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社区首页 >专栏 >19-等位基因突变的肿瘤异质性(mutant-allele tumor heterogeneity,MATH)分数计算

19-等位基因突变的肿瘤异质性(mutant-allele tumor heterogeneity,MATH)分数计算

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DoubleHelix
发布2023-02-27 16:00:33
发布2023-02-27 16:00:33
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# setwd("G:/MedBioInfoCloud/analysis/TCGA/new/conventionalAnalysis")
options(stringsAsFactors = F)
library(TCGAbiolinks)
library(dplyr)
library(maftools)
FilePath <- dir("G:/MedBioInfoCloud/analysis/TCGA/new/processedTCGAdata/TCGA-SNV/",
                "SNV.Rdata$",full.names = T)

###TCGA数据库中33中癌症类型
project <- getGDCprojects()$project_id
project <- project[grep("TCGA-",project)]


opt <- "output/011-MATH/"
ifelse(dir.exists(opt),FALSE,dir.create(opt,recursive = T))

for(proj in project){
  message("===============================")
  message(proj)
  load(FilePath[grep(proj,FilePath)])#STARdata
  maf <- read.maf(snv,isTCGA=TRUE)
  #mutant-allele tumor heterogeneity
  barcode <- unique(maf@data$Tumor_Sample_Barcode)
  
  MATH <- data.frame()
  for (i in barcode){
    out.math = inferHeterogeneity(maf = maf, tsb = i)
    Tumor_Sample_Barcode <- unique(out.math$clusterData$Tumor_Sample_Barcode)
    m = unique(out.math$clusterData$MATH)
    out = data.frame(Tumor_Sample_Barcode, m)
    MATH = rbind(MATH, out)
  }
  save(MATH,file = paste0(opt,proj,"-MATH.Rdata"))
  
}

参考:

生物信息数据分析教程视频——04-TCGA数据库中SNV和CNV数据的下载

肿瘤突变负荷(TMB)与等位基因突变的肿瘤异质性(MATH)分数的计算

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原始发表:2023-02-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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