1、本文详细介绍了maftools包在处理TCGA肿瘤突变数据时的多种应用。首先，通过使用maftools，我们可以将MAF文件中基因和样本的汇总信息输出到laml前缀的summary文件，包括laml_geneSummary.txt和laml_sampleSummary.txt。
2、随着癌症基因组学的进步，突变注释格式（MAF）被广泛接受并用于存储检测到的体细胞变体。 癌症基因组图谱项目对30多种不同的癌症进行了测序，每种癌症类型的样本量超过200种。由体细胞变体组成的结果数据以MAF格式形式存储。
3、总共是19个文件。得到结果后就是理解输出结果的内容。上面是G-scores ，下面是q-values ，显示每条染色体显著扩增的位置。在“绿色”垂线右边的是有统计学意义的。同理可得Deletion GISTIC plot。TCGA 拷贝数变异（CNV）数据整理（一）下次分享maftools可视化相关结果以及挑选拷贝数变化的基因。
4、上传TCGA数据的TCGA数据分析文件、CNV文件和注释文件，运行分析。最后，使用maftools包对GISTIC_0分析结果进行可视化展示。结果显示，红色表示拷贝数增加，蓝色表示拷贝数降低，并对其中几个显著基因进行了标注。至此，基于CNV变化的GISTIC_0分析完成，希望读者能够根据示例代码和数据进行实践。
1、DESeq2需要导入两个数据集：mycounts， colData。先说mycounts，这就是处理完的TCGA数据RNAmatrix.txt，直接读入即可。colData就是对每个样本的一个情况说明。这个可以生成，也可以自己写一个保存为csv格式。我一般自己写。
2、DEseq2包的安装非常简便，可直接通过Bioconductor进行安装。准备完毕后，根据具体需求选择性地进行数据准备、多组差异分析、以及结果输出。
3、TCGA数据主要有HTSeq-Counts，HTSeq-FPKM，以及HTSeq-FPKM-UQ等几种格式，它们分别用于不同的分析需求。HTSeq-Counts数是差异分析软件如edgeR和DEseq2的首选输入，而均一化的FPKM或FPKM-UQ则适用于计算样品间的相关性或聚类分析。通常，下载counts数据后进行标准化处理也是一个可行的选择。
4、差异分析阶段，使用 DESeqedgeR 和 limma 包进行分析。以下是各包的应用步骤：DESeq2 首先，使用 DESeq 对数据进行预处理，然后进行差异表达分析并绘制火山图与热图。edgeR 使用 edgeR 进行数据预处理和差异分析，同样可以得到火山图和热图。
1、TCGA数据分为三个级别，从原始测序数据到最终分析结果，每个级别都包含详细信息，便于研究者深入挖掘。数据下载是研究TCGA数据的关键步骤。访问TCGA官网，通过注册并登录后，用户可按照数据类型和癌症类型选择所需数据。网站提供详细的数据下载指南，帮助用户快速获取所需数据。
2、代谢基因预后模型在生物信息学研究中的应用越来越广泛，尤其在癌症预后预测方面展现出强大的潜力。近期，生信自学网的学员普遍关注如何进行数据库之间的相互验证，特别是在使用TCGA和GEO数据库时。
3、癌症基因图谱（The Cancer Genome Atlas Program， TCGA）数据库 中5 种不同类型癌症：膀胱移行细胞癌、乳腺浸润性癌、脑低级别胶质瘤、肺腺癌和肺鳞状细胞癌的数据，每种为一个数据集。
4、TCGA，即癌症基因组图谱计划，提供大量癌症样本数据，如基因组、表观基因组等，对癌症研究和治疗有重大贡献。从官网下载TCGA数据，可通过网页界面或gdc-client工具，包括直接搜索下载和工具下载两种方式。ICGC，国际肿瘤基因组协会，目标是全球协作研究，收集和分析肿瘤基因组数据。
5、CRN数据库用于基因表达数据分析，数据来源于GEO与TCGA。它将每种癌症分为多个子数据集，用户可选择癌症类型与配对子集进行差异表达分析与mRNA-lncRNA共表达网络构建。tRF2Cancer数据库提供tRNA衍生小RNA片段（tRFs）鉴定工具、表达丰度估计与基因组展示工具。
