生信：TCGA学习（R、RStudio安装与下载、常用语法与常用快捷键）

前置环境

macOS系统，已安装homebrew且会相关命令。

近期在整理草稿区，所以放出该贴。

R语言、RStudio、R包安装

R语言安装

brew install r

RStudio安装

官网地址：https://posit.co/download/rstudio-desktop/

R包下载

注意R语言环境自带的install语法没有内置对于已安装包的检查（这点真的……太乐了
所以建议任何包的下载都包含在require里面。
下载方式有如下几种，这里以dplyr为例：

# r代码实现官网下载
# 打开RStudio运行如下命令即可：
if (!require("dplyr")) {install.packages("dplyr")
}
# Bioconductor下载，注意需要先用r代码下载BiocManager包本身
if (!require("BiocManager")) {install.packages("BiocManager")
}
BiocManager::install("dplyr")
# Github下载，注意需要先用r代码下载devtools包本身
if (!require("devtools")) {install.packages("devtools")
}
devtools::install_github("dplyr")
# 手动安装R包

其中最推荐官网下载，其次为Bioconductor。
为了下载个R包下载devtools本身太不值了，可以看出来R语言并没有兼容github。
而手动安装R包存在需要同时安装该R包的依赖包的情况，过于麻烦（建议R语言出个好点的包管理工具和环境管理工具）

R语言常用语法和RStudio常用快捷键

R语言常用语法

# 引入R包
library("dplyr")

RStudio常用快捷键

ctrl+enter执行命令
ctrl+shift+c注释单行/多行

新版TCGA相关页面操作

TCGA在24年2月中旬更新过一次，现在页面操作建议先看https://www.bilibili.com/video/BV1b34y1g7RM的p3到p5
注意的是这个网站没有做国际化配置，使用浏览器自带的翻译可能会导致页面报错。

Cohort Builder

我们需要关注的是首先需要选取Cohort Builder这个标签页。将鼠标悬停到该标签上，可以看到提示：

Build and define your custom cohorts using a variety of clinical and biospecimen features.

翻译过来就是

使用各种临床和生物样本功能建立和定义您的定制队列。

也就是选一些筛查条件，选中了Cohort Builder这个标签页下，会出现几个可供筛选的表单：

Program（计划）：表示研究计划的名称或标签。
Project（项目）：表示一个具体的研究项目，通常是在特定的研究计划下进行的。
Disease Type（疾病类型）：表示样本与哪种类型的疾病相关。选项如癌症、心血管疾病、神经系统疾病等。
Primary Diagnosis（主要诊断）：表示样本的主要疾病诊断，即医生根据病理学、临床表现和其他检查结果所做的初步诊断。
Primary Site（主要部位）：表示样本中主要病变或疾病发生的部位或组织。选项如肺、乳腺、结肠等。
Tissue or Organ of Origin（起源组织或器官）：表示样本中疾病起源的具体组织或器官。

一般我们只需要关注前两个即可，即Program和Project。Program我们选择TCGA。Project以TCGA-LUSC为例。然后点击Repository。

Repository

将鼠标悬停到该标签上，可以看到提示：

Browse and download the files associated with your cohort for more sophisticated analysis.

翻译过来就是

浏览和下载与您的队列相关的文件，以进行更复杂的分析。

也就是进一步筛查，选中了Repository这个标签页下，会出现几个可供筛选的表单：

Data Category(数据类别)：biospecimen生物胺、clinical临床、copy number variation拷贝数变化、dna methylationDNA甲基化、proteome profiling蛋白质组谱分析、sequencing reads测序读数、simple nucleotide variation简单核苷酸变异、somatic structural variation体细胞结构变异、structural variation结构变化、transcriptome profiling转录组图谱分析。
Data Type（数据类型）：Gene Expression Quantification基因表达量化、Isoform Expression Quantification异构体表达的量化、miRNA Expression QuantificationMiRNA表达的量化、Splice Junction Quantification拼接接头的量化

一般Data Category选中transcriptome profiling转录组图谱分析， Data Type选中Gene Expression Quantification基因表达量化。

Cart

类似购物车的概念，将要下载的所有文件都放在了这里面，注意每次下载新的数据时要把老的数据全部清除掉。

一般下载两个文件：

Cart文件，存储基因表达的文件压缩包，下载所需比较久，两三百MB要下几分钟，推荐用我之后的方式下载。
Metadata文件，存储文件名称和样本名的对应关系的json文件。

