下面这个流程是下载这个网站公开数据的方法,使用到的工具是TCGAbiolinks(https://github.com/BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinks),
主要是两种RNA表达谱数据和基因突变maf数据
下载的所有文件获取方法
- 站长已经把maf和表达谱文件已经上传到百度云,加入小站vip群里的小伙伴已经获得;
- 下面是下载所用到的方法,也可以自己下载,注意下载所有文件需要至少50G空间。
创建R 4.0环境
代码语言:javascript
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conda create -n R4 -c conda-forge -y r-essentials r-base r-devtools
conda activate R4
R
进入R语言环境
下载R包
代码语言:javascript
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install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinksGUI.data")
BiocManager::install("BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinks") ## 致敬开发者
批量下载代码
代码语言:javascript
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library(TCGAbiolinks)
projects <- getGDCprojects()
projects <- projects$project_id
TCGA_dowload<-function(x,dirpath){
query.exp <-GDCquery(
project = x,
data.category = "Transcriptome Profiling",
data.type = "Gene Expression Quantification",
workflow.type = "STAR - Counts""
)
query.maf <- GDCquery(
project = x,
data.category = "Simple Nucleotide Variation",
access = "open"
)
GDCdownload(query.exp)
Exp <- GDCprepare(query = query.exp)
Maf <- GDCprepare(query = query.maf)
#转录组数据
saveRDS(Exp,file = paste0(dirpath,x,"_exp.rds"))
#SNV数据
saveRDS(Maf,file = paste0(dirpath,x,"_maf.rds"))
for (i in c("450","27")) {
query_met.hg38 <- GDCquery(
project = x,
data.category = "DNA Methylation",
platform = paste0("Illumina Human Methylation ",i),
data.type = "Methylation Beta Value"
)
Met <- GDCprepare(query = query_met.hg38)
#甲基化数据
saveRDS(Met,file = paste0(dirpath,x,"_met_Ill",i,".rds"))
}
}
## 批量下载数据
for (i in projects) {
print(i)
try(TCGA_dowload(i,dirpath = "./TCGAbiolinks_data/"),silent = T)
}
下载数据说明
文件使用
- 下载文件保存格式是rds,使用下面方法可以加载
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TCGA_ACC_Exp<-readRDA("TCGA-ACC_exp.rds") ##注意文件路径要正确
- 表达谱数据 表达谱数据包括:
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TCGA_ACC_Exp_unstrand<-SummarizedExperiment::assay(TCGA_ACC_Exp,1)
- 临床信息 表达谱中整合了临床信息可以用下面方法提取
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TCGA_ACC_clinData<-SummarizedExperiment::colData(TCGA_ACC_Exp)
- 关于maf 下载的SNV_maf文件没有临床信息需要自己整理一下才能使用maftools
One More Thing......