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如何分析GDC数据库中的数据的R语言包GDCRNATools

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何分析GDC数据库中的数据的R语言包GDC RNATools,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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GDCRNATools:加利福尼亚大学生物与植物科学系植物基因组学中LNCRNA、miRNA和mRNA数据的综合分析软件包

GDC:基因组数据共享

 基本功能
  • 数据下载
  • ceRNA网络分析
  • 差异表达分析
  • 功能富集分析
  • 生存分析
  • 数据可视化 火山图、热图、GO富集分析结果、KEGG富集分析结果等
 接下来重复帮助文档中的例子

帮助文档链接 http://bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/GDCRNATools/inst/doc/GDCRNATools.html

library(GDCRNATools)
project<-'TCGA-CHOL'
rnadir<-paste(project,'RNAseq',sep='/')
mirdir<-paste(project,'miRNAs',sep="/")
gdcRNADownload(project.id = 'TCGA-CHOL',
              data.type = 'RNAseq',
              write.manifest = F,
              method = 'gdc-client',
              directory = rnadir)
 

在linux系统中重复到这一步的时候遇到报错 ImportError: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.18' not found (required by /tmp/_MEIylVP0W/libstdc++

我的解决办法是把它默认下载的gdc-client_v1.3.0替换掉,我换成gdc-client_v1.5.0,下载地址是https://gdc.cancer.gov/access-data/gdc-data-transfer-tool

gdcRNADownload(project.id = 'TCGA-CHOL',
              data.type = 'miRNAs',
              write.manifest = F,
              method = 'gdc-client',
              directory = mirdir)
clinicaldir<-paste(project,'Clinical',sep='/')
gdcClinicalDownload(project.id = 'TCGA-CHOL',
                   write.manifest = F,
                   method='gdc-client',
                   directory = clinicaldir)
metaMatrix.RNA<-gdcParseMetadata(project.id = 'TCGA-CHOL',
                                data.type = 'RNAseq',
                                write.meta = F)
metaMatrix.RNA<-gdcFilterDuplicate(metaMatrix.RNA)
metaMatrix.RNA<-gdcFilterSampleType(metaMatrix.RNA)

metaMatrix.MIR<-gdcParseMetadata(project.id = 'TCGA-CHOL',
                                data.type = 'miRNAs',
                                write.meta = F)
metaMatrix.MIR

metaMatrix.MIR<-gdcFilterDuplicate(metaMatrix.MIR)
metaMatrix.MIR<-gdcFilterSampleType(metaMatrix.MIR)
   

获取表达矩阵

rnaCounts<-gdcRNAMerge(metadata = metaMatrix.RNA,
                      path = rnadir,
                      organized = FALSE,
                      data.type = 'RNAseq')
mirCounts<-gdcRNAMerge(metadata = metaMatrix.MIR,
                      path = mirdir,
                      organized = FALSE,
rnaCounts[1:5,1:5]
mirCounts[1:5,1:5]
   

标准化表达数据

rnaExpr<-gdcVoomNormalization(counts=rnaCounts,filter=F)
mirExpr<-gdcVoomNormalization(counts=mirCounts,filter=F)
rnaExpr[1:5,1:5]
mirExpr[1:5,1:5]
   

差异表达分析

DEGAll<-gdcDEAnalysis(counts = rnaCounts,
                     group=metaMatrix.RNA$sample_type,
                     comparison = 'PrimaryTumor-SolidTissueNormal',
                     method='limma')
deALL<-gdcDEReport(deg=DEGAll,gene.type = 'all')
deLNC<-gdcDEReport(deg=DEGAll,gene.type='long_non_coding')
dePC<-gdcDEReport(deg=DEGAll,gene.type = 'protein_coding')
   

记下来是数据可视化展示

 柱形图展示差异表达的基因类型
gdcBarPlot(deg=deALL,angle = 45,data.type = 'RNAseq')
 
如何分析GDC数据库中的数据的R语言包GDC RNATools  
image.png

这里TEC和IG分别是啥?

 长链非编码RNA的差异表达火山图
gdcVolcanoPlot(deLNC)
 
如何分析GDC数据库中的数据的R语言包GDC RNATools  
 热图
degName<-rownames(deLNC)
gdcHeatmap(deg.id = degName,metadata = metaMatrix.RNA,rna.expr = rnaExpr)
 
如何分析GDC数据库中的数据的R语言包GDC RNATools  
image.png
 富集分析
enrichOutput<-gdcEnrichAnalysis(gene=rownames(deALL),
                               simplify=T)
gdcEnrichPlot(enrichOutput,type='bar',category = 'GO',num.terms = 10)
 

画图的时候遇到报错 Error in .Call.graphics(C_palette2, .Call(C_palette2, NULL)) : invalid graphics state 不知道原因出在哪里,但是保存到本地没问题

pdf(file="../goenrich.pdf",width = 15,height = 15)
gdcEnrichPlot(enrichOutput,type='bar',category = 'GO',num.terms = 10)
dev.off()
 
如何分析GDC数据库中的数据的R语言包GDC RNATools  
image.png
 ceRNA网络
ceOUtput<-gdcCEAnalysis(lnc=rownames(deLNC),
                       pc=rownames(dePC),
                       lnc.targets = 'starBase',
                       pc.targets = 'starBase',
                       rna.expr = rnaExpr,
                       mir.expr = mirExpr)
edges<-gdcExportNetwork(ceNetwork = ceOutput2,net='edges')
nodes<-gdcExportNetwork(ceNetwork = ceOutput2,net='nodes')
write.table(edges,file='edges.txt',sep='\t',quote=F)
write.table(nodes,file="nodes.txt",sep="\t",quote=F)

最后生成了两个文件,如何用cytoscape可视化这两个文件我暂时还不知道如何实现。

上述就是小编为大家分享的如何分析GDC数据库中的数据的R语言包GDC RNATools了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。


标题名称:如何分析GDC数据库中的数据的R语言包GDCRNATools
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