本文首发于公众号:医学和生信笔记
医学和生信笔记,专注R语言在临床医学中的使用,R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。
之前的2行代码提取表达矩阵由于大家的R语言水平参差不齐,导致很多新手会报错,于是我把前面的代码打包为一个脚本,1行代码就可以了!
脚本已上传到QQ群,需要的小伙伴加群下载即可~
只需要1行代码就可以获取分别获取mRNA和lncRNA的counts/fpkm/tpm总计6种类型类型的表达矩阵以及临床信息,表达矩阵是标准形式,行是基因,列是样本,行名是gene symbol。
使用这种方法有4个前提条件:
TCGAbiolinks
包的版本必须要在2.25.1以上- 需要使用
TCGAbiolinks
下载的数据或者按照这个教程下载的数据:可能是最适合初学者的TCGA下载教程- 必须按照这篇教程构建正确的路径:手动下载的TCGA数据也可以用TCGAbiolinks包整理
- 脚本必须和
GDCdata
放在一个路径下
加载需要的R包:
library(TCGAbiolinks)
library(SummarizedExperiment)
library(tidyverse)
加载脚本"getTCGAexpr.r",这个脚本必须和GDCdata位于同一个位置。
加载这个脚本:
source("getTCGAexpr.r")
使用函数,需要提供TCGA的癌症简称,比如:TCGA-LUSC。
getTCGAexpr(project = "TCGA-LUSC")
##--------------------------------------
##o GDCquery: Searching in GDC database
##--------------------------------------
##Genome of reference: hg38
##--------------------------------------------
##oo Accessing GDC. This might take a while...
##--------------------------------------------
##ooo Project: TCGA-LUSC
##--------------------
##oo Filtering results
##--------------------
##ooo By data.type
##ooo By workflow.type
##----------------
##oo Checking data
##----------------
##ooo Checking if there are duplicated cases
##ooo Checking if there are results for the query
##-------------------
##o Preparing output
##-------------------
##|=====================================================|100% ##Completed after 16 s
##Starting to add information to samples
## => Add clinical information to samples
## => Adding TCGA molecular information from marker papers
## => Information will have prefix 'paper_'
##lusc subtype information from:doi:10.1038/nature11404
##Available assays in SummarizedExperiment :
## => unstranded
## => stranded_first
## => stranded_second
## => tpm_unstrand
## => fpkm_unstrand
## => fpkm_uq_unstrand
##=> Saving file: output_expr/TCGA-LUSC_expr.rdata
##=> File saved
全程不到一分钟即可!
完成后会在当前目录多出一个output_expr文件夹,里面就是6个表达矩阵和临床信息:
output_expr文件夹里面就是提取好的信息:
TCGA-LUSC_expr.rdata
:原始的se对象,所有信息都是从这里面提取的;TCGA-LUSC_clinical.rdata
:TCGA-LUSC的临床信息;TCGA-LUSC_lncRNA_expr_counts.rdata
:lncRNA的counts矩阵;TCGA-LUSC_lncRNA_expr_fpkm.rdata
:lncRNA的fpkm矩阵;TCGA-LUSC_lncRNA_expr_tpm.rdata
:lncRNA的tpm矩阵;TCGA-LUSC_mRNA_expr_counts.rdata
:mRNA的counts矩阵;TCGA-LUSC_mRNA_expr_fpkm.rdata
:mRNA的fpkm矩阵;TCGA-LUSC_mRNA_expr_tpm.rdata
:mRNA的tpm矩阵;表达矩阵示例:
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