背景：TCGA（The Cancer Genome Atlas Program癌症基因组图谱计划）是一个肿瘤样本数据库，里面有多种疾病的样本以及基因表达量矩阵等信息，下载特定疾病的样本数据可以进行差异分析，例如寻找正常样本和癌症样本之间的基因表达差异
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数据下载：TCGA官网下载
首先直接在浏览器搜索TCGA，点进最像官网的那个正常链接
TCGA首页.png
将页面下拉，进入肿瘤样本数据库Access TCGA Data
样本数据库入口.jpg
点击Repository
Repository.png
首页注意.png
上图Repository首页中有一个需要注意的地方，右上角蓝框购物车图标代表的是历史的下载记录，如果这里不为0，需要点进进入并清空，如果为0则可以直接进行样本筛选。红框中的Files和Cases是进行样本筛选的选项，首先选择Cases
primary_site.png
在上图，Primary Site代表疾病的首发位点，也就是肿瘤最开始出现的地方，我选择的是胰腺癌
cases.png
如上图，分析流程我选择TCGA，其它保持默认即可，当然也可以根据自己的需要筛选疾病类型。此外，如果一个条件中只有一个选项，那么勾不勾选都代表选择。接着筛选Files
Files.png
如上图，一般选择转录组分析，Data Type选择所有的基因表达，其它选项保持默认。如下图，筛选完成后页面网上拉，点击红框Add All Files to Cart即可将所有文件保存到cart中。点进右上角蓝框中的购物车图标，进入详细数据页。
addcart.png
在详细数据页中下载数据，需要下载的数据包括Download中的Manifest和Cart，Clinical中的json文件以及Metadata
cart_manifest.png
至此，数据下载完毕 - 数据整合
将数据复制到服务器的分析路径下，我这里需要解压下图红框中的cart文件，先创建一个01.merge_test文件夹保存解压后的所有文件mkdir 01.merge然后再解压到01.merge下tar -zxvf gdc_download_20230821_023722.445682.tar.gz -C 01.merge_test
我的下载数据.png
进入01.merge_test目录，发现是一堆以样本信息命名的文件夹，随便进入一个样本文件夹，发现其下是包括基因表达信息的.tsv文件
以样本信息命名的文件夹.png
mkdir files创建files文件，将所有样本信息命名文件下的.tsv文件拷贝到files文件中(在当前路径运行如下命令）：for i in $(find ./ -name *.tsv);do cp -vf $i ./files/;done
接下来是使用R脚本整合数据，目的是为了得到像下图那样行名为基因名字（gene_id或者gene_symbol/gene_type），列名为样本名字的基因表达矩阵
expr_df.png
metadata <- jsonlite::fromJSON("metadata.cart.2023-08-21.json") #'加载之前下载的json文件
library(dplyr)
metadata_id <- metadata %>%
dplyr::select(c(file_name,associated_entities))
## 提取对应的文件
naid_df <- data.frame()
for (i in 1:nrow(metadata)){
naid_df[i,1] <- metadata_id$file_name[i]
naid_df[i,2] <- metadata_id$associated_entities[i][[1]]$entity_submitter_id
}
colnames(naid_df) <- c("filename","TCGA_id") #这里是根据json文件信息得到了01.merge_test路径下样本信息命名的文件名字与样本名字的对应关系
myfread <- function(files){
data = data.table::fread(paste0("01.merge_test/files/",files))
data = data[-seq(1,4),]
data = data$unstranded
}
files <- dir("01.merge_test/files")
f <- lapply(files,myfread)
expr_df <- as.data.frame(do.call(cbind,f))
rownames(naid_df) <- naid_df[,1]
naid_df <- naid_df[files,]
colnames(expr_df) <- naid_df$TCGA_id
gene_id <- data.table::fread(paste0("01.merge_test/files/",files[1]))$gene_id
gene_id <- gene_id[-seq(1,4)]
expr_df <- cbind(gene_id=gene_id,expr_df)
gene_name<- data.table::fread(paste0("01.merge_test/files/",files[1]))$gene_name
gene_name <- gene_name[-seq(1,4)]
expr_df <- cbind(gene_name=gene_name,expr_df)
#提取gene_type
gene_type<- data.table::fread(paste0("01.merge/files/",files[1]))$gene_type
gene_type <- gene_type[-seq(1,4)]
expr_df <- cbind(gene_type=gene_type,expr_df)
write.table(expr_df,"expr_df.tsv",row.names=F,col.names=T,quote=F)#sep="\t"
#提取mRNA（lncRNA也是同样的提取方式）
