使用R从RNAseq结果摘要文件中提取多个基因集的数据 - 腾讯云开发者社区

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RNAseq纯生信挖掘思路分享？不，主要是送你代码！（建议收藏）

GO富集柱形图 4，Hub基因使用WGCNA的方法获得和目标性状（分期，免疫，预后）等相关的hub基因作为初筛的结果。...2 | 将拟时序分析结果映射到 umap 中 scRNA分析 | 解决可能的报错，从0开始教你完成细胞通讯分析-cellphoneDB scRNA分析|使用CellChat完成细胞通讯分析-简单且可视化出众...，代码自取六数据处理和可视化 1，数据处理虽然模块的分析和代码上面都给了，但是真实场景下还需要一些数据提取，过滤，筛选，处理来达到自己的分析目的，比如提取目标样本，只要癌症，筛选有预后信息的，基因过滤...|数据分析常规操作-分组汇总（sumamrise+group_by) Tidyverse| XX_join ：多个数据表（文件）之间的各种连接 Tidyverse|数据列的分分合合，一分多，多合一盘一盘...Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 R-rbind.fill|列数不一致的多个数据集“智能”合并，Get！

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每月一生信流程之RNAseq123

/release/workflows/vignettes/RNAseq123/inst/doc/limmaWorkflow_CHN.html 全部目录如下； 1 摘要 2 背景介绍 3 初始配置 4 数据整合...4.1 读入计数数据 4.2 组织样品信息 4.3 组织基因注释 5 数据预处理 5.1 原始数据尺度转换 5.2 删除低表达基因 5.3 归一化基因表达分布 5.4 对样本的无监督聚类 6 差异表达分析...6.1 创建设计矩阵和对比 6.2 从表达计数数据中删除异方差 6.3 拟合线性模型以进行比较 6.4 检查DE基因数量 6.5 从上到下检查单个DE基因 6.6 差异表达结果的实用图形表示 7 使用...camera的基因集检验 8 使用到的软件和代码学习这样的流程是需要一定背景知识的首先是LINUX学习我在《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》把Linux的学习过程分成6个阶段...R(2019更新版) 里面给初学者的知识点路线图如下：了解常量和变量概念加减乘除等运算（计算器）多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子）多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表）文件读取和写出

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RNAseq|组学分型-ConsensusClusterPlus（一致性聚类）， NMF（非负矩阵分解）

一载入R包，数据使用之前得到的RNAseq.SKCM.RData数据集。...library(NMF) # 加NMF包 #使用之前得到的数据 load("RNAseq.SKCM.RData") #此处展示，选择较小的数据集 table(substr(names(expr),14,16...（主观，不供参考） 4，每个患者的分型结果在resultstrain （自定义的名字）文件夹中的resultstrain.k=N.consensusClass.csv文件，N为选择的K数字，注意该文件无表头...，一种评估基于指定rank评估聚类稳定性的方法是考虑由多个独立NMF运行结果计算得到的连接矩阵，可以使用consensusmap函数进行绘制。...1）输入数据的基因可以是某个家族的基因，某个通路的基因，某个预后模型中的基因，hub基因等 2）得到分子分型后，可以对不同亚型的临床特征，病理分期，生存状态，免疫特征（RNAseq|免疫浸润也杀疯了，cibersoert

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怎么分析和展示RNAseq基因表达数据中基因的相关性

介绍 TCGA是癌症基因组分析中相当流行的数据库，针对里面数据的挖掘结果、软件工具发表了许多CNS文章，不过现在已经被整合进GDC数据平台了。...今天的分析用的就是TCGA肺腺癌的数据集（TCGA-LUAD），可以点击这里进入UCSC的数据集资源库下载。 RNAseq的结果中包含了数万个基因的表达值，而我们往往感兴趣的只是少数。...R实现下面看怎么用corrgram包实现：首先构建两个用来读写tsv文件（table键分隔的文件，TCGA数据集以这种格式存储）的函数。...构建一个函数来实现展示基因表达量相关性的功能，它主要完成3件事情，根据输入参数提取出进行分析的数据集，将这个数据集作为参数传入corrgram函数，然后将生成的图形输出。...如果参考使用下面函数时有什么问题，争取自己动手改改，也可以文章下方留言。因为RNAseq数据中包含的病人类型不一，所以在分析所有样本后，我增加提取癌症病人的代码，主要是原位瘤和转移瘤。

