TCGA workfolw
image.png
image.png
RMD格式
image.png
image.png
image.png
image.png
R包安装
options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
if(!require("BiocManager")) install.packages("BiocManager",update = F,ask = F)
options(BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")
cran_packages <- c('tidyr',
'tibble',
'dplyr',
'stringr',
'ggplot2',
'ggpubr',
'factoextra',
'FactoMineR',
'pheatmap',
"survival",
"survminer",
"patchwork",
"ggstatsplot",
"ggplotify",
"cowplot",
"glmnet",
"ROCR",
"caret",
"randomForest",
"survminer",
"Hmisc",
"e1071",
"deconstructSigs",
"timeROC"
)
Biocductor_packages <- c("KEGG.db",
"limma",
"clusterProfiler",
"org.Hs.eg.db",
"SummarizedExperiment",
"DESeq2",
"edgeR",
"ggpubr",
"rtracklayer",
"genefilter",
"maftools",
"ComplexHeatmap",
"GDCRNATools"
)
for (pkg in cran_packages){
if (! require(pkg,character.only=T) ) {
install.packages(pkg,ask = F,update = F)
require(pkg,character.only=T)
}
}
# use BiocManager to install
for (pkg in Biocductor_packages){
if (! require(pkg,character.only=T) ) {
BiocManager::install(pkg,ask = F,update = F)
require(pkg,character.only=T)
}
}
#前面的报错都先不要管。主要看这里
for (pkg in c(Biocductor_packages,cran_packages)){
require(pkg,character.only=T)
}
#哪个报错，就回去安装哪个。如果你没有安装xx包，却提示你xx包不存在，这也正常，是因为复杂的依赖关系，缺啥补啥。
if(!require(AnnoProbe))devtools::install_local("AnnoProbe-master.zip",upgrade = F,dependencies = T)
if(!require(tinyarray))devtools::install_local("tinyarray-master.zip",upgrade = F,dependencies = T)
library(tinyarray)
数据下载
组学数据是按照样本来组织的【正常组织也可以从病人身上取下来】组学数据是以counts来结尾的，临床信息是按照病人来组织的
image.png
文件类型介绍
manifest
gdcclient是派出去买菜的机器人，manifest就是买菜的清单
xml
image.png
counts
RNA测序数据计数的结果。counts：把样本中所有的序列打碎后匹配到参考基因组上，意思就是每个基因都匹配到了多少reads【用于差异分析的数据不需要进行标准化】
---
title: "gdc-client数据下载"
author: "Sun Xiaojie"
output: html_document
editor_options:
chunk_output_type: console
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
collapse = TRUE,
comment = "#>"
)
knitr::opts_chunk$set(fig.width = 6,fig.height = 6,collapse = TRUE)
knitr::opts_chunk$set(message = FALSE)
本文的内容是用GDC下载并整理表达矩阵和临床信息数据。
1.从网页选择数据，下载manifest文件
数据存放网站：https://portal.gdc.cancer.gov/
在Repository勾选自己需要的case和file类型。以CHOL为例：
case-Project选择TCGA-CHOL。
file-选择如图：
左右分别是expdata 和clinical的样本选择截图。选好后，点击右侧manifest键下载对应的清单文件txt格式。【先下载临床信息后下载样本，要记得改名】
2.使用gdc-client工具下载
注意：
将gdc-client(mac)或gdc-client.exe(windows)放在工作目录下；
将manifest文件放在工作目录下。
options(stringsAsFactors = F)
library(stringr)
cancer_type="TCGA-CHOL"
if(!dir.exists("clinical"))dir.create("clinical")
if(!dir.exists("expdata"))dir.create("expdata")
dir()
#下面两行命令在terminal完成
#./gdc-client download -m gdc_manifest_cl.2020-03-23.txt -d clinical
