其实是没办法简单的回答是否可以整合TCGA和GTEx数据库，或者说该如何结合，这背后的统计学略微有点复杂，不仅仅是批次效应。...TCGA和GTEX是两个超级大的拥有RNA-seq数据的计划，其中TCGA涵盖33种癌症，超1万个样品，而GTEX也有500多个病人的50多种组织的近1万个样品数据。...比较常见的5个转录组定量流程 整合TCGA和GTEx数据库的文献 非常多！...adrenocortical carcinoma progression by WGCNA 也会涉及到TCGA数据库和GTEx的整合。...首先下载TCGA和GTEx数据库的TPM表达矩阵： Gene transcripts per million (TPM) data were downloaded from the UCSC Xena
导语 GUIDE ╲ GEPIA (Gene Expression Profiling Interactive Analysis) web服务器是2017年推出的，是基于TCGA和GTEx数据库中肿瘤和正常样本进行基因表达分析的一个资源...数据库介绍 GEPIA2具有198 619种isoforms（功能上相似的蛋白质，具有相似但不完全相同的氨基酸序列，由不同基因编码，或由去除不同外显子的相同基因的RNA转录本编码）和84种癌症亚型，从基因水平扩展到转录本水平将基因表达量化...此外，GEPIA2采用了受单细胞测序研究启发的新的基因特征量化分析技术，提供定制分析，用户可以上传自己的RNA-seq数据，并与TCGA和GTEx样本进行比较。...选择要测试的模型，会通过每个子类型的样本得到一个概率矩阵。要求上传的基因表达谱应该是带有Hugo基因名称的TPM值。...建议上传由XENA pipeline处理的表达文件，由GEPIA使用。 04 数据资源 这里展示了GEPIA2中可用的TCGA/GTEx数据量。在组织标本tab中，进行了肿瘤与正常的比较。
图片来源：GEPIA2 作者：李瑞萌 审校：Jimmy GEPIA2 是北京大学张泽民老师实验室开发的一个网站，能够对TCGA和GTEx项目共9736个肿瘤样本、8587个正常样本的RNA－seq表达数据进行分析...7 Similar Genes Detection 在 "TCGA Tumor", "TCGA Normal" 或者 "GTEx"样本中，搜索具有相似表达特征的基因、isoform或者signature...8 Dimensionality Reduction 输入要研究的基因列表，选择感兴趣的"TCGA Tumor", "TCGA Normal" 或者 "GTEx"样本集以及其他参数，就会得到2D plot...并且，基因和isoform的表达谱数据也可以与TCGA、GTEx数据进行比较。 ?...01 下载数据并读入R中 (1) 从UCSC xena下载表达量数据和临床信息 首先，下载UCSC Toil RNA-seq Recompute数据。 ?
为什么要分割GTEx数据 GTEx数据库（https://gtexportal.org/home/datasets）中有人体各个器官和组织的转录组。...看过下面这些画图教程的小伙伴应知道： 【画图】冠状病毒结合的宿主细胞受体ACE2在人组织中的表达情况 【画图】ACE2在TCGA肺癌数据的表达情况（请不要过度解读这个图的结果！）...<-list() colnames(GTEx_Tpm)<-stringr::str_replace_all(colnames(GTEx_Tpm),"[...xxxx<-GTEx_Tpm[,colnames(GTEx_Tpm)[colnames(GTEx_Tpm) %in% rownames(x)]] write.csv...(file="tcga_gtex_tpm.RData") TCGAsample_split<-split(XenaSampleClin,XenaSampleClin$Tumor) TCGA_TpmOS_split
这样即使用户无需加载 Shiny，也能够简单自在的下载 癌症单基因数据了。 ❝这里单独说的 TCGA 不太全面，实际包含了 TCGA TARGET GTEx 3 个数据库，它们是个体水平的数据。...第 2 个是数据的类型，包括基因表达（gene），转录本表达（transcript）、突变（mutation）、拷贝数变异（cnv）和甲基化（methylation），默认是基因表达。...第 3 个是数据库，包括 toil（包括上面提到的 TCGA 等几个个体水平数据）和 ccle。 使用 了解函数参数后，使用就根据自己所需就行了。如果还不懂，可以不断试错。...1787-01" "TCGA-S9-A7J2-01" "GTEX-QV31-1626-SM-2S1QC" ... #> $ unit : chr "log2(tpm+0.001)" 可以查看部分数据...我们再看下它的 CNV 和 突变情况。
