前一段时间TCGA数据库改了版,TCGAbiolinks包原来的代码没有办法获取相关的mRNA和lncRNA数据,但是TCGAbiolinks包的作者很给力,很快就将TCGAbiolinks包进行了更新,所以需要重新安装TCGAbiolinks:
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("remotes")
BiocManager::install("BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinksGUI.data")
BiocManager::install("BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinks")
BiocManager::install("SummarizedExperiment")
安装好这些包后,需要对代码进行一些修改,例如workflow.type这里需要改为workflow.type="STAR - Counts",使用assay函数获取表达矩阵的时候需要设计参数i,也就是选择你要下载的数据格式:
geneexp <- assay(mydata,i = "unstranded")#tpm_unstrand fpkm_unstrand
例如你要下载Counts格式就需要i= "unstranded",下载tpm格就要i="tpm_unstrand",下载fpkm格式就要i=" fpkm_unstrand"。
TCGA改版后最大的好处就是不需要转换id了,可以直接获取具有基因名字的表达矩阵,同时可以直接提取出mRNA矩阵和lncRNA矩阵,可以节省不少时间和精力。
write.table(mRNA,"mRNA.txt",quote = F,sep = "\t",row.names = F)
![](https://img.haomeiwen.com/i25330920/f84d8a1536e1ebe9.png)
write.table(lncRNA,"lncRNA.txt",quote = F,sep = "\t",row.names = F)
![](https://img.haomeiwen.com/i25330920/c943d79307a61682.png)
这样就可以轻松一步到位获取TCGA数据库的mRNA矩阵和lncRNA矩阵,比使用perl方便多了,不需要安装多余的软件,全程使用R语言。
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