主要是该教程是介绍R教程后，为学习我R语言视频的粉丝们录制的视频，学习差异分析的同时顺便巩固R语言，所以该教程介绍处理TCGA数据集的时候，很多R基础函数的应用都在里面。...获取的数据如下：前3列我们只要gene_name这一列，而且这一列有重复的。原因在【16-gtf文件信息提取】和【生信中各种ID转换】文章中有介绍。基础知识看文章【常用生物信息 ID的介绍】。...= 0,]#删除在所有样本中不表达的基因 exp = arrange(exp,gene_name) #按照gene_name列排序 exp = exp[!...exp = exp[,-c(1:3)] #删除多余的列用于后续分析 head(exp)[,1:3] group就是分组信息的一个向量，和列名一一对应。...这里的案例数据是TCGA的。
，并没有自己作原发组对照，也可能是这个原因，数据集的作者并没有发表相关文献 根据数据集的描述信息和数据集被使用信息，我们在一篇被撤回的文章中找到了该数据集使用的来自TCGA的对照样本 RETRACTED...# TCGA 分组 ###### 数据整合##### # 看看下载好的TCGA数据 load("....legend.title = "Groups") + theme_bw() p1 不同的数据集整合按理来说要去除批次效应，但是需要注意的是这里的”批次“正是我们的实验分组...但是如果你的实验设计是： 第一个批次：3个处理样品 第二个批次：3个对照样品 那我就只能奉劝你，对这个数据集说拜拜了！...---- 以上就是本期全部内容 分别谈了分组差异很小如何解决以及使用无分组数据集的注意事项
在这个例子中，基因X和基因Y有相似的表达水平，但是映射到基因X的reads数会比映射到基因Y的reads数多得多，因为基因X更长。...使用DESeq2对Mov10数据集进行计数标准化 现在我们已经了解了计数归一化理论，接下来我们将使用DESeq2归一化Mov10数据集的计数。...匹配元数据和计数数据 我们应该始终确保示例名称在两个文件之间匹配，并且示例的顺序正确。如果不是这样，DESeq2将输出一个错误。...files all(colnames(txi$counts) %in% rownames(meta)) all(colnames(txi$counts) == rownames(meta)) 如果数据不匹配...设计公式指定元数据表中的列，以及在分析中应该如何使用这些列。对于我们的数据集，我们只对一个列感兴趣，即~sampletype。
参考文章： 超详细的DESeq2和edgeR包的基本原理和实战案例 一文就会TCGA数据库基因表达差异分析【过后付费当赞赏】 基于count数据的基因差异表达分析万能代码【和本文代码差不多】 代码：...数据库中33中癌症类型 project <- getGDCprojects()$project_id project <- project[grep("TCGA-",project)] # proj =...fil_col = "gene_type", filter = FALSE) ##过滤不表达的基因...：该函数在前面文章【基于count数据的基因差异表达分析万能代码】中有提到，获取方式在最早的差异分析教程文章中获取【一文就会TCGA数据库基因表达差异分析】，现在分享一下这个函数。...size = 4, segment.color = "black", #连接线的颜色，就是名字和点之间的线 show.legend
需要下载的数据有：表达数据，临床信息）差异分析 （常用的方法：edgeR / DESeq2 / limma。...###参数是一个数据框，对他的行名取子集，取出change列是UP的行名。###三个R包差异分析结果都有统一的change列，所以可以用相同的函数取子集。...###画图后会出现分组与聚类不匹配的问题，没有错误，但是不好解释期待值：tumor和normal各成一簇，但是实际上不一定是这样的。...希望各成一簇，解决办法：1、增删、换基因；2、取消聚类 cluster_cols = F a、前提：矩阵的顺序是先tumor后normal，或者先normal后tumor，不聚类时，热图列的顺序与矩阵的顺序完全匹配...intersect_all(cg1,cg2,cg3)gs = sample(cg,100)dat = log2(cpm(exp)+1)draw_heatmap(dat[gs,],Group)以上代码输出的结果出现分组与聚类不匹配的问题