#./gdc-client download -m gdc_manifest_expdata.2020-03-23.txt -d expdata
length(dir("./clinical/"))
length(dir("./expdata/"))
可以看到，下载的文件是按样本存放的，我们需要得到的是表格，需要将他们批量读入R语言并整理。
3.整理临床信息
library(XML)
result <- xmlParse("./clinical/142aea0e-7a7b-4ac4-9dbb-0f62e2379599/nationwidechildrens.org_clinical.TCGA-W5-AA2O.xml")
rootnode <- xmlRoot(result)
xmlSize(rootnode)
print(rootnode[1])
#print(rootnode[2])
xmldataframe <- xmlToDataFrame(rootnode[2])
head(t(xmlToDataFrame(rootnode[2])))
xmls = dir("clinical/",pattern = "*.xml$",recursive = T)
cl = list()
for(i in 1:length(xmls)){
result <- xmlParse(paste0("clinical/",xmls[[i]]))
rootnode <- xmlRoot(result)
cl[[i]] = xmlToDataFrame(rootnode[2])
}
clinical <- do.call(rbind,cl)
clinical[1:3,1:3]
有48个单行数据框组成的
4.整理表达矩阵
探索数据：先任选两个counts文件读取，并观察geneid的顺序是否一致。
options(stringsAsFactors = F)
x = read.table("expdata/03aee74e-4e37-4a58-a720-c90e807d2f40/be5bc6a0-9720-47ac-953e-fa8d0c32cd82.htseq.counts.gz",
row.names = 1,sep = "\t")
x2 = read.table("expdata/10d08172-48d2-49e7-b760-721163492cc1/c1071bcd-5a0c-4e09-a578-fc4b6dbe26ad.htseq.counts.gz",
row.names = 1,sep = "\t")
identical(rownames(x),rownames(x2))
由此可知，他们的geneid顺序是一致的，可以直接cbind，不会导致顺序错乱。
批量读取所有的counts.gz文件。
count_files = dir("expdata/",pattern = "*.htseq.counts.gz$",recursive = T)
exp = list()
for(i in 1:length(count_files)){
exp[[i]] <- read.table(paste0("expdata/",count_files[[i]]),row.names = 1,sep = "\t")
}
exp <- do.call(cbind,exp)
dim(exp)
exp[1:4,1:4]
发现问题：这样产生出来的表达矩阵没有列名。
解决办法：找到一个文件名与样本ID一一对应的文件。cart-json文件。
meta <- jsonlite::fromJSON("metadata.cart.2020-03-23.json")
colnames(meta)
ids <- meta$associated_entities;class(ids)
ids[[1]]
ids[[1]][,1]
可以看到，meta$associated_entities是个列表，这个列表里包含数据框，数据框的第一列内容就是tcga样本id。
注意，换了数据需要自己探索存放在哪一列。不一定是完全一样的，需要确认清楚。
ID = sapply(ids,function(x){x[,1]})
file2id = data.frame(file_name = meta$file_name,
ID = ID)
文件名与TCGA样本ID的对应关系已经得到，接下来是将其添加到表达矩阵中，成为行名。需要找到读取文件的顺序，一一对应修改。
head(file2id$file_name,2)
head(count_files,2)
count_files2 = stringr::str_split(count_files,"/",simplify = T)[,2]
table(count_files2 %in% file2id$file_name)
count_files2的顺序就是列名的顺序，根据它来调整file2id的顺序。此处需要再次理解一下match函数。
file2id = file2id[match(count_files2,file2id$file_name),]
colnames(exp) = file2id$ID
exp[1:4,1:4]
表达矩阵整理完成,需要过滤一下那些在很多样本里表达量都为0的基因。过滤标准不唯一。
dim(exp)
#exp = exp[rowSums(exp)>0,]
exp = exp[apply(exp, 1, function(x) sum(x > 1) > 9), ]
dim(exp)
exp[1:4,1:4]
分组信息
根据样本ID的第14-15位，给样本分组（tumor和normal）
image.png
table(str_sub(colnames(exp),14,15))
Group = ifelse(as.numeric(str_sub(colnames(exp),14,15)) < 10,'tumor','normal')
Group = factor(Group,levels = c("normal","tumor"))
table(Group)
save(exp,clinical,Group,cancer_type,file = paste0(cancer_type,"_gdc.Rdata"))
网友评论