使用RTCGA等包获取TCGA数据

### Create: Jianming Zeng
### Date: 2019-04-02 21:59:01
### Email: [email protected]
rm(list=ls())
options(stringsAsFactors = F)
# 注意，并不是说使用 RTCGA.miRNASeq包的数据是最佳选择，只是因为这个演示起来最方便。
# 因为GDC官网下载数据具有一定门槛，也不是每个人都必须学会的。
getwd()
Rdata_dir='../Rdata/'
Figure_dir='../figures/'

# 如果开启下面代码，就会从RTCGA.miRNASeq包里面提取miRNA表达矩阵和对应的样本临床信息。 
if(F){
  library(RTCGA.miRNASeq)  #加载包 TCGA的miRNASeq数据就在该包里      安装见https://www.jianshu.com/p/a3c64ee1f63b
  s=rownames(KIRC.miRNASeq)[seq(1,nrow(KIRC.miRNASeq),by=3)] #观察KIRC.miRNASeq行名发现以3为规律，seq提取行名
  expr <- expressionsTCGA(KIRC.miRNASeq) #获取表达矩阵
  dim(expr)
  expr[1:40,1:4]
  expr=as.data.frame(expr[seq(1,nrow(expr),by=3),3:ncol(expr)]) #根据之前提取的行名s过滤表达矩阵
  mi=colnames(expr)
  expr=apply(expr,1,as.numeric)  #将行名设为数值型
  colnames(expr)=s #将表达矩阵列名转换为s
  rownames(expr)=mi #将表达矩阵列名转换为s
  expr[1:4,1:4]
  expr=na.omit(expr) 
  dim(expr)  #此时有1046行，593列，说明没有缺失值
  expr=expr[apply(expr, 1,function(x){sum(x>1)>10}),] 
  dim(expr)    # 552 593  这样就获得了593个样本对应的552个miRNA信息

  library(RTCGA.clinical) 
  meta <- KIRC.clinical
  tmp=as.data.frame(colnames(meta))
  meta[(grepl('patient.bcr_patient_barcode',colnames(meta)))]
  meta[(grepl('patient.days_to_last_followup',colnames(meta)))]
  meta[(grepl('patient.days_to_death',colnames(meta)))]
  meta[(grepl('patient.vital_status',colnames(meta)))]
  meta=as.data.frame(meta[c('patient.bcr_patient_barcode','patient.vital_status',
                            'patient.days_to_death','patient.days_to_last_followup',
                            'patient.race',
                            'patient.age_at_initial_pathologic_diagnosis',
                            'patient.gender' ,
                           'patient.stage_event.pathologic_stage')])
# 提取patient.bcr_patient_barcode，patient.vital_status等样本信息
  #meta[(grepl('patient.stage_event.pathologic_stage',colnames(meta)))]
  ## 每次运行代码，就会重新生成文件。
  save(expr,meta,
       file = file.path(Rdata_dir,'TCGA-KIRC-miRNA-example.Rdata')
         )
}

## 我们已经运行了上面被关闭的代码，而且保存了miRNA表达矩阵和对应的样本临床信息
# 现在直接加载即可。
load( file = 
        file.path(Rdata_dir,'TCGA-KIRC-miRNA-example.Rdata')
)
dim(expr)
dim(meta)
# 可以看到是 537个病人，但是有593个样本，每个样本有 552个miRNA信息。
# 当然，这个数据集可以下载原始测序数据进行重新比对，可以拿到更多的miRNA信息

表达矩阵

临床信息

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参考来源：生信技能树

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