本文目标： （1）使用edger包做TCGA数据库RNA-seq数据差异分析 （2）使用deseq包做TCGA数据库RNA-seq数据差异分析 （3）使用limma包做TCGA数据库RNA-seq...数据差异分析 （4）如何在没有生物学重复的情况下（比如说只有两个样本，来求取差异基因） DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于RNA-Seq数据，同样也可以处理类似的ChIP-Seq...edgeR 使用经验贝叶斯估计和基于负二项模型的精确检验来确定差异基因。 特别地，经验贝叶斯用于通过在基因之间来调节跨基因的过度离散程度。...DESeq能够分析具有少量重复的实验。DESeq技术上可以在没有任何生物学重复的情况下进行实验。DESeq2是在DESeq基础上更新的软件。 （1）edgeR包的差异分析代码。...，表达量数据每一列是一个样本，第一列为基因名 rt = read.csv("mRNA_exprSet.csv",sep=",",header=T) rt=as.matrix(rt) rownames
长期更新列表： 使用R语言的cgdsr包获取TCGA数据（cBioPortal）TCGA的28篇教程- 使用R语言的RTCGA包获取TCGA数据 （离线打包版本）TCGA的28篇教程- 使用R语言的RTCGAToolbox...包获取TCGA数据 （FireBrowse portal）TCGA的28篇教程- 批量下载TCGA所有数据 （ UCSC的 XENA）TCGA的28篇教程- 数据下载就到此为止吧TCGA的28篇教程-...指定癌症查看感兴趣基因的表达量TCGA的28篇教程- 对TCGA数据库的任意癌症中任意基因做生存分析TCGA的28篇教程-整理GDC下载的xml格式的临床资料 TCGA的28篇教程-风险因子关联图-一个价值...30 -> rlog，大数据集 -> VST。...DESeq2为count数据提供了两类变换方法，使得不同均值的方差趋于稳定：regularized-logarithm transformation or rlog(Love, Huber, and Anders
TCGA数据下载就易用性来说，RTCGA包应该更好用，且由于是已经下载好的数据，使用比较稳定。但是也由于是下载好的数据，不能保证数据都是全新的。...这两种的GDCquery的参数会有少许不同，这里主要以harmonized数据为主，下载TCGA-READ和TCGA-COAD项目的RNA-seq数据。...表达量：一个表达量矩阵，行是基因或者相关特征，列是样本或相关特征; 列注释：样本相关的注释，比如病人信息、生存数据等等； 行注释：基因相关的注释，比如基因名称、长度、位置、ID等等。...数据合并并使用DEseq2的Normalization方法。...log-rank和cox回归的区别在于是cox是半参数检验，需要对数据有一些先验假设，另外cox回归并不不局限于拟合数据是分类变量，也可以是连续变量。
为了创建一个Summarized Experiment对象，我们需要使用最新的基因组注释文件进行数据注释。...不幸的是，在GRCh38.p7 这样的注释文件更新后，比如一些基因缩写名称的改变/删除、更改基因坐标等。这可能会导致一些TCGA数据的丢失。...这个参数可以省略不设置。 （8）file.type 主要是在GDC Legacy Archive下载数据的时候使用，可以参考官网说明。在GDC Data Portal下载数据，该参数省略不设置。...数据下载实例 基因表达数据的下载 我们以乳腺癌(BRCA) 数据集的下载和分析作为案例进行讲解。...is available # 将TCGAtumor_purity方法纯化后的数据与肿瘤组织中的数据(已去除异常值)的分子亚型数据进行setdiff运算 # 也就是将在Purity.BRCA肿瘤组织中都具有分子亚型的
require("DESeq2")) BiocManager::install("DESeq2") if(!...TCGA_pancancer_lncrna_clin.rdata：lncRNA和样本信息整合到一起的数据，行是样本，列是基因，前34列是临床信息，包含生存数据 TCGA_pancancer_mrna_clin.rdata...：mRNA和样本信息整合到一起的数据，行是样本，列是基因，前34列是临床信息，包含生存数据。...：mRNA和样本信息整合到一起的数据，行是样本，列是基因，前2列是sample_id和sample_type TCGA+GTEx pan-cancer TCGA和GTEx并不是一对一的关系，如下图所示(...前4列是样本信息，后面的列是mRNA 后续分析 有了数据就可以在进行各种分析了，前提是你的R语言基础够好，比如可以试着学习果子老师这几篇推文里的图： 跟Nature一起学习TCGA,GTEx和CCLE数据库的使用