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必会的TCGA数据挖掘工具之RTCGA

R包安装首先用bioconductor安装RTCGA包，在获取不同类型的数据进行分析的过程中，都要先安装特定的包！...BiocManager::install("RTCGA") library(RTCGA) #先用infoTCGA()看一下R包中的数据统计 infoTCGA() 数据获取及分析 01 基因表达数据...##首先提取这三个基因在COAD、LUAD中的表达矩阵 library(RTCGA.mRNA) expr rnaseq包数据进行PCA分析，expressionsTCGA ()函数获取表达数据，在这里我们使用全部基因进行PCA。...(clinical)) dim(clinical) 使用survivalTCGA()函数可以从RTCGA.clinical中获取临床数据，如果不注明extract.cols参数，那么结果只有三列：times

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GEO2R更新后可以分析bulk RNAseq

Omnibus）就是其中的佼佼者啦，它有一个在线分析工具GEO2R，用于比较两个或多个基因表达数据集，并识别在不同条件下表达显著差异的基因。...GEO2R的结果显示为按p值排序的基因表，并作为图形图的集合，以帮助可视化差异表达基因和评估数据集质量。 GEO2R一般通过数据集下方的蓝色按钮进入并使用。...输出结果中不仅包含差异基因列表，还包括常见的样本count分布图、质控图、火山图、PCA图等，甚至每个差异基因在网页上点看还能看到分组的表达量图。虽然比较丑但贵在实用！...GEO2R输出结果缺点： 1、目前芯片用得越来越少，RNAseq越来越普及，本次更新前不支持RNAseq数据一直是弊病，限制它的使用。这次更新终于解决这个问题了！ 2、无法做后续的富集分析。...目前GEO2R支持使用DESeq2对GEO及SRA库中的数据进行差异分析，输入文件是NCBI-computed raw count matrices。

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R语言TCGA数据下载与整理

其中，file_id_1, file_id_2等是你从GDC查询结果中获取到的文件ID。...在R中读取下载的TCGA数据下载完成后，可以使用R加载这些数据，并进行整理。...整理表达矩阵在将数据合并成一个大的表达矩阵之前，首先需要从每个文件中提取基因ID和表达量数据。...具体操作包括：下载数据：使用gdc-client工具从GDC下载TCGA数据。读取数据：在R中读取下载的.tsv文件。整理表达矩阵：将数据提取并合并成一个统一的表达矩阵。...添加行列名：确保行名为基因ID，列名为样本ID。获取样本与文件名对应关系：便于后续分析。使用easyTCGA包：简化TCGA数据的操作。

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RNAseq｜oncoPredict 药物反应预测，+基因，+分型，+模型的联合可视化

oncoPredict 是一款用来预测药物反应的R包，背景知识有很多介绍的了，这里介绍下真实的使用场景以及后续联合基因表达，分子分型或者预后模型等的联合。...一载入数据，R包 1，安装R包 oncoPredict是CRAN中的包，直接install.packages安装，但是大概率会遇到缺少数据库相关R包的情况，根据提示安装即可。...可以直接使用R包oncoPredict整理好的这两个数据库的rdata文件，下载链接https://osf.io/c6tfx/files/osfstorage。...3，读取三个数据集训练集使用GDSC-V2 ，预测集使用之前使用的SKCM的表达矩阵 ## 药物训练集 trainingExprData=readRDS(file='....1，重点基因表达量-相关性点图重点基因可以来自于RNAseq|WGCNA-组学数据黏合剂，代码实战-一（尽）文（力）解决文献中常见的可视化图找到的hub基因，RNAseq|Lasso构建预后模型，绘制风险评分的