TCGA和GTEx的泛癌数据分析也是生信数据挖掘的必备技能，目前最好用的泛癌数据肯定是XENA网站上整理好的啦。我们直接下载用即可。...：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(...这个对应关系表可以在GEPIA网站免费下载)，TCGA的很多project在GTEx里是没有对应的样本的，并且GTEx和TCGA是1对多的关系哦~ 如果是需要TCGA+GTEx的泛癌数据，那就需要同时提供...8个rdata文件外，还会得到另外2个整合好的TCGA+GTEx数据： TCGA_GTEx_pancancer_lncRNA_pheno.rdata：TCGA和GTEx整合到一起的lncRNA表达矩阵和样本信息...前4列是样本信息，后面的列是lncRNA TCGA_GTEx_pancancer_mRNA_pheno.rdata：TCGA和GTEx整合到一起的mRNA表达矩阵和样本信息，注意：行是样本！
GEPIA整合了来自TCGA和GTEx项目中的基因表达谱数据，提供了多种数据分析和可视化功能，操作简单，方便广大科研人员对肿瘤的表达谱数据进行挖掘，对应的文章发表在Nucleic Acids Research...无论是哪种可视化方式，都是用于直观的查看肿瘤和正常个体间该基因表达量的差异。 2....Differential Genes 该部分分析在特定肿瘤中正常样本和肿瘤样本中的差异表达基因，可以自己定义差异基因分析的算法和对应的阈值，示意如下 ?...PCA 这部分进行PCA分析，指定多组样本，然后根据输入的基因的表达量进行PCA分析，可以生成2D和3D PCA的图，结果如下所示 ? ?...其核心的差异分析和生存分析等功能，已经可以满足绝大多数TCGA数据挖掘的需求，多种可视化结果更是锦上提花。如果只是对肿瘤的表达谱数据进行挖掘，GEPIA可以称得上是最简便的平台。
)] # ###在TCGA中没有正常样本，但可以匹配GTEx数据库中的正常样本的癌症类型 # proj4 <- c("TCGA-ACC","TCGA-LGG","TCGA-OV","TCGA-SKCM...","TCGA-TGCT","TCGA-UCS" ) # ###在TCGA中正常样本大于0小于10，但可以匹配GTEx数据库中的正常样本的癌症类型 # proj5 <- c("TCGA-CESC","TCGA-GBM...","TCGA-PAAD") # # ###在TCGA中正常样本大于0小于10，在GTEx数据库中也没有正常样本的癌症类型 # proj6 <- c("TCGA-PCPG","TCGA-SARC","...filter = FALSE) ##过滤不表达的基因 tpm <- tpm[apply(tpm,1,var) !...) + # geom_boxplot(aes(fill = Sample), show.legend = FALSE, width = 0.6) + #绘制箱线图展示肿瘤组织和正常组织的两组基因表达整体分布
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...——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...FALSE) ##过滤不表达的基因 tpm <- tpm[apply(tpm,1,var) !...#Parameters #sample_expression: Sample expression profile in FPKM, TPM format by RNA-seq or log2-transformed
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...——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...gene_type", filter = FALSE) ##过滤不表达的基因 tpm <- tpm[apply(tpm,1,var) !