生物信息数据分析教程视频——01-TCGA数据库RNAseq数据下载与整理 生物信息数据分析教程视频——02-TCGA数据库miRNA数据下载与整理 生物信息数据分析教程视频——03-有关TCGA数据库临床数据的问题...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 生物信息数据分析教程视频——05-TCGA数据库中甲基化数据的下载和整理 生物信息数据分析教程视频——06-GEO数据库中芯片数据的下载和整理...生物信息数据分析教程视频——07-TCGA数据库：基因的表达探索 生物信息数据分析教程视频——08-TCGA+GTEx数据库的数据整理 生物信息数据分析教程视频——09-TCGA+GTEx数据库联合表达分析...生物信息数据分析教程视频——10-TCGA数据库:miRNA的表达探索 生物信息数据分析教程视频——11-筛选相关性基因 生物信息数据分析教程视频——12-基因之间的相关性分析及可视化 生物信息数据分析教程视频...——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较 生物信息数据分析教程视频——14-芯片数据的表达差异分析 生物信息数据分析教程视频——15-clusterProfiler
Mov10 归一化现在我们知道了计数归一化的理论，我们将使用 DESeq2 对 Mov10 数据集的计数进行归一化。...数据匹配我们应该始终确保样本名称在两个文件之间匹配，并且样本的顺序相同。如果不是这种情况，DESeq2 将输出错误。...))如果数据不匹配，可以使用 match() 函数重新排列它们。...创建对象让我们从创建 DESeqDataSet 对象开始，然后可以更多地讨论其中存储的内容。要创建对象，我们需要将计数矩阵和元数据表作为输入。我们还需要指定一个设计公式。...设计公式指定元数据表中的列以及它们在分析中的使用方式。对于我们的数据集，我们只有一列感兴趣，即 ~sampletype。
下载方法：新版TCGAbiolinks包学习：批量下载数据 # 查询 query <- GDCquery(project = "<em>TCGA</em>-COAD", data.category...最后是根据肿瘤组织和正常组织进行分组： 这里我们只选择了实体瘤和部分正常组织。如果你想选择更多，只要在typesample参数中添加更多类型即可。...可选类型见下图，也是根据TCGA-barcode进行判断的： # selection of normal samples "NT" samplesNT <- TCGAquery_SampleTypes...结果非常完美，同时提供了gene_name和gene_type，也就是说我们一开始不取子集也是可以的~~，最后再取也行！ 使用DESeq2进行差异分析 连接DESeq2那真是太简单了，无缝衔接！！...制作分组信息 其实我们的对象中包含了sample_type这一列信息，就在coldata中，但是有点过于详细了。
通过上图得到的三个重要信息： 数据下载链接 样本数：1217 count值计算方法：log2(count+1) 下载好样本信息及表达矩阵的数据之后，我们就可以开始处理数据了。...= '') ## 检查一下表头，其实Xena上有两个样本信息的文件，选择'TCGA-BRCA.GDC_phenotype.tsv.gz'的原因就在于另一个样本信息文件所包含的内容过少。...(phenotype_colnames <- asN.data.frame(colnames(phenotype_file))) ## 三阴性乳腺癌的患者不表达ER，PR，Her2，所以先检查一下样本信息中的这三列...(a) a[1:4,1:4] rownames(a)=a[,1] a=a[,-1] genes=rownames(a) a[1:4,1:4] ## 在数据的介绍页面上我们已经得知了数据的计算方法现在我们只要把它还原回去就可以了...样本的命名可以区分正常组织和肿瘤样本的测序结果 group_list=factor(ifelse(as.numeric(substr(colnames(exprSet),14,15)) < 10,'tumor
导入表达矩阵 开始导入文件夹中的 featureCounts 表。本教程将使用 DESeq2 对样本组之间进行归一化和执行统计分析。...导入metadata 导入元数据文本文件。SampleID 必须是第一列。...# 导入元数据文件 # 使行名称与 countdata 中的 sampleID 相匹配 metadata <- read.delim("example/metadata.txt", row.names...DESeq2对象 根据计数和元数据创建 DESeq2 对象 # - countData : 基于表达矩阵 # - colData : 见上图 # - design : 比较 ddsMat <- DESeqDataSetFromMatrix...) == FALSE) # 创建一个log2倍数变化的基因矩阵 gene_matrix <- results_sig_entrez$log2FoldChange # 添加 entrezID 作为每个