在这里插入图片描述

TCGA数据处理流程

查看癌症/肿瘤名称

https://blog.csdn.net/u010608296/article/details/112740418

在TCGA下载数据集

见如上新版TCGA页面操作

文件处理步骤

我们需要对下载下来的Cart文件和Metadata文件进行处理，得到列名为样本名，行名为基因名的文件。

自己写的脚本（R语言）

R语言代码如下：

# 安装jsonlite包，用于处理json相关
if (!require("jsonlite")) {install.packages("jsonlite")
}
library(jsonlite)# 安装 tidyverse 包，它包含了一系列用于数据科学的 R 包，如dplyr、ggplot2 等工具
if (!require("tidyverse")) {install.packages("tidyverse")
}
library(tidyverse)# 设置工作目录到 "F:/35P/3TCGA"或者"F:\\35P\\3TCGA"，即meta.data所在的路径
setwd("/Users/shanshan/生信/test3")# 读入 meta.data 文件
json <- fromJSON("metadata.cart.2024-05-12.json")# 如果需要查看 json 对象的内容，可以取消注释以下行
# View(json)# 获取样本名称及文件名称
# 假设 json 对象中的 associated_entities 字段是一个列表，每个元素都是一个数据框
sample_id <- sapply(json$associated_entities, function(x) x[,1])# 如果需要查看 sample_id 的前 10 个元素，可以取消注释以下行
# sample_id[1:10]# 创建一个数据框 file_sample，包含样本 ID 和文件名
file_sample <- data.frame(sample_id, file_name = json$file_name)# 查看 file_sample 数据框的内容
View(file_sample)# 获取 counts 文件所在的位置
# 注意：pattern 参数的值应该用双引号包围
count_file <- list.files('gdc_download_20240512_165220.387861/', pattern = "*.tsv", recursive = TRUE)# 如果需要查看 count_file 的前 10 个元素，可以取消注释以下行
# count_file[1:10]# 获取每个文件的名称
# 使用 strsplit 函数按照 '/' 分割每个文件路径
count_file_name <- strsplit(count_file, split = '/')
# 使用 sapply 函数提取每个分割结果的最后一个元素作为文件名称
# 注意：这里假设文件名是路径的最后一个部分
count_file_name <- sapply(count_file_name, function(x) x[length(x)])# 如果需要查看 count_file_name 的前 10 个元素，可以取消注释以下行
# count_file_name[1:10]# 构建一个空的数据框
# 注意：这里的 matrix 应该是 matrix，ncol 应该是 ncol
matrix <- data.frame(matrix(nrow = 60660, ncol = 0))# 逐个读取及合并
for (i in 1:length(count_file)) {# 拼接文件路径# 注意：这里的 paste 应该是 paste0，'//' 应该是 '/'path <- paste0('gdc_download_20240512_165220.387861/', count_file[i])# 读取 Counts 文件# 注意：这里的 read.delim 的 fill 参数应该是 fill，header 参数应该是 headerdata <- read.delim(path, fill = TRUE, header = FALSE, row.names = 1)# 设置列名# 注意：这里的 data[2, ] 应该是 data[2, ]，假设第二行包含列名colnames(data) <- data[2, ]# 移除前 6 行data <- data[-c(1:6), ]# 选择特定的列# 注意：这里的 data[3]、data[6]、data[7] 应该是 data[, 3]、data[, 6]、data[, 7]# data <- data[, 3]  # 选择 unstranded countsdata <- data[6]  # 选择 tpm_unstranded# data <- data[, 7]  # 选择 fpkm_unstranded# 设置列名为对应的样本 ID# 注意：这里的 file_samples 应该是 file_sample，file_samples$file_name 应该是 file_sample$file_namecolnames(data) <- file_sample$sample_id[which(file_sample$file_name == count_file_name[i])]# 将数据绑定到 matrix 数据框# 注意：这里的 cbind 应该是 cbind，matrix 应该是 matrixmatrix <- cbind(matrix, data)
}# 转化为 gene_symbol
# 拼接文件路径
# 注意：这里的 paste0 应该是 paste0，'//' 应该是 '/'
path <- paste0('gdc_download_20240512_165220.387861/', count_file[1])# 读取数据并转换为矩阵
# 注意：这里的 as.matrix 和 read.delim 应该是正确的函数名
data <- as.matrix(read.delim(path, fill = TRUE, header = FALSE, row.names = 1))# 提取基因名称
gene_name <- data[-c(1:6), 1]# 如果需要查看 gene_name 的前 10 个元素，可以取消注释以下行
gene_name[1:10]# 将基因名称绑定到矩阵
# 注意：这里的 matrix 应该是之前创建的 matrix 变量
matrix <- cbind(gene_name, matrix)# 提取基因类型
gene_type <- data[-c(1:6), 2]# 如果需要查看 gene_type 的前 10 个元素，可以取消注释以下行
# gene_type[1:10]# 将基因类型绑定到矩阵
matrix <- cbind(gene_type, matrix)# 将 gene_name 列去除重复的基因，保留基因最大表达量结果
# 注意：这里的 aggregate 函数应该使用正确的公式和数据框
matrix <- aggregate(. ~ gene_name, data = matrix, max)# 查看 gene_name 的分布
table(gene_name)# 保留 protein_coding 类型的基因
# 注意：这里的 subset 函数应该使用正确的数据框和条件
matrix0 <- subset(matrix, gene_type == "protein_coding")# 查看 gene_type 的分布
table(gene_type)# 将 gene_name 列设置为行名，并转换为导出格式
# 注意：这里的 matrix 应该是之前创建的 matrix 变量
rownames(matrix) <- matrix[, 1]
matrix <- matrix[, -c(1, 2)]# 创建一个新的数据框，包含 ID 和之前的矩阵
# 注意：这里的 data.frame 创建应该是正确的
matrix1 <- data.frame(ID = rownames(matrix), matrix)# 替换列名中的非法字符
# 注意：这里的 gsub 函数应该使用正确的模式和替换字符串
colnames(matrix1) <- gsub('[.]', '_', colnames(matrix1))# 导出数据
# 注意：这里的 write.table 函数应该使用正确的文件名和参数
write.table(matrix1, 'TCGA_LUSC_TPM.txt', sep = "\t", quote = FALSE, row.names = FALSE)# 如果需要导出 count 数据，可以取消注释以下行
# write.table(matrix1, 'TCGA_LUSC_count.txt', sep = "\t", quote = FALSE, row.names = FALSE)