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ChIP-seq 分析：基因集富集（11）

基因集检测转录因子或表观遗传标记可能作用于按共同生物学特征（共享生物学功能、RNAseq 实验中的共同调控等）分组的特定基因组。...我们不会在测试中直接访问这些数据库库，但会使用广泛使用它们的其他 R/Bioconductor 库。 3....从这个对象中，我们可以提取最丰富的基因本体类别的数据框。...，我们还可以使用 clusterProfiler enricher 函数针对我们作为 gmt 文件导入的自定义基因集测试我们的基因列表。...的基因映射相同的术语（尽管它必须从 tibble 转换为 goseq 的数据框）来运行基因集富集测试。

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RNA-seq数据上游处理完整流程

生信医道前言今天卡卡在处理RNA-seq的数据，整理出来一份上游的处理流程，分享给大家。从环境搭建到最终的表达量定量，一步步带你掌握RNA-seq数据分析的核心技能。...--alignMatesGapMax 1000000：配对读段间最大距离featureCounts定量分析featureCounts是Subread包中的核心工具，用于对比对结果进行基因水平的读段计数。...-o：输出文件名-g gene_id：使用基因ID作为特征标识符配对末端参数：-p：配对末端模式，将一对读段作为一个片段计数-B：只计数两端都成功比对的读段对-C：不计数嵌合比对的读段比对质量参数：--...Log.final.out：比对统计信息ReadsPerGene.out.tab：STAR生成的基因计数表计数结果文件counts.txt：详细的featureCounts输出gene_counts_matrix.txt...：简化的基因表达矩阵counts.txt.summary：计数统计摘要结束语通过这个完整的流程，你就可以从原始的FASTQ文件得到用于下游分析的基因表达矩阵了！

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手把手教你用R语言下载TCGA数据库：RTCGA

该包实际上一系列根据数据类型分离的包，相当于要先下载这些离线数据R包之后再直接从离线数据包里面获取TCGA的所有数据。...具体网址： https://rtcga.github.io/RTCGA/index.html 下面开启你的R界面，学习该包： 1....查看所包含的数据，用info（）命令： ? 结果如下： ? 4.这里以肺癌为例，提取芯片的表达数据，用expressionTCGA函数进行提取： ? 结果如下： ? 5....对感兴趣基因提取相应的表达量。 ? 结果如下： ? 6. 这里同样以肺癌为例，提取RNAseq的表达数据，用expressionTCGA函数进行提取： ? 结果如下： ? ? 7....对感兴趣基因提取相应的RNAseq表达量，注意提取感兴趣的基因需要输入格式为：Gene Symbol|Entrz ID ? 结果如下： ? 获得了这个矩阵，就表示你的数据下载成功了！

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生存分析就是一个任人打扮的小姑凉

我这里选择最方便的网页工具：https://xenabrowser.net/heatmap/ 选择合适的数据集及样本信息还有基因来演示一下，随便选择一个基因一个癌症吧，如下： ?...过滤一下，仅仅是保留tumor的表达量信息和病人临床信息，再次制作生存分析曲线，如下所示： ? 可以看到，之前明明是显著的结果消失了，而且不管是使用哪种表达量划分方式，都达不到统计学显著阈值。...当然不是，还可以使用R包，一个非常棒的外国小哥博客写的很清楚：http://r-addict.com/2016/11/21/Optimal-Cutpoint-maxstat.html 还有专门的文章，这里就不细心讲解啦...首先下载我们前面的数据文件：'PLEKHA5-BRCA.tsv' 内容如下：总共6列，在前面的网页工具：https://xenabrowser.net/heatmap/ 选择对应的信息下载即可：...然后是R代码读入上面的文件，主要是列名需要保证正确无误！！！

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手把手教你用R语言下载TCGA数据库：RTCGA

RTCGA这个包工作流程如下：该包实际上一系列根据数据类型分离的包，相当于要先下载这些离线数据R包之后再直接从离线数据包里面获取TCGA的所有数据。...查看所包含的数据，用info（）命令：结果如下： 4.这里以肺癌为例，提取芯片的表达数据，用expressionTCGA函数进行提取：结果如下： 5. 对感兴趣基因提取相应的表达量。...结果如下： 6. 这里同样以肺癌为例，提取RNAseq的表达数据，用expressionTCGA函数进行提取：结果如下： 7. ...对感兴趣基因提取相应的RNAseq表达量，注意提取感兴趣的基因需要输入格式为：Gene Symbol|Entrz ID 结果如下：获得了这个矩阵，就表示你的数据下载成功了！...OK，今天的教程主要是带大家体验TCGA基于R语言的第六种数据下载方式，下期我们继续推出TCGA的第七种编程方式下载，今天的数据下载先讲到这，下期再见。