通常我们在挖掘TCGA数据库的时候，会发现该项目纳入的正常组织测序结果是非常少的，也就是说很多病人都不会有他的正常组织的转录组测序结果，比如说乳腺癌吧，1200个左右的转录组数据，其中1100左右都是肿瘤组织的测序数据...这个时候我们就需要想办法加大正常组织测序样本量，既然TCGA数据库没有，我们就从其他数据库着手。...研究联盟的研究收集并研究了来自449名生前健康的人类捐献者的7000多份尸检样本，涵盖44个组织（42种不同的组织类型），包括31个实体器官组织、10个脑分区、全血、两个来自捐献者血液和皮肤的细胞系，作者利用这些样本研究基因表达在不同组织和个体中有何差异...RNA editing in mammals”的论文，采用GTEx数据探讨了与基因表达相关联的基因变异如何能够调节RNA编辑和X染色体失活现象。...如果真的要把GTEx数据库的转录组表达矩阵和TCGA的进行比较，还需要一定程度的去除批次效应。 我以前在生信技能树多次讲解，这里也不再赘述。
不怕TCGA的normal太少，用GTEx的正常组织作为对照，输出easy_input.csv文件。...type2 tpm ## 1 ACC tumor 4.1327 ## 2 ACC tumor 4.9519 ## 3 ACC tumor 3.0619 ## 4 ACC...) <- c("Tissues", "Groups", "Gene") # 剔除没有normal sample的tissue tcga_gtex_MESO <- tcga_gtex[tcga_gtex...$Tissues=="MESO",] tcga_gtex_UVM <- tcga_gtex[tcga_gtex$Tissues=="UVM",] tcga_gtex_withNormal <- tcga_gtex...plot p.box.dot <- p.box + geom_point(shape = 21, size=.5, # 点的形状和大小 position = position_jitterdodge
在TCGA数据库中下载的RNA-Seq的数据就有2种形式，raw counts 和FPKM，尽管有很多文章是直接利用FPKM进行分析的，但是FPKM存在不准确性，通常我们会使用TPM。...什么是TPM？我在前面的文章中就有介绍：RNA-seq的counts,RPM, RPKM, FPK值到底有什么区别？。...那么我们如何将这些数据进行转换成TPM的数据呢？read count和FPKM结果都可以转成TPM，但是因为FPKM跟TPM的计算都考虑了基因长度，所以从FPKM转TPM最方便快捷。...具体可参考前面的文章：RNA-seq的counts,RPM, RPKM, FPK值到底有什么区别？，这里提供的是R代码。 首先我们得有FPKM的数据，这里我以之前TCGA数据库的数据为例。...数据可在文章【TCGA数据库33个Project的RNA-Seq转录组数据为你整理打包好了】中下载。
比如，一个课题是为了说明 BACE2 基因在癌症研究领域很重要，就可以使用两个数据库（TCGA and GTEx），做出差异和生存的图表来辅助自己的研究。...Notably, by interrogating gene expression profiling in TCGA and GTEx dataset, we found that BACE 2 is...需求最大的是tcga数据库的生存分析和表达量差异，看看这两个视频： https://www.bilibili.com/video/av25643438?...p=6 首先看差异分析 BACE2 expression profiling by cancer type in TCGA normal and GTEx dataset by using GEPIA...但是，如果你想做到随心所欲，而不是这样的简陋的看差异和预后，R语言应该是你的不二选择
（1）第一个部分是纯代码分析某个基因在TCGA33类肿瘤中的差异分析。...（2）结合TCGA和GTEx数据库，这样做的好处是：因为TCGA中肿瘤样本和正常样本是不均衡的，甚至某些肿瘤是没有癌旁正常组织的。所以结合GTEx数据库，可以大大增加正常样本的数量。...（1）TCGA差异分析 下载TCGA rawcount数据。...cancer <- sort(cancer) for (i in 1:33) { cancer_select <- cancer[i] print(cancer_select) #下载rna-seq...的counts数据 suppressMessages({ query <- GDCquery( project = cancer_select, data.category
