#2020.2.3 R语言|Practice3

今日学习内容一览

一、Jimmy 生信技能树B站P10-P13（课上积累）

二、今日学徒任务(待续)

三、TCGA数据的差异分析学习

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二、今日学徒任务（已完成差异分析和生存分析）

• 使用网页工具UCSC Xena下载TCGA数据并制作差异分析箱线图

  使用原始数据点击网页上的差异分析图标进行制作：

  
  差异分析.png

去掉Metastatic和Recurrent Tumor两个不相干的类型得到：

差异分析2.jpeg

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• 使用网页工具UCSC Xena进行生存分析

1. Launch Xena

2. Search for a study

   (填写相应感兴趣的癌症类型:TCGA Colon and Rectal Cancer (COADREAD))

3. First variable(筛选变量1)

   Select Phenotypic- sample_type

   Add gene

   （在输入框中填写相应感兴趣的基因:APOC1)

   Select Genomic-gene expression RNAseq-illuminaHiSeq

   经历三个ABC筛选块后可以得到如下图所示界面：

   筛选前.png

因为对于生存分析我们只关心Primary Tumor病例样本，所以我们需要把其他类型都过滤掉。

筛选前，一共有736个样本：

736.png

第一次筛选——!=null

第一次筛选后，还剩434个样本：

434.png

第二次筛选：!=Recurrent Tumor

第二次筛选后，还剩380个样本：

WeChat9880877d6fe5d228090eba78b729ab05.png

和筛选前相比 可以看到sample_type只剩下Primary Tumor

筛选后.png

使用此时的数据绘制生存分析

OS(Overall survival)

overall survival.jpeg

DFI(Disease free interval)

disease free survival.jpeg

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• 使用网页工具Oncolnc绘制生存分析（KM）图表
  1. 首先选择感兴趣的基因
  2. 其次选择感兴趣的癌症
  3. 填写高表达量和低表达量的相应百分比

  4. 得到生存分析图：

     
     on.jpeg