6、首先，综合性肿瘤数据库包括：TCGA（cancergenome.nih.gov/），曾有我们GCBI知识库的教程视频，涵盖了数据下载、整合和应用，详情可通过留言获取链接。COSMIC（cancer.sanger.ac.uk/cos...），是全球最大的肿瘤体细胞突变资源，提供基因组变异、表达等信息。
分析TCGA数据结构，明确gdc和medata文件各自包含的信息，以及它们之间的关联。具体地，gdc文件对应一个Esymbolid与一个数据文件，而medata文件与之对应一个TCGAID。通过文件名匹配，即可实现TCGAID与Esymbolid的对应。数据整理流程包括： 解压下载的gdc文件包至与文件名同名的文件夹。
本文旨在整理与TCGA基因表达矩阵样本对应的临床信息。首先，明确临床信息矩阵中的样本与基因表达矩阵样本一一对应。最终整理结果以图示呈现。在整理基因表达数据前，TCGA提供了Metadata和Clinical数据两份关键文件。Metadata文件为JSON格式，Clinical数据文件为clinical.tsv格式。
首先，打开GDC提供的下载文件，如“gdc_download_xxxxx”，里面包含了多份单独的文件夹，每个文件夹内有一个tsv格式的基因表达文件，对应一个样本的基因表达量数据。由于没有样本名信息，你需要在下载数据时一并获取metadata或sample_sheet文件，以建立样本名与文件名之间的对应关系。
**TCGA官网数据下载**：访问TCGA官网，可能需要一段时间等待下载完成。 **解压文件**：完成下载后，进行解压操作。 **使用R语言整理数据**：加载所需包，读取samplesheet文件和转录组数据，通过循环处理数据，建立重复基因取最大值的函数。
1、整理最新的2024年教程，以结肠癌数据（TCGA-COAD）为例，首先需要整理出该癌症的基因表达矩阵。通常，数据库如UCSC xena等提供了整理好的TCGA癌症数据，包括表达矩阵和临床数据，可以直接下载。
2、整理表达矩阵：GDC_download 文件夹下包含的...star_gene_counts.TSV 文件提供了 4 种数据（unstranded、tpm_unstranded、fpkm_unstranded、fpkm_uq_unstranded）。我们以 Counts 数据（unstranded 列）为例。请参照 TSV 文件的文件名在 JSON 文件中找到对应的样本名，将样本名添加到 TSV 文件中。
3、本文将指导您如何下载并整理TCGA结肠癌的基因表达数据。首先，您需要访问GDC数据门户并选择“Repository”栏目，选择最新的“STAR - Counts”流程类型，即整合了先前的HTSeq-Counts、HTSeq-FPKM、HTSeq-FPKM-UQ数据。然后，您可以将筛选出的文件添加到购物车并下载相关的元数据JSON文件和表达数据文件。
4、首先，打开GDC提供的下载文件，如“gdc_download_xxxxx”，里面包含了多份单独的文件夹，每个文件夹内有一个tsv格式的基因表达文件，对应一个样本的基因表达量数据。由于没有样本名信息，你需要在下载数据时一并获取metadata或sample_sheet文件，以建立样本名与文件名之间的对应关系。
5、TCGA再次改版，我整理了最新数据下载教程。下面以TCGA-BLCA膀胱癌count/TPM数据为例进行演示。步骤1：进入网站 使用谷歌浏览器打开新版TCGA网站，进入首页。步骤2：清空购物车 点击右上角的Cart按钮，进入购物车页面，点击网站logo下方蓝条中的红色按钮清空购物车。
6、首先，访问TCGA数据库官网portal.gdc.cancer.gov。在搜索框输入“胆管癌”（TCGA-CHOL），点击“PR”找到数据。接着，点击“Methylation Array”后的“36（Cases数）”。在页面左侧，勾选“Methylation Beta Value”，文件数量将从145个减少至45个。点击“Add All Files to Cart”。