为什么要写这个R包

生信数据挖掘必不可少要学习TCGA数据库，然而关于生手，闲居卡在第一步：下载和整理数据。第一步完成了，又会卡在第二步，第三步：相反分析，生计分析......

有东说念主会说XENA有整理好的数据，但这些数据下载后并不成凯旋用，照旧要整理，入门者照旧会卡在第一步！

关于R话语大神来说都不是问题，终点简便的R话语操作费力。然而关于入门者很难通晓。

这几步操作又是必不可少的，我我方也闲居需要从头下载整理数据。为了简化这几个历程，同期亦然让入门者也能感受到"校服"TCGA的兴盛，我把我方常用的一些代码打包，写了这个R包。

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使用扎眼

需要我方惩办收罗问题，比如捕快github，TCGA官网， google等，要是你无法惩办收罗问题，那么生信数据挖掘可能不符合你......基本上你常见的生信数据库资源都是外洋的，由于家喻户晓的原因，外洋的数据很难下载，收罗问题我帮不了你。

装配

当先装配依赖包：

# 装配bioconductor上头的R包# 当先要改镜像，底下是清华的镜像，或然会有问题，可革新其他镜像试试（我方百度下喽~）options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor")if(!require("BiocManager")) install.packages("BiocManager")if(!require("TCGAbiolinks")) BiocManager::install("TCGAbiolinks")if(!require("SummarizedExperiment")) BiocManager::install("SummarizedExperiment")if(!require("DESeq2")) BiocManager::install("DESeq2")if(!require("edgeR")) BiocManager::install("edgeR")if(!require("limma")) BiocManager::install("limma")# 装配cran上头的R包if(!require("survival")) install.packages("survival")if(!require("broom")) install.packages("broom")if(!require("devtools")) install.packages("devtools")if(!require("reshape2")) install.packages("reshape2")if(!require("data.table")) install.packages("data.table")if(!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")if(!require("ggpubr")) install.packages("ggpubr")

再装配easyTCGA包：

devtools::install_github("ayueme/easyTCGA")

主邀功能

惩办TCGA（GTEx）数据下载和整理问题，趁便终了一些常见的分析和可视化

getmrnaexpr

只需要提供正确的TCGA project名字即可；自动下载并整理mRNA和lncRNA的counts，tpm，fpkm共6种抒发矩阵（凯旋从官网的原始数据索求，未进行任何修改，是以是莫得经过log诊治的），以及对应的临床信息，临床信息样本限定和抒发矩阵样本限建都备一致，无需再次整理；自动保存以上6种抒发矩阵和临床信息到刻下责任目次下的output_mRNA_lncRNA_expr文献夹下，何况同期保存rdata和csv两种文献重要；下载的数据为最新数据，和GDC TCGA官网保捏一致；营救通过手动下载的TCGA数据进行自动整理并完成以上过程（可参考b站教程：easyTCGA：1行代码整理TCGA的6种抒发矩阵和临床信息）lncRNA鉴识参考：Biotypes (ensembl.org)

getmrnaexpr_xena

用于XENA网站下载的TCGA基因抒发数据和临床信息的整理（仅限gdchub）；凯旋提供文献名即可，比如：TCGA-ACC.htseq_counts.tsv.gz， TCGA-ACC.htseq_fpkm.tsv.gz，TCGA-ACC.GDC_phenotype.tsv.gz， TCGA-ACC.survival.tsv；自动保存mRNA、lncRNA抒发矩阵和临床信息到刻下责任目次下的output_mRNA_expr_xena文献夹下；id诊治使用gtf 22，和XENA保捏一致；（单独使用XENA的抒发谱数据和凯旋用GDC官网数据比拟莫得任何上风）

getmirnaexpr

只需要提供正确的TCGA project名字即可；自动下载并整理miRNA的counts，rpm2种抒发矩阵；自动保存以上2种抒发矩阵和对应的临床信息到刻下责任目次下的output_miRNA_expr文献夹下，何况同期保存rdata和csv两种文献重要；下载的数据为最新数据，和GDC TCGA官网保捏一致

getsnvmaf

只需要提供正确的TCGA project名字即可；自动下载并整理TCGA MAF文献(masked somatic mutation)以及对应的临床信息，并自动保存到刻下责任目次下的output_snv文献夹下；输出效果不错凯旋通过maftools::read_maf()函数读取，无需再次整理

getcnv

只需要提供正确的TCGA project名字即可；自动下载并整理copy number variation数据；数据保存到刻下责任目次下的output_cnv文献夹下；下载的数据为最新数据，和GDC TCGA官网保捏一致

getmethybeta

只需要提供正确的TCGA project名字即可；自动下载并整理450K的DNA methylation的beta值矩阵，以及对应的临床信息，数目和善序都备一致，无需再次整理；自动整理探针信息，比如探针对应的gene symbol等，基于GRCh 38；数据保存在刻下责任目次下的output_methy文献夹下；下载的数据为最新数据，和GDC TCGA官网保捏一致（扎眼！！！整理甲基化数据需要在线下载很大都据，对收罗条件很高！）

getclinical

下载XML重要的临床数据，包括各式常见的临床信息，如生计信息、病理分期、放化疗数据、化疗药物数据等与GDC TCGA官网数据保捏一致只需要提供正确的TCGA project名字即可（扎眼！！！TCGA的临床数据分为许多种，可参考TCGA临床数据（化疗数据、用药响应等）和生计信息（4种临床结局）整理）

getpancancer_xena红色av社区

短篇伦理小说终了对泛癌数据的整理，营救TCGA、GTEx，以及整合TCGA+GTEx原始文献是从XENA下载的；只需提供相应的抒发矩阵文献和样本信息文献即可 本站仅提供存储行状，通盘施行均由用户发布，如发现存害或侵权施行，请点击举报。