exprset<-expr_df[expr_df$gene_type=="protein_coding",]
write.table(exprset,"mRNA_expr_df.tsv",row.names=F,col.names=T,quote=F)
#lncRNA and lncRNA中的癌症样本
exprset.lnc<-expr_df[expr_df$gene_type=="lncRNA",]
write.table(exprset.lnc,"lncRNA_expr_df.tsv",row.names=F,col.names=T,quote=F)
sample.list<-ifelse(substring(colnames(exprset.lnc)[-1],14,15)=="11","normal",colnames(exprset.lnc)[-1])
sample.list<-sample.list[which(sample.list!="normal")]
exprset.lnc<-exprset.lnc[,sample.list]
write.table(exprset.lnc,"lncRNA_expr_df_cancer.tsv",row.names=F,col.names=T,quote=F)
#只保留基因名
exprset<- exprset[,-c(1,3)]
write.table(exprset,"mRNA_genename_expr_df.tsv",row.names=F,col.names=T,quote=F)
至此，表达矩阵构建完成
- 使用degeR进行癌症样本与正常样本的差异分析
library(edgeR)
foldChange=1
padj=0.05
exprset=read.table("mRNA_genename_expr_df.tsv",header=T,check.names=F) #check.names=F防止将列名中的-替换为.
metadata <- data.frame(TCGA_id =colnames(exprset)[-1]) #提取表达矩阵的列名为数据框
table(substring(metadata$TCGA_id,14,15)) #统计第4位置开头的01信息（01-09是癌症 10-19是正常 20-29是癌旁
sample.list<-ifelse(substring(metadata$TCGA_id,14,15)=="11","normal",metadata$TCGA_id)
sample.list<-sample.list[which(sample.list!="normal")] #'得到所有癌症患者的行名
sample <- ifelse(substring(metadata$TCGA_id,14,15)=="11","normal","cancer")
metadata$sample <- as.factor(sample)
#library(limma)
mycounts <- as.data.frame(avereps(exprset[,-1],ID = exprset$gene_name)) #'去除重复的genes
#' 方法一 使用edgeR
dimnames=list(rownames(mycounts),colnames(mycounts))
data=matrix(as.numeric(as.matrix(mycounts)),nrow=nrow(mycounts),dimnames=dimnames)
data=data[rowMeans(data)>1,] #此处有问题 data= data %>% filter(rowMeans(data)>1)不适用于matrix
data=avereps(data)
design <- model.matrix(~metadata$sample)
y <- DGEList(counts=data,group=as.vector(metadata$sample)) #metadata$sample是factor
y <- calcNormFactors(y) #归一化
y <- estimateCommonDisp(y)
y <- estimateTagwiseDisp(y) #先计算公共离散度，再计算tagwise离散度
et <- exactTest(y,pair = c("normal","cancer")) #计算差异基因
topTags(et)
ordered_tags <- topTags(et, n=100000)
#保存标准化后的data
allDiff=ordered_tags$table
allDiff=allDiff[is.na(allDiff$FDR)==FALSE,]
diff=allDiff
newData=y$pseudo.counts
write.table(diff,file="edgerOut.xls",sep="\t",quote=F) #原始的差异table
diffSig = diff[(diff$FDR < padj & (diff$logFC>foldChange | diff$logFC<(-foldChange))),] #logfc绝对值>1 fdr<0.05
write.table(diffSig, file="diffSig.xls",sep="\t",quote=F)
diffUp = diff[(diff$FDR < padj & (diff$logFC>foldChange)),] #logfc>1 癌症相对于正常上调
write.table(diffUp, file="up.xls",sep="\t",quote=F)
diffDown = diff[(diff$FDR < padj & (diff$logFC<(-foldChange))),] #logfc<-1 癌症相对于正常下调
write.table(diffDown, file="down.xls",sep="\t",quote=F)
normalizeExp=rbind(id=colnames(newData),newData) #标准化后的data