今天，第一季生信菜鸟团每周文献分享项目正式落幕，第二季就在不远处，我们会用更好的形式和方式回归。在接下来的一段时间，将会有一系列范癌TCGA专题文献分享在每周六和大家见面。 祝阅读愉快，一切顺利。.../articles/s41598-020-59516-z figure 文章介绍： TCGA和GTEX是两个超级大的拥有RNA-seq数据的计划，其中TCGA涵盖33种癌症，超1万个样品，而GTEX也有...它们各自的发起单位对RNA-seq数据处理不一样，而且后续也有一些新的流程处理试图统一两个数据库的RNA-seq数据分析结果，比较出名的5个是： TOPMed pipeline (https://github.com...5个流程应用到TCGA和GTEX，得到10个不同组合的数据 GDC (GDC-Xena/Toil, GDC-Piccolo, GDC-Recount2, GDC-MSKCC and GDC-MSKCC...GTEx (GTEx-Xena/Toil, GTEx-Recount2, GTEx-MSKCC, GTEx-MSKCC Batch) 做了非常完善的比较，并且公布全部代码在：https://github.com
而Gepia生存分析用到的也是490个病人。 ? 看来可能是因为Normal组引起的差异。查看了Gepia数据库的来源： ? 除了TCGA，Gepia还采用了GTEx的样本，GTEx是个啥？...再看一下oncomine （Oncomine 整合了GEO、TCGA和已发表的文献来源的RNA和DNA-seq数据），不同文章对这个基因的表达情况？结果如下： ? 大牛们的数据基本支持上调的趋势!...没细读，文章大意是：当不同数据源进行差异比较的时候（如对GTEx和TCGA数据），不能直接拿来比，需要用某种方法进行uniform进行标准化，balabalabala… ?...文章作者最后说我们成功的整合了GTEx和TCGA的数据，现在可以做比较了！ 这篇文章发表在2018年，后于Gepia的开发。...过程不详述，大概如下： 从USCS下载了TCGA的前列腺癌基因表达数据（550个样本）和临床病人数据。
数据库 数据量可以说是很可观了，前面我们介绍过很多了：TCGA的28篇教程-GTEx数据库-TCGA数据挖掘的好帮手 一期 2015年，GTEx发布了第一个阶段性成果，一次性在Science杂志上发表三篇研究成果...GTEx的研究从175名死者身上采集到了1641个尸检样本，这些样本来自54个不同的身体部位，对几乎所有转录基因的基因表达模式进行了观察，从而够确定基因组中影响基因表达的特定区域。...研究联盟的研究收集并研究了来自449名生前健康的人类捐献者的7000多份尸检样本，涵盖44个组织（42种不同的组织类型），包括31个实体器官组织、10个脑分区、全血、两个来自捐献者血液和皮肤的细胞系，作者利用这些样本研究基因表达在不同组织和个体中有何差异...RNA editing in mammals”的论文，采用GTEx数据探讨了与基因表达相关联的基因变异如何能够调节RNA编辑和X染色体失活现象。...top 50 表达基因功能 我看到：https://gtexportal.org/home/topExpressedGenePage 可以搜索，比如我搜索大脑的最高表达量基因，发现它的确可以把大脑区域和身体其它区域很容易的分开
上述circRNA的相互作用对可能参与了肝癌的发生和发展。 摘要 背景：环状RNA（circRNA）是一种新型的非编码RNA，在癌症的发病机理和发展中起着至关重要的作用。...miRNA和mRNA的表达谱从TCGA和GTEx数据库获得。 通过qPCR验证了微阵列的结果。基于circRNA-miRNA对和miRNA-mRNA对，构建了ceRNA网络。...CircRNA-miRNA-hub基因网络的构建及hub基因的功能富集分析 基于| log2FC | > 1且FDR <0.05时，作者从TCGA-LIHC和GTEx数据库中总共获得了2135个差异表达的...首先，使用venn图分析（下图A）展示了TCGA和GTEx中的106个circRNA相关靶基因和2135个DEG，并生成了7个常见靶基因DEG（CITED2，ACSL4，MARKS，KIF5B，AURKA...进一步使用EdgeR软件在TCGA和GTEx数据中验证了7个hub基因的表达水平，发现与正常组织相比，肿瘤组织中的AURKA，KIF5B和RHOA上调，如下图F所示。 ?
标准化的主要目的是去除测序数据的技术偏差：测序深度和基因长度。 测序深度：同一条件下，测序深度越深，基因表达的read读数越多。...RPKM与FPKM的区别：RPKM值适用于单末端RNA-seq实验数据，FPKM适用于双末端RNA-seq测序数据。...TPM的计算方法也同RPKM/FPKM类似，首先使用式2计算每个基因的表达值，去除基因长度的影响。随后计算每个基因的表达量的百分比，最后再乘以10^6，TPM可以看作是RPKM/FPKM值的百分比。...TPM与RPKM/FPKM的区别：从计算公式来说，唯一的不同是计算操作的顺序，TPM是先去除了基因长度的影响，而RPKM/FPKM是先去除测序深度的影响，具体可看这篇博文，有计算步骤的详细说明；TPM实际上改进了...A review of RNA-Seq expression units http://www.rna-seqblog.com/rpkm-fpkm-and-tpm-clearly-explained/
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