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UCSCXena 数据库

但是一个个数据库去下载太麻烦，USCS Xena 数据库就整合了多个数据库，其中就包括这两个数据。官网也贴心的给了介绍。...直接在网页下载也很方便的。 UCSCXenaTools 基本使用 UCSCXenaTools 是一个 R 包，可以在 R 中直接下载 UCSCXena 数据。...# 查询符合条件的数据集 XenaDownload(destdir = "./") %>% # 下载数据到当前目录 XenaPrepare() # 准备下载的数据以便在 R 中使用生存分析...cli 的数据 cli 提取 PAAD 生存数据集 head(cli) #...gene expression RNAseq", Label == "IlluminaHiSeq") # 选择基因表达 RNAseq 数据集，使用 IlluminaHiSeq 平台

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合并新版TCGA表达矩阵R代码叕更新了—RNA类型也给你提出来

TCGA数据库在2022年4月初进行更新之后，小编第一时间给大家展示了TCGA数据库的变化，用图文的方式详细介绍了新版TCGA数据库RNAseq数据下载方法。...小编也针对新版TCGA数据库格式，为各位小伙伴提供了两种合并新版TCGA中RNAseq表达谱数据的方法 ☞R代码合并新版TCGA数据库RNAseq表达谱数据 ☞ 零代码合并新版TCGA数据库RNAseq...表达谱数据有小伙伴反馈，合并得到的矩阵里面只有ensembl gene ID，没有基因名字，不方便后续数据分析。...小编以迅雷不及掩耳之势就把R代码给更新了 ☞ 合并新版TCGA表达矩阵R代码叒更新了—基因名字也给你提出来会得到下面的矩阵。...我们可以从合并的完整的表达矩阵中根据type来挑选。更新后的R代码+完整注释，下载地址参考☟☟☟ ☞R代码合并新版TCGA数据库RNAseq表达谱数据

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经典教程：全转录数据分析实战

实践操作：检索额外的数据集从 Zenodo 导入文件：打开面板上的 upload菜单上传数据为：Datasets 再次，复制表格数据，粘贴到文本框中，然后按“build” SRR11611349...[引用] 为了获得合理的结果，我们需要分析完整数据集。您可以按照上述教程使用完整数据集进行分析，也可以将我们从完整数据集生成的 DESeq2 分析结果导入到您的历史数据中。...在继续进行进一步分析之前，类似于 miRNA 数据分析，导入从完整 mRNA 数据集生成的 DESeq2 结果。...实践操作：检索完整 mRNA 数据集上的 DESeq2 分析结果从 Zenodo 导入文件：点击 upload 菜单点击 Paste/Fetch 按钮复制 Zenodo 链接并按“Start”...所需的数据集在数据库中可用：实践操作：从数据库导入数据进入Shared data（顶部面板）并点击Data Libraries 在搜索框中输入以下标识符：4710649 选择以下文件： https:

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经典教程：全转录数据分析实战

实践操作：检索额外的数据集从 Zenodo 导入文件：打开面板上的 upload菜单上传数据为：Datasets 再次，复制表格数据，粘贴到文本框中，然后按“build” SRR11611349...您可以按照上述教程使用完整数据集进行分析，也可以将我们从完整数据集生成的 DESeq2 分析结果导入到您的历史数据中。...在继续进行进一步分析之前，类似于 miRNA 数据分析，导入从完整 mRNA 数据集生成的 DESeq2 结果。...实践操作：检索完整 mRNA 数据集上的 DESeq2 分析结果从 Zenodo 导入文件：点击 upload 菜单点击 Paste/Fetch 按钮复制 Zenodo 链接并按“Start”...所需的数据集在数据库中可用：实践操作：从数据库导入数据进入Shared data（顶部面板）并点击Data Libraries 在搜索框中输入以下标识符：4710649 选择以下文件： https:

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GDCRNATools--一个R包就能解决TCGA数据处理和可视化！

导语 GUIDE ╲ GDCRNATools是一个易于使用的用于整合GDC中lncRNA、mRNA和miRNA数据的R/Bioconductor软件包。...基因组数据共享数据库（GDC）维护着来自美国国家癌症研究所（NCI）计划的标准化基因组，临床和样本数据，包括TCGA和TARGET，它也接受来自非NCI支持的癌症研究计划的高质量数据集，例如来自Foundation...GDCRNATools是一个R软件包，它提供了一个易于使用且全面的方法，用于下载，分析和可视化GDC中的RNA表达数据，重点在于解读癌症中与lncRNA-mRNA相关的ceRNA调控网络。...在这里，我们使用一个小的数据集来进行ceRNAs网络分析的最基本步骤。...如果不同样本的数据位于单独的文件夹中，可以指定organized = FALSE，否则，指定organized = TRUE。

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一句代码完成lasso回归

数据挖掘的本质是把基因数量搞小，比如表达量矩阵通常是2万多个蛋白编码基因，不管是表达芯片还是RNA-seq测序的，采用何种程度的差异分析，最后都还有成百上千个目标基因。...如果是临床队列，通常是会跟生存分析进行交集，或者多个数据集差异结果的交集，比如：多个数据集整合神器-RobustRankAggreg包，这样的基因集就是100个以内的数量了，但是仍然有缩小的空间，比如...family = 'cox'，不过同样的，可以提取分类器的基因，看其对应的基因集，也不重要； coefs.v ...真实案例前面的表达矩阵和表型信息，我们都是直接使用了教程：使用curatedTCGAData下载TCGA数据库信息好用吗，随机挑选的基因，所以我们设置好了随机数种子，params 数据集呢，通常是1000以内，然后去走lasso回归分析，定位到更少的基因数量。与我最开始点题的数据挖掘的本质是把基因数量搞小相呼应啦。

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不同数据来源的生存分析比较

于是想重复一下，这篇文献的数据来源是GOBO，一个乳腺癌的专属数据库，所以我一开始选择了调用TCGA的数据，但是很可惜这个结果的癌症种类特异性是比较强的，试了几种癌症都没有这么显著的结果，要么就是相反的结果...tidyverse) # 提取生存情况信息 survivalTCGA(BRCA.clinical) -> BRCA.surv # 提取两种基因的表达信息 expressionsTCGA( BRCA.rnaseq...可以看到和文献结果基本一致。不过我这里采取的分组和文献中不完全相同，文献中是把两种基因的表达量整合到一起，而我选择了把所有可能的情况都列入分组。...1.数据预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载的，select_exp.txt是取了想要的两种基因的数据，...因为原数据包含所有基因的表达信息，读进R里非常慢 exp=read.table("select_exp.txt",sep = '\t',header = T) tmp=t(exp) exp=data.frame

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RNAseq纯生信挖掘思路分享？不，主要是送你代码！（建议收藏）

每月一生信流程之RNAseq123

RNAseq|组学分型-ConsensusClusterPlus（一致性聚类）， NMF（非负矩阵分解）

怎么分析和展示RNAseq基因表达数据中基因的相关性

必会的TCGA数据挖掘工具之RTCGA

GEO2R更新后可以分析bulk RNAseq

R语言TCGA数据下载与整理

RNAseq｜oncoPredict 药物反应预测，+基因，+分型，+模型的联合可视化

ChIP-seq 分析：基因集富集（11）

RNA-seq数据上游处理完整流程

手把手教你用R语言下载TCGA数据库：RTCGA

生存分析就是一个任人打扮的小姑凉

手把手教你用R语言下载TCGA数据库：RTCGA

UCSCXena 数据库

合并新版TCGA表达矩阵R代码叕更新了—RNA类型也给你提出来

经典教程：全转录数据分析实战

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一句代码完成lasso回归

不同数据来源的生存分析比较

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