陣（例如基因?yàn)閞ows，樣本為columns）。得到這個(gè)矩陣之后，后面的事情就好辦了，我們可以做差異表達(dá)，共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，生存分析等。今天我們主要講解如何下載TCGA的數(shù)據(jù)，大家對(duì)后續(xù)分析感興趣的話，可以在加“生物信息培訓(xùn)+視頻”裙，或者大家可以在掏寶搜索“生物信息視頻”，跟我們聯(lián)系。 我們開始吧，我們可以使用TCGA-Assembler這軟件去下載TCGA的數(shù)據(jù)http://www.compgenome.org/TCGA-Assembler/。TCGA-Assembler不但可以很方便的下載數(shù)據(jù)，還能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化處理，非常方便。下載完后，我們使用首先要安裝一些依賴包。通過(guò)下面的命令： install.packages(c("HGNChelper", "RCurl", "httr", "stringr", "digest", "bitops"  , dependencies=T)安裝完了依賴包，我們進(jìn)入剛才下載的TCGA-Assembler的目錄，使用setwd(C:/Users/cloud/Desktop/TCGA-Assembler)設(shè)置TCGA-Assembler的目錄為工作目錄，接下來(lái)，我們就可以下載數(shù)據(jù)了。我們需要下載什么數(shù)據(jù)，就選擇相應(yīng)的腳本。具體腳本如下： # Load module A functions. source("Module_A.r" ;# Download level-3 miRNA-seq data of six rectum adenocarcinoma (READ) samples miRNASeqRawData = DownloadmiRNASeqData(traverseResultFile = "./DirectoryTraverseResult_Jul-08-2014.rda", saveFolderName = "./QuickStartGuide_Results/RawData/", cancerType = "READ", assayPlatform = "miRNASeq", inputPatientIDs = c("TCGA-EI-6884-01", "TCGA-DC-5869-01", "TCGA-G5-6572-01", "TCGA-F5-6812-01", "TCGA-AF-2689-11", "TCGA-AF-2691-11" ); # Download level-3 DNA copy number data of six READ samples CNARawData = DownloadCNAData(traverseResultFile = "./DirectoryTraverseResult_Jul-08-2014.rda", saveFolderName = "./QuickStartGuide_Results/RawData/", cancerType = "READ", assayPlatform = "genome_wide_snp_6", inputPatientIDs = c("TCGA-EI-6884-01", "TCGA-DC-5869-01", "TCGA-G5-6572-01", "TCGA-F5-6812-01", "TCGA-AF-2692-10", "TCGA-AG-4021-10" ); # Download level-3 RNASeqV2 gene expression and exon expression data of six READ samples RNASeqRawData = DownloadRNASeqData(traverseResultFile = "./DirectoryTraverseResult_Jul-08-2014.rda", saveFolderName = "./QuickStartGuide_Results/RawData/", cancerType = "READ", assayPlatform = "RNASeqV2", dataType = c("rsem.genes.normalized_results", "exon_quantification" , inputPatientIDs = c("TCGA-EI-6884-01", "TCGA-DC-5869-01", "TCGA-G5-6572-01", "TCGA-F5-6812-01", "TCGA-AG-3732-11", "TCGA-AG-3742-11" ); # Download level-3 HumanMethylation27 data of six READ samples Methylation27RawData = DownloadMethylationData(traverseResultFile = "./DirectoryTraverseResult_Jul-08-2014.rda", saveFolderName = "./QuickStartGuide_Results/RawData/", cancerType = "READ", assayPlatform = "humanmethylation27", inputPatientIDs = c("TCGA-AG-3583-01", "TCGA-AG-A032-01", "TCGA-AF-2692-11", "TCGA-AG-4001-01", "TCGA-AG-3608-01", "TCGA-AG-3574-01" ); # Download level-3 HumanMethylation450 data of six READ samples Methylation450RawData = DownloadMethylationData(traverseResultFile = "./DirectoryTraverseResult_Jul-08-2014.rda", saveFolderName = "./QuickStartGuide_Results/RawData", cancerType = "READ", assayPlatform = "humanmethylation450", inputPatientIDs = c("TCGA-EI-6884-01", "TCGA-DC-5869-01", "TCGA-G5-6572-01", "TCGA-F5-6812-01", "TCGA-AG-A01W-11", "TCGA-AG-3731-11" ); # Download level-3 RPPA protein expression data of six READ samples RPPARawData = DownloadRPPAData(traverseResultFile = "./DirectoryTraverseResult_Jul-08-2014.rda", saveFolderName = "./QuickStartGuide_Results/RawData", cancerType = "READ", assayPlatform = "mda_rppa_core", inputPatientIDs = c("TCGA-EI-6884-01", "TCGA-DC-5869-01", "TCGA-G5-6572-01", "TCGA-F5-6812-01", "TCGA-AG-3582-01", "TCGA-AG-4001-01" ); # Download de-identified clinical information of READ patients DownloadClinicalData(traverseResultFile = "./DirectoryTraverseResult_Jul-08-2014.rda", saveFolderName = "./QuickStartGuide_Results/RawData", cancerType = "READ", clinicalDataType = c("patient", "drug", "follow_up" );運(yùn)行上面的腳本，我們就能得到我們想要的結(jié)果了，假如我們需要下載adenocarcinoma的miRNA數(shù)據(jù)，我們可以使用。下載完后，我們就得到了adenocarcinoma的矩陣了（基因?yàn)閞ows，樣本為columns）。 setwd(C:/Users/cloud/Desktop/TCGA-Assembler) source("Module_A.r" ;miRNASeqRawData = DownloadmiRNASeqData(traverseResultFile = "./DirectoryTraverseResult_Jul-08-2014.rda", saveFolderName = "./QuickStartGuide_Results/RawData/", cancerType = "READ", assayPlatform = "miRNASeq" ; |
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2樓2015-10-17 09:29:57
xingzhou823
木蟲 (正式寫手)
五道杠
- 應(yīng)助: 24 (小學(xué)生)
- 金幣: 2391.6
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- 紅花: 7
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- 專業(yè): 生物信息學(xué)
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小木蟲: 金幣+0.5, 給個(gè)紅包，謝謝回帖
小木蟲: 金幣+0.5, 給個(gè)紅包，謝謝回帖
3樓2015-11-12 11:48:08
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