Mov10 归一化 现在我们知道了计数归一化的理论，我们将使用 DESeq2 对 Mov10 数据集的计数进行归一化。...数据匹配 我们应该始终确保样本名称在两个文件之间匹配，并且样本的顺序相同。如果不是这种情况，DESeq2 将输出错误。...(meta)) 如果数据不匹配，可以使用 match() 函数重新排列它们。...创建对象 让我们从创建 DESeqDataSet 对象开始，然后可以更多地讨论其中存储的内容。要创建对象，我们需要将计数矩阵和元数据表作为输入。我们还需要指定一个设计公式。...设计公式指定元数据表中的列以及它们在分析中的使用方式。对于我们的数据集，我们只有一列感兴趣，即 ~sampletype。
数据管理技术好坏评判的标准： （1）数据冗余 （2）数据共享 （3）数据独立性 （4）数据统一集中管理 数据库： 按一定结构组织存储的、集成的、可共享的数据的集合。...结构数据模型（简称数据模型） 1）层级模型 2）网状模型 3）关系模型等 关系型数据库的数据结构 关系 元组 属性 元数（度、目） 关系模式：关系结构的描述 R(A1，A2，A3，…,...不遵循范式要求，去掉完整性约束，减少表之间的依赖 3）弹性可扩展 可在系统运行的过程中，动态的删除和增加节点 4）多副本异步复制 数据快速写入一个节点，其余节点通过读取写入的日志来 实现异步复制...replace向表中插入数据时，首先尝试插入数据到列表中；若发现表中已有此行数据（根据主键或唯一索引判断），则先删除此行数据再插入新数据，否则直接插入新数据。...使用set子句插入数据 可以不按顺序插入数据，对允许空值的列可以不插入 利用set子句向se_course表插入数据。
特别是，许多数据整理步骤均来自这个教程。 DESeq2差异表达分析 ? 在鉴定了scRNA-seq簇的细胞类型之后，我们通常希望在特定细胞类型内的条件之间执行差异表达分析。...注意：不要对这个数据集运行 head() ，因为它仍然会显示数千列，所以我们只查看了前六行和前六列。 接下来，我们可以了解一下每个细胞的元数据。...为此，我们将以匹配样本ID的因子级别的顺序，对单个细胞元数据中的样本进行重新排序，然后只从与该样本对应的第一个细胞中提取样本信息。...DESeq2首先将计数数据归一化，以消除样本之间文库大小和RNA组成的差异。然后，我们将使用归一化计数在基因和样本水平上为QC绘制一些曲线图。...我们需要包括计数，元数据和设计公式以进行我们感兴趣的比较。在设计公式中，我们还应在元数据中包含我们想要回归其变化的任何其他列（例如批次，性别，年龄等）。
： library(edgeR) mrna_expr_cpm <- cpm(mrna_expr_counts) 简单看下数据情况，都是19938行，44列。...对于TCGA这种转录组数据，差异分析就用counts，使用DESeq2包，后续的各种分析都用vst，没啥问题。...(limma包)也是可以的(不推荐)，可以多看看文献~ fpkm现在都不推荐使用了！...7.maftools需要的文件如何自己整理 8.TCGAbiolinks的甲基化数据分析 9.新版TCGA数据库不同癌种的组学数据合并 10.TCGA官网下载的文件数量竟然和TCGAbiolinks不一致...版 15.1行代码提取TCGA的6种表达矩阵是有视频教程的 16.ChAMP分析甲基化数据：标准流程 17.ChAMP分析甲基化数据：从β值矩阵开始的流程 18.ChAMP分析TCGA结直肠癌的甲基化数据
列线图预测BLCA患者3/5年总生存期 A图：用于预测总生存期的列线图 B图：(数据集：entire dataset) 用列线图预测3年总生存期的校准图 C图：(数据集：entire dataset)...用列线图预测5年总生存期的校准图 D图：(数据集：primary dataset) 用列线图预测3年总生存期的校准图 E图：(数据集：primary dataset) 用列线图预测5年总生存期的校准图...各因素的预后价值 A图：(数据集：entire dataset) 列线图预测总生存期的ROC曲线 B图：(数据集：primary dataset) 列线图预测总生存期的ROC曲线 C图：三lncRNA标志与单个...(来自山大第二医院的样本) 27个BLCA患者与正常患者组织中三种lncRNA的表达情况 作者通过TCGA数据库(图9A)和27个患者组织标本(补充图3A)，证实BLCA组织中的RNF144A-AS1...小结 作者利用TCGA数据库，通过R语言的DESeq2包筛选差异基因，随后进行单因素和多因素Cox回归分析，筛选出与预后显著相关的三lncRNA生物标志物，并基于该标志物的风险评分，结合TNM分期和年龄
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
