TCGA

纯生信很难发表？只是你没有及时抓住研究热点

当你还做meta分析的时候，你会发现meta分析很难发或者单位已经不承认了，而聪明的人已经开始做常规的生信GEO、TCGA数据挖掘这些（这个时候生信比较好发）。

SCI狂人团队·2024-09-13 20:01

在TCGA上下载数据并且进行处理

浏览器搜索TCGAGDC进入网站在TCGA数据库主页选择“Repository”模式根据所需要的选项在侧边栏选择数据清空购物车！！

Red Red·2024-09-11 09:00

【TCGA】批量下载WSIs(GDC Transfer Tool-UI)

从TCGA中批量下载WSIs1.下载TCGA原生工具TCGA官网链接：https://portal.gdc.cancer.gov/由于目前TCGA改版了，如果不太适应新版本界面的，可以点击红色部分，回到第一版

LansinBlog·2024-08-30 07:08

【R语言】批量读取某路径下文件内容

使用for循环把下载地TCGA数据读入R语言并转换成数据框使用三个for循环来完成，这是第一个for循环。

巩翔宇Ibrahimovic·2024-02-20 12:39

宝藏R包：TCGA的转录组数据挖掘一站搞定

最近在看ceRNA的时候看到了一个宝藏R包，写包简化了芯片数据下游分析之后，我正想着写转录组下游分析的简化版，就看到了它。用起来~0.R包和数据准备if(!require(GDCRNATools))BiocManager::install("GDCRNATools")library(GDCRNATools)这里使用的是作者给的示例数据，RNA-seq是1000行，miRNAseq是2588个。#m

小洁忘了怎么分身·2024-02-15 09:09

一个实用的利用TCGA数据的网页工具

里面的数据集不仅仅包括tcga，还有其他许多的数据集。不懂的话可以看视频教学https://www.bilibili.com/v

刘大帅1·2024-02-13 04:41

TCGA+biomarker——C-index

通常情况下，通过以下几种指标来对模型进行评价。1）区分度：采用指标C-index和ROC曲线来评价区分度，一般文章都是二选一。C-index即一致性指数（indexofconcordance），通过评估模型预测结果与实际观察结果的符合程度，以评价模型的预测准确性。ROC曲线，展示特异性和敏感性，ROC曲线下的面积被称为AUC，它介于0.5和1之间，作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。2

Clariom·2024-02-10 20:14

TCGA新版数据库表达矩阵提取

本文首发于公众号：医学和生信笔记医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。现在使用TCGAbiolinks下载转录组数据后，直接是一个SummarizedExperiment对象，这个对象非常重要且好用。因为里面直接包含了表达矩阵、样本信息、基因信息，可以非常方便的通过内置函数直

医学和生信笔记·2024-02-10 00:22

TCGA数据下载系列之二：RTCGA

library(RTCGA)library(RTCGA.clinical)library(RTCGA.rnaseq)library(RTCGA.mRNA)library(RTCGA.mutations)all_TCGA_cancers

白云梦_7·2024-02-08 22:03

基因名称的转换

从TCGA获得的数据名称为ensembleID,这对于后续分析是不方便的，我们需要把ensembleID转换成genesymbol和geneID。可以使用以下几种方法进行转换。

生信小鹏·2024-02-07 17:45

突然发现基本都是临床医生、医学生在搞纯生信数据挖掘

上搜索meta分析这个关键词会发现大部分相关的文章都是来自国内***医院或者***医科大学；而在2016年之后，来自国内***医院或者***医科大学的meta分析类文章数量明显下降，而在PubMed上输入TCGA

SCI狂人团队·2024-02-05 19:49

TCGA简写对照表

刚接触TCGA时，一看到肿瘤简写名称，总是头大，于是将对照表记录下来，以便随时查阅。

中医封大夫·2024-02-05 02:30

2020-02-25 Day30 利用生物信息学分析鉴定乳腺癌的潜在关键基因和关键通路

方法：使用来自基因表达综合（GEO）和癌症基因组图谱（TCGA）的四个数据集（GSE21422，GSE29431，GSE42568和GSE61304）进行生物信

卅衣·2024-02-01 15:13

别人能发的纯生信，你不一定可以发

很多人都是喜欢模仿别人的纯生信文章，例如看到这样的一篇纯生信文章：TheCancerGenomeAtlas(TCGA)basedm6Amethylation-relatedgenespredictprognosisinhepatocellularcarcinoma