write.table(normalizeExp,file="normalizeExp.txt",sep="\t",quote=F,col.names=F)
diffExp=rbind(id=colnames(newData),newData[rownames(diffSig),]) #差异显著的标准化data
write.table(diffExp,file="diffmRNAExp.txt",sep="\t",quote=F,col.names=F)
#'样本筛选 只保留癌症患者的样本
normalizeExp.cancer<-normalizeExp[,sample.list]
write.table(normalizeExp,file="normalizeExp_cancer.txt",sep="\t",quote=F,col.names=F)
diffExp.cancer<-diffExp[,sample.list]
write.table(diffExp.cancer,file="diffExp_cancer.txt",sep="\t",quote=F,col.names=F)
至此，差异分析完成
- 转录因子分析
一般来讲，差异分析完成后就能得到两种差异比较组之间的差异基因，直接复制这些差异基因的名字，浏览器搜索DAVID,进入DAVID数据库，预测差异基因的转录因子 - 转录因子可视化也特别简单，在这里可以使用Cytoscape软件，由于我懒，我不想写了
DAVID.png
承接上文，在DAVID选择基因功能注释，上传前面步骤得出的差异基因集，物种选择人类，将转录因子预测结果下载TF.txt并上次到服务器分析路径下
TF_txt.png
上图TF.txt文件中Term列是预测的转录因子，Genes列是转录因子调控的差异基因，一般只需要用到第二、三、五、倒数一、二、三列。导数一、二、三列是检验，值越小越可靠，一般小于0.05进行筛选，保留最后的转录因子信息为TF.final.txt
TF_final_txt.png
由于我使用Cytoscape软件进行可视化，因此构建软件的输入文件，R脚本如下：
#'生产network.txt(三列，第一列是转录因子，第二列是转录因子调控的基因 第三列是转录关系) gene.txt(一列，包含没有TF的基因）type.txt（两列，第一列是基因，第二列是上调或者下调或者转录因子关系）
library(dplyr)
#library(Seurat)
TF<-read.table("./TF.txt",sep="\t",header=T)
TF.final<-subset(TF,TF$FDR<0.05)
rownames(TF.final)<-TF.final$Term
TFBS<-c()
Gene<-c()
relationship<-c()
n=1
for(i in rownames(TF.final)){
target.genes<-as.vector(unlist(strsplit(TF.final[i,"Genes"],",")))
for(j in target.genes){
TFBS[n]<-i
Gene[n]<-j
relationship[n]<-TF.final[i,"Category"]
n<-n+1
}
}
Gene<-as.vector(unlist(lapply(Gene,function(e){gsub(" ","",e)})))
network.table<-data.frame(TFBS=TFBS,Gene=Gene,relationship=relationship)
#write.table(network.table,"network.txt",col.names=T,row.names=F,quote=F) #'空格问题，第二列Gene中每个值多了一个空格
logFC<-read.table("./logFC.txt",header=F)
colnames(logFC)<-c("Gene","logFC")
Type <- ifelse(logFC$logFC>0,"UP","DOWN")
logFC<-cbind(logFC,Type)
TF.final<-cbind(TF.final,Type=rep("TF",nrow(TF.final)))
TF.sub<-TF.final[,c("Term","Type")]
colnames(TF.sub)<-c("Gene","Type")
type.table<-rbind(logFC[,c("Gene","Type")],TF.sub)
inter.target<-intersect(logFC$Gene,network.table$Gene)
type.table<-type.table[type.table$Gene%in%inter.target,]
network.table<-network.table[network.table$Gene%in%inter.target,]
write.table(type.table,"type.txt",row.names=F,col.names=T,quote=F)
write.table(network.table,"network.txt",col.names=T,row.names=F,quote=F)
if(length(logFC$Gene)==length(unique(logFC$Gene))&&length(intersect(unique(logFC$Gene),TF.sub$Gene))==0){
gene.table<-data.frame(gene=inter.target)
write.table(gene.table,"gene.txt",row.names=F,col.names=F,quote=F)}else{
print("error")
}
network_txt.png
gene_txt.png
type_txt.png
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Cytoscape软件可视化
Cytoscape.png
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