mRNAdownload-转录组数据下载
Google一下 “TCGA GDC”,进入网址:https://portal.gdc.cancer.gov/
清空cart中的数据

点击repository下载数据

先选择“Cases”中的数据

再选择“Files”中的数据

选择好以后加入Carts

要下载三个数据
第一个是Metadata
第二个是Manifest
第三个是Cart
网页版下载可直接点击后下载

下载好的数据如图所示:

软件下载数据方法:
先下载gdc_manifest数据和gdc_sample_sheet数据到一个文件夹中
将gdc-client拷贝于同个文件夹

点击这个圈圈后输入cmd进入终端,然后输入代码 【cd 文件夹路径】(例子:cd C:\Users\Administrator\Desktop\m6A_ESCA_data )进入该文件夹
然后输入代码【软件名 download -m manifest文件名】(例子: )

转录组数据整理
-
将cart文件(gdc_download_20191221_001421.542019.tar.gz)和.json文件(metadata.cart.2019-12-21.json)拷贝到同个文件夹,将cart文件进行解压,可看到每个样品有一个目录,目录下是一个压缩包。
+将moveFile.pl脚本拷贝到cart文件解压后的文件夹中,然后运行脚本。
image.png
-
运行方法:cmd进入终端,然后cd 文件夹名字,然后进入该文件夹,然后输入perl moveFile.pl将所有目录下的压缩包移动到一个文件夹中。
image.png
我们可看到多了个file文件夹
image.png
-
在这个文件夹中将所有文件解压到当前文件夹,删除压缩包,然后将merge.pl和meta文件拷贝到这个文件夹。
image.png
然后再运行一下perl脚本。运行代码:perl merge.pl metadata.cart.2019-12-21.json(即 perl merge.pl meta文件)
image.png
可得到所需行名为ensemble id,列名为样品名的矩阵,然后得到正常样本和肿瘤样本的个数,将这个数值记录下来。
image.png
image.png
id转换
-
输入文件准备:一个脚本:symbol.pl,一个是human.gtf(GCA_000001405.27),一个是上面得到的mRNAmatrix.txt文件,运行脚本,得到symbol.txt
-
临床数据下载 谷歌TCGA GDC ,清空cart,然后选cases和files,加入到cart
https://portal.gdc.cancer.gov/



只需要下载cart文件

另外一种下载方法:
-
先下载好manifest文件,
image.png
image.png
使用gdc-client.exe软件,cmd进入终端,输入gdc-client.exe download -m gdc_manifest_20200406_123044.txt
可下载好文件如图所示,共307个文件:
image.png
getClinical-临床信息提取
将下载好的临床数据的cart文件解压

将脚本getClinical.pl拷贝进文件夹

得到clinical.xls文件

miRNA数据下载
进入TCGA官网,清空cart
https://portal.gdc.cancer.gov/repository


加入到cart
仍然是下载三种数据

下载好的数据如图所示

miRNA数据合并
- 输入文件准备:
- cart文件(gdc_download_20191219_135157.526001.tar.gz)
- meta文件(metadata.cart.2019-12-18.json)
- 将cart文件进行解压
-
image.png
- 将脚本(miRNA_merge.pl)和meta文件(metadata.cart.2019-12-18.json)拷贝进解压后的文件夹,运行脚本(注意文件名不要有中文!!!!!)
-
- 将cart文件进行解压
miRNAidTrans-miRNA数据id转换
- 输入文件准备:得到的miRNAbase.txt
- 进入miRNAbase数据库,进入download界面(http://www.mirbase.org/ftp.shtml)
image.png
下载成熟体文件
image.png
将下载好的文件进行解压
image.png
将脚本拷贝到同个文件夹
运行脚本:perl matureTrans.pl
可得到结果:
image.png
mRNAdiff-转录组差异分析
- 准备好输入文件:symbol.txt;
-
记住正常样本和肿瘤样本的数目:normalTumor.txt
image.png
然后运行R脚本miRNAcox11.edgeR.R
miRNAdiff-miRNA差异分析
- 准备好输入文件:miRNAmatrix.txt
- 记住miRNA中的正常赝本和肿瘤样本的是数据:normalTumorMi.txt
运行R脚本:miRNAcox12.edgeR.R
image.png
miRNA数据和生存时间合并
将clinical.txt数据删除掉生存时间不明及生存时间小于三十天数据,然后将id futime fustat三列数据拷贝到time.txt文件中,如图所示:

可用R语言处理,拙劣的代码如下:
rm(list = ls())
rt_data=read.table("diffMirnaExp.txt",sep="\t",header=T,check.names=F)
rt_time=read.table("time.txt",sep="\t",header=T,check.names=F)
t_rt_data=t(rt_data)
colnames(t_rt_data) <- t_rt_data[1,]
t_rt_data <- t_rt_data[-1,]
data <- t_rt_data
group=sapply(strsplit(rownames(data),"\\-"),"[",4)
table(group=sapply(strsplit(group,""),"[",1))
data <- data[-(1:45),]
dim(data)
rownames(data)=gsub("(.*?)\\-(.*?)\\-(.*?)\\-(.*?)\\-.*","\\1\\-\\2\\-\\3",rownames(data))
data <- cbind(rownames(data),data)
colnames(data)[1] <- "Id"
mergedata <- merge(rt_time, data, by = "Id")
write.table(mergedata,file="expTime.txt",sep="\t",row.names=F,quote=F)
预后模型构建
输入文件准备:前面得到的expTime.txt文件
运行miRNAcox14.COX.R脚本,根据自己的得到的结果进行小修改
主要内容:




















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