医学概念

TPM和FPKM

TPM和FPKM是两种常用的基因表达量计算方法。它们用于衡量基因在不同样本中的表达水平，并在转录组分析和基因表达研究中广泛使用。

TPM（Transcripts Per Million）：TPM是一种归一化的基因表达量表示方法，它考虑了样本中基因表达的总量，并将其转换为每百万个转录本的表达量。TPM的计算方法可根据基因的Read Counts和基因的长度来进行，以考虑到测序深度和基因长度对表达量的影响。TPM值反映了基因在样本中相对的表达水平，且可比较不同样本中基因的表达量变化[2]。

FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）：FPKM是基因表达量的另一种归一化表示方法，它也考虑了样本的测序深度和基因长度对表达量的影响。FPKM是将基因的Read Counts除以基因长度（以千碱基对为单位），然后乘以每百万个测序reads的比例缩放到一定大小的值。FPKM常用于RNA-Seq数据分析中，并且对于单个基因的表达量而言，FPKM值可以表示其相对的表达水平[1]。

总之，TPM和FPKM都是用于衡量基因表达水平的归一化方法，可以解决测序深度和基因长度对表达量的影响。TPM计算基于转录本的表达水平，而FPKM则根据测序reads的映射情况计算。

旧版TCGA相关

·因为现在大多数教程用的都是官网1.0版本的页面，所以建议进入1.0的官网地址：https://portal.gdc.cancer.gov/v1/repository

页面操作

Cases用来筛选。Primary Site意味着疾病或者病人种类。在这里以胰腺癌pancreas为例下载。
如果只有一个选项则默认勾选，即使前面的勾选框没有勾选。

Data Category中可以筛选是转录组还是其他。在这勾选Transcriptome Profiling。
Data Type中可以筛选是基因表达水平还是其他。在这勾选Gene Expression Quantification。
Experimental Strategy可以筛选是RNA序列还是其他。在这勾选Experimental Strategy。
Workflow Type可以筛选数据处理的类型。在这勾选Counts。

然后勾选页面上的Add All Files to Cart。