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文献解读(1)癌症干性,肿瘤内异质性和跨癌症的免疫反应

...的联系的文章。 1) 数据:作者从泛癌临床资料中提取TCGA数据的临床参数和分子亚型;从Firebrowse (www.firebrowse.org)下载突变数据,作为每个碱基的非同义突变数;从相关文章的补充材料中提取重叠样本的肿瘤纯度、mRNAsi、瘤内...

启动子区域的 CpG 位点的筛选

TCGA下载的甲基化数据通过小工具整合为矩阵,每一行代表一个CpG位点。而打开任意一个甲基化下载的小文件(不是整合后的),里面有一列具有甲基化位点距离启动子位置信息,即:Position to TSS。这个“Position to TSS”一列中通...

解决 子宫内膜癌和脑胶质瘤的TNM分期无法获取

...论临床分期还是TNM分期均无法获取,但已看到相关文献从TCGA获取的临床数据是包含分期的,不知道是为什么?该如何获取呢,谢谢!

WGCNA筛选了方差前50%的基因,灰色模块还是很多是什么原因?

TCGA下载的FPKM数据,做WGCNA,不管是去除低表达基因还是用MAD或者方差取前50%,灰色模块都有很多基因,也调整过minModulesize=50,mergeCutheight=0.3,还是有很多灰色基因。。。请问可以怎么调整,还是说数据就这样没办法了?

RNA-seq分析中怎么把FPKM的数据批量转换成TPM

1.数据从tcga下载 2.得到R语言脚本RNA-seq分析中怎么把FPKM的数据批量转换成TPM

解决 请教大家,转录组RNA-seq 差异表达分析R语言代码

TCGA下载了某肿瘤RNA-seq 数据,准备进行基因差异表达分析,R语言刚入门,对edgeR、deseq2这两个包不太理解,哪位大侠可以详细解读一下使用步骤,最好有详细代码注释,谢谢各位!

求助祝老师,v8工具盒里的便捷ID转换器,卡在0%不动

祝老师,您好!我下载的TCGA的RNAseq,按照教程里的步骤,点完测试转换之后,就卡在0%不动了。 如下图 请问这样要怎么解决呢???

临床数据前后列不一致

使用TCGA简易工具V16 下载XML临床数据后进行合并 合并后文件前后信息有重复 比如前面有几列 列名为 A18_SexA1_OSA2_EventA3_TA4_NA5_MA6_StageA7_GradeA8_New_EventA8_New_Event_TimeA8_New_Event_Tissue,后面也有几列反映该项信息的比如vital_status,病理...

文章解读——基于20个基因的预后模型预测肺腺癌的生存

...谱来识别肺腺癌生存相关的基因。肺腺癌基因表达数据从TCGA数据库获得。首先TCGA数据库中的原始read数通过分位数标准化方法进行标准化,对数转换为正态分布。本文使用DESeq2包筛选了LAC与邻近正常肺组织之间的差异表达基因(...

文献解读(2)在鉴别肺腺癌患者与预后相关 immune signatures

...----------筛选差异基因数据集:GSE10072,GSE32863、GSE43458和TCGA RNA-seq表达谱数据训练集:GSE68465验证集:GSE31210,GSE50081和GSE72094数据分析方法--------原始数据预处理:对于GEO数据集采用分位数标准化和log2转化,对于TCGA数据集FPKM数据...

文章分享(五)这篇文章竟然能为癌症的治疗提供新的研究思路?

...分析疾病之间的共性以及差异,在2012年10月26日至27日,TCGA在加利福尼亚州圣克鲁斯举行的会议上启动了泛癌(Pan-Cancer)计划。Pan-Cancer的目标是跨肿瘤类型以及跨平台收集连贯一致的TCGA数据集,然后分析和解释这些数据。Pan-Can...

DECENTER运行出错的问题

...ead.table\r\n\xcd\xa3\xd6\xb9\xd6\xb4\xd0\xd0\r\n" 我准备分析的是TCGA RNA数据,生成矩阵,样本信息为手动编排的癌和正常,错误信息如上,请各位老师指教

如何筛选出某一单基因高表达的肿瘤样本中的差异表达基因?

目标:已下载TCGA乳腺癌中所有数据,手头有一个基因(已知其在乳腺癌中高表达),现在想知道如何将这个基因高表达的所有肿瘤样本筛选出来,然后再将这些样本中的所有差异基因筛选出来?

文献解读(2)通过膀胱癌肿瘤突变负荷和免疫治疗的关系来进行多组学分析

...着肿瘤细胞中能被免疫系统识别的越多。 Zhang等人结合TCGA数据库中膀胱癌的体细胞突变数据计算病人的TMB值,基于该值的中位数值将样本划分为高TMB组合低TMB组,首先刻画高低TMB组生存的差异;接下来,结合膀胱癌病人的表...

生信文献解读(3)乳腺癌组织病理学与蛋白基因组学相关分析

...腺癌的形态学特征与各种分子数据之间的关系。 来自TCGA以及CPTAC的73例具有图像,RNA-seq,以及蛋白质组学数据.                   图1 研究的主要流程如图1所示 1.多组学数据与形态学的相关性分析                   ...