在上篇文章中1. 在TCGA中找到并下载意向数据我们提到为数据下载做准备工作时，我们一共下载了四个文件如下：
prepare
心想假如没有人告诉你要下载这么多，而你也是一片空白，你该如何去开展下面的工作？在这里，按照我们湿实验工作者的尿性来看，实验中遇到不懂的，都要搞懂，就好像你在做WB的时候什么时候要用β-BH（β巯基乙醇）的loading buffer，什么时候又不用需要搞得清楚明白。那么在这里同样的，每个文件的作用，也需要搞明白。
1. gdc-client
这其实非常好理解，gdc-client就是一个TCGA提供的用于下载数据的客户端，只要下载下来即可。但我们TDC data transfer tool中会gdc-client根据不同系统有不用版本，不同时间也有不同版本。我该如何选？按照昨晚的经验，我们的建议是：下载最新的。
使用旧版本下载失败
image.png
更新版本后重新运行代码，下载成功。除了gdc-client版本问题需要注意之外，最好每次下载使用的各种帮助文件都是最新下载的。
image.png
2. clinic.cart.2020-10-08.json and metadata.cart.2020-10-08.json
这文件是我们在购物车中结算数据时，特地选择的json文件。此时你可能同我一样，为什么非要选JSON格式，难道TSV不行吗？当然可以！JSON也不过是一种数据格式而已。
image.png
2.1 TSV则是类似txt+cst的组合体，可以看到TSV格式的clinical.cart数据下有3个被压缩的tsv文件。如此看来，似乎是只有一个文件的JSON格式的读取步骤更简单了。
image.png
2.2 JSON
（1）JSON无法在windows上打开，此时还是搜索打发，我的做法是在谷歌上搜索“read json data in r”，之后在搜索结果中找到看起来比较靠谱的结果。
（2）此时我们看到一个很明显的结果是rjson package。按照教程使用代码install.packages("rjson"), library("rjson")安装并激活rjson之后，我们首先要做的是看说明书，明白这个R包该如何使用。
（3）一般来说我们会在R语言中用代码?rjson调出帮助文档，而这边显示调出的并未包含有usage，因此直接在谷歌上再次搜索“rjson usage”后找到使用文档。
rjson instruction
（4）从说明书中我们可以看到rjson这个包一共有3个命令
fromJSON, newJSONParser, toJSON，其功能分别为将json转为R object，批量转json为R object，将R object转为json。由于我们此次下载的数据仅为单一的json文件，因此选择命令fromJSON，其用法如下：
fromJSON( json_str, file, method = "C", unexpected.escape = "error", simplify = TRUE )
参数含义：
（1）json_str： a JSON object to convert需要转化的JSON对象
（2）file：the name of a file to read the json_str from; this can also be a URL. Only one of
json_str or file must be supplied.
（3）method：use the C implementation, or the older slower (and one day to be depricated) R implementation
（4）unexpected.escape：changed handling of unexpected escaped characters. Handling value should be one of "error", "skip", or "keep"; on unexpected characters issue an error, skip
the character, or keep the character
（5）simplify：If TRUE, attempt to convert json-encoded lists into vectors where appropriate.
If FALSE, all json-encoded lists will be wrapped in a list even if they are all of the same data type.
读取数据
metadata<- fromJSON( file = "metadata.cart.2020-10-08.json",
method = "C",
unexpected.escape = "error",
simplify = TRUE ) # 可以看到读入的数据为list
image.png
通过各种方法检查数据，同时也要思考我们到底需要什么样的数据。一般来说，我们会想要一个表达矩阵/数据框，列为样本，行为基因名；同时还会需要每个样本的生存数据，以用于做生存曲线分析。
image.png
当然，读取JSON格式文件的R包有很多个，此时如果有时间可以查一下到底哪个包更好用哦~
3. gdc_manifest_20201007_170018.txt
打开后可见是每个样本的相关信息，gdc-client也是通过读取manifest文件内的样本ID来下来数据的。
结语：无论如何，我们最终需要整理出来的数据类型是数据框，需要包含有样本ID以及基因表达信息，临床生存信息等等，以供后续分析所需。由于这部分我还在学习，因此没法放在这篇文章内了。但这篇文章的整体思路则是，通过了解自己的准备文件内容、格式去查找自己所需的工具，通过搜索大法和自学解决自己的问题。世界上不需要努力就可以掌握的东西，除非自己主动，不然无论如何也是学不下去的，所以千万不要盲目相信有了所谓的帖子，自己就可以顺畅的走下去。每一个步骤都有可能出bug，只有自己在每个细节中有到位的思考，才能学到属于自己的知识。不然也是旱鸭子看别人游泳：白开心。
网友评论