SCI狂人团队·2024-02-01 03:45

TCGA-302-下载数据实战

官网数据存放中心：https://portal.gdc.cancer.gov/image-20190619115407536image-20190619115504685先下载caseimage-20190619115611503image-20190619120123661接下来下载file，现在感兴趣的是miRNAseq的表达量image-20190619120258569image-2019

小梦游仙境·2024-01-31 20:25

TCGA的ID转换可以一步到位了

0.背景知识TCGA或TCGA+GTEx的表达矩阵，行名都是ensambleid，因为TCGA数据的参考基因组版本是genecodeV22，xena重新分析的TCGA+GTEx数据参考基因组版本则是genecodeV23

小洁忘了怎么分身·2024-01-30 22:58

继续学习TCGA-使用R包TCGA-biolinks下载数据

参考学习资料：还是小洁老师的TCGA-3.R包TCGA-biolinks下载数据下载安装包>BiocManager::install("TCGAbiolinks")Bioconductorversion3.10

程凉皮儿·2024-01-30 06:27

五、生存分析前的数据整理

生存分析只需要tumor数据，不要normal，将其去掉，新表达矩阵数据命名为exprSet；GTEX可得到正常样本做补充（xena将GTEX和TCGA数据对应起来了）clinical信息需要进一步整理

白米饭睡不醒·2024-01-29 06:35

2022新版TCGA批量下载表达矩阵及临床信息

#BiocManager::install("BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinksGUI.data")#BiocManager::install("BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinks")gdcdata=function(i){library(TCGAbiolinks)projects%as.data.frame()%>%select(proje

科研小徐·2024-01-28 19:35

TCGA合并GETx数据进行免疫lncRNA提取，代码提问

问题如下：下载TCGA肿瘤样本，但该数据中无正常组织，合并GETx数据进行免疫lncRNA提取，代码部分如下：rm(list=ls())library(limma)corFilter=0.4pvalueFilter

叶间露·2024-01-23 06:11

TCGA 数据分析实战 —— 富集分析

前言通常，在识别完了差异基因之后，都会对差异基因进行功能富集，来获取差异基因参与的潜在生物学功能通路或生物学进程，有助于理解基因之间的作用关系以及发现基因在癌症发生发展过程中发挥的作用。通路，通常是一些已知的功能相关的基因集合，而我们常说的基因集合，一般是忽略了基因之间互作关系的通路。最常见的通路富集，是使用GO和KEGG数据库中预定义的生物学通路。1.GeneOntology(GO)GeneOn

名本无名·2024-01-22 03:20

【R语言】临床特征分组，多分类转换成二分类

☞R代码TCGA差异表达分析☞零代码TCGA差异表达分析最简单的方法是将四个期合并成两个期。今天天我们就来聊聊如何用R来将四分期的临床特征转换成二分期。首先

生信交流平台·2024-01-20 23:23

纯生信分析套路甲基转移酶相关因子的预后分析

本文主要是基于TCGA数据和中国胶质瘤基因组图谱RNA测序数据集，通过一

音十千寻·2024-01-18 13:04

Survival curve for TCGA

cgdsrlibrary(cgdsr)library(DT)mycgds=CGDS("http://www.cbioportal.org/")test(mycgds)###allcancerstudiesall_tcga_studies

osho_c837·2024-01-15 07:51

TCGA+biomarker——Nomogram列线图

列线图简介列线图（AlignmentDiagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。它的基本原理，简单的说，就是通过构建多因素回归模型（常用的回归模型，例如Cox回归、Logistic回归等），根据模型中各个影响因素对结局变量的贡献程度

Clariom·2024-01-13 17:48

TCGA数据库与数据下载

TCGA数据库：主要储存关于各类肿瘤的一个基本信息，包括RNAseq，miRNAseq，DNA甲基化，CNV，SNP等信息，是目前为止可以获得的公开数据库里面数据相对全面的一个，33种癌症类型，在各个领域得到了广泛的应用

吴小玥·2024-01-13 10:00

转录组实战03: Count转TPM、FRKM、CPM

genekit包括提取tcga数据、基因名转换、格式转换、差异分析等的函数。sckit包括单细胞分析的一些函数可以在https://jihulab.com/BioQuest找到这些函数。

恩喜玛生物·2024-01-12 08:25

maftools包分析突变数据，绘制瀑布图

前面给大家介绍了MAF文件格式☞MAF格式（mutationannotationformat）以及如何从TCGA数据库下载MAF格式的突变数据。

生信交流平台·2024-01-12 01:37

2021-09-08 批次TCGA（1）

样本过滤完后，质控先：样本过滤基因过滤过滤完后，做质控，有下面三个图箱线图，密度图PCA图层次聚类分析现在做完后，究竟是先标准化还是先去去除批次差异需要做批次矫正因为在不同样本中，有一些基因的表达量是恒定的，可以以此为参照物来去除批次标准化：limma-voom,deseq2,edger差异分析可使用多个R包分析同一个数据，获得更稳定结果。一般推荐至少3个生物学重复批次效应去处的方法：可使用线性模

多去看看·2024-01-11 06:20

Treehouse-一个10000+肿瘤sample的数据库

小标题:还是只知道TCGA，那你已经out了！

医科研·2024-01-10 07:02

TCGA Clinical XML file annotation

PropertynameDescriptionkindTheresourcetype.aliquots[]Listofbarcodesofaliquotstakenfromthisparticipant.clinical_dataTheclinicaldataabouttheparticipant.clinical_data.ParticipantBarcodeParticipantbarcode

高锦-生信·2024-01-08 06:51

DNA 4. SCI 文章中基因组的突变信号（maftools）

前言研究人员对TCGA数据的深度挖掘，从而提出的一个统计学概念。文章研究了30种癌症，发现

90066456ace6·2024-01-08 03:38

生信人R语言

09.任意基因任意癌症表达量和临床性状关联#视频中的代码rm(list=ls())options(stringsAsFactors=F)#OvarianserousCystadenocarcinoma(TCGA

Yinwen(o^^o)·2024-01-07 16:52

补充：08.任意基因癌症表达量分组的生存分析

#从网页工具下载感兴趣的基因，保存格式为.csv#一个基因在TCGA数据库中的各个癌症的生存分析#网页中输入感兴趣的基因，分组(高低表达量)，下载数据，#Rstudio中读入数据,ggstatsplot

Yinwen(o^^o)·2024-01-07 16:51

2022-03-07：substr函数在TCGA数据中提取样本信息

1：了解substr函数（截取函数），从start位置开始提取字符串，示例如下2：用substr函数在TCGA数据中提取样本信息tumor=10]根据TCGA数据中14，15位代表样本性质来提取分组信息

小白的生信之路·2024-01-03 12:42

TCGA TOBACCO_SMOKING_HISTORY含义

在UCSCXena下载的临床信息中有tobacco_smoking_history这列信息，从1到5，知道是跟吸烟有关但不知道什么数字含义，google查到可能的解释LifelongNon-smoker(lessthan100cigarettessmokedinLifetime)=1Currentsmoker(includesdailysmokersandnon-dailysmokersorocc

王诗翔·2023-12-31 08:43

TCGA基因表达文件提取免疫相关基因

萍智医信·2023-12-29 08:58

TCGA新版数据差异分析

上一篇文章里面简单学习了一下表达矩阵的提取，顺便探索了一下SummarizedExperiment对象。今天学习下用TCGAbiolinks做差异分析。加载R包和数据rm(list=ls())library(SummarizedExperiment)##Loadingrequiredpackage:MatrixGenerics##Loadingrequiredpackage:matrixStats

医学和生信笔记·2023-12-28 16:04

TCGA超过1G的病理wsi数据下载-gdc-client

使用网页端下载TCGA超过1G的病理wsi数据，数据下载到1G后就不能完整下载。遂采用gdc-client下载。

hx2024·2023-12-27 02:42

CNA和CNV

copy-numberalterations：体细胞事件，体细胞中染色体/基因的缺失或扩增copynumbervariations：生殖细胞事件但但但是，TCGA用的一直都是CNV而不是C

被格格巫抓到的蓝精灵·2023-12-26 11:42

从CNS封面文章中找数据 | Science：人类原发性肿瘤染色质可及性图谱

利用ATAC-seq对来自TCGA的涉及23种人类癌症类型的410个肿瘤样本进行染色质可及性分析，鉴定了近56.3万个DNA调节元件，绘制了796个全基因组染色质可及性图谱。

尐尐呅·2023-12-25 07:46

【铁死亡>>预后模型】04.铁死亡+PAAD（3.3分）

TCGA+GTEx：当正常样品较少时，TCGA与GTEx联合分析。gemcitabineresistance：选取GSE80617耐药数据集，检查铁死亡相关基因的表达差异，即可说明其与耐药反应的差异。

高大石头·2023-12-23 14:16

TCGA数据库详解

TCGA（Thecancergenomeatlas，癌症基因组图谱）由NationalCancerInstitute(NCI，美国国家癌症研究所)和NationalHumanGenomeResearchInstitute

-麦_子-·2023-12-21 16:10

TCGA中癌症的名称，简写和中文名称

TCGA中癌症的名称，简写和中文名称|Cohort|英文名称|中文名称||ACC|Adrenocorticalcarcinoma|肾上腺皮质癌||BLCA|BladderUrothelialCarcinoma

一路向前_莫问前程_前程似锦·2023-12-21 05:17

【R语言】estimate包计算免疫相关分值

前面小编给大家介绍了☞肿瘤免疫分值数据库—ESTIMATE☞肿瘤微环境生信高分套路☞如何合并ESTIMATEScore和生存时间☞合并TCGA表达谱数据，生存状态和生存时间在介绍ESTIMATE数据库的时候

生信交流平台·2023-12-20 08:44

新版TCGA表达矩阵整理简单版

很多人因为网络原因不能使用TCGAbiolinks这个神包下载TCGA的RNA-seq数据，只能通过浏览器访问GDCTCGA的官网进行下载，而下载后得到的是一个个文件夹，对于如何整理成一个表达矩阵也是很麻烦的

医学和生信笔记·2023-12-19 20:16

照着老大的这篇教程来的TCGA

主要照着老大的这篇教程来的TCGAhttps://mp.weixin.qq.com/s/JB_329LCWqo5dY6MLawfEA生存分析的统计学探究(老大的)https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&mid=2247483699&idx=1&sn=56ec5ceef6c8496f2daeb7e4a2412396&scene=21#wec

小梦游仙境·2023-12-18 11:43

新版TCGA的突变SNP数据下载和整理

之前的TCGA的MAF文件是可以下载的，每个癌症包含4种软件得到的突变文件：之前能下载，现在不能了后来就改版了，不让你随便下载了。但其实还是可以下载的，只不过没有那么多选择了！

医学和生信笔记·2023-12-16 17:57

太牛了，纯生信数据挖掘发表了4.7分非OA的SCI

本次分享一篇利用GEO、TCGA数据挖掘发了4.7分SCI论文，论文发表在lungcancer上，该期刊影响因子：4.7，属于非OA期刊，难度可以堪比5-8分的OA期刊，这种专业的非OA期刊都是有固定发文量的

SCI狂人团队·2023-12-06 06:18

#TCGA#利用R包edgeR做miRNA表达谱的差异分析

https://blog.csdn.net/DeepSeaYu/article/details/95729387?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-2.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-2.con

赵会成·2023-12-05 12:01

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