视频 https://www.bilibili.com/video/av7973580?from=search&seid=16993146754254492690教材 Molecular biology of the gene 7th edition J.D. Watson et. al转录机制一、RNA聚合酶和转录周期1、细菌：一种转
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2023-12-08 23:29:30
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最近TCGA更新了，下载研究一下，我们从TCGA下载STAD的数据，选择其中的一个打开，发现了一个好消息那就是矩阵的整合难度降低了，而且提供TPM以及FPKM 还有校正的count 以及gene_name在我的主页更新了TCGAbiolinks的方法，更为方便和快捷。同时我也提供了临床数据的处理方式其实整理起来比较简单，这里我没有使用python去写脚本，使用R硬刚，说实话头有点铁。首先整理好你要
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2023-11-01 18:05:46
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# R语言 TCGA 数据整理指南
在生物信息学的研究领域，TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据集是一个极为重要的资源。对于新手开发者而言，整理和处理TCGA数据可以显得有些复杂。本篇文章将帮助你理解如何使用R语言进行TCGA数据整理。我们将分步骤进行讨论，并提供代码示例和详细解释。
## 流程概述
在整理TCGA数据时，整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤
一：什么是TCGA数据？TCGA数据有什么作用？癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas），简称为TCGA。TCGA数据库是目前最综合全面的癌症病人相关组学数据库。它旨在应用高通量的基因组分析技术，帮助人们对癌症有个更好的认知，从而提高对于癌症的预防、诊断和治疗能力。二：什么是cgdsr包？如何下载和使用？R语言工具包，可以下载TCGA数据。下载语句：install.pack
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2023-10-16 19:56:14
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TCGA数据源- R包RTCGA的简单介绍- 首先安装及加载包- 指定任意基因从任意癌症里面获取芯片表达数据- 绘制指定基因在不同癌症的表达量区别boxplot- 更多boxplot参数- 指定任意基因从任意癌症里面获取测序表达数据- 用全部的rnaseq的表达数据来做主成分分析- 用5个基因在3个癌症的表达量做主成分分析- 用突变数据做生存分析- 多个基因在多种癌症的表达量热图正文T
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2023-07-16 16:26:32
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上期我们介绍了 TCGA 数据库上的癌种、缩写以及中文名称，下面我们来了解 TCGA 所有样本的存储，对于我们数据的筛选至关重要。01 TCGA 概述TCGA项目于2006年启动，历经10多年，该项目对全球肿瘤研究产生了深远的影响。泛癌症图谱项目是TCGA项目的一部分，项目对来自11000个病例，33种不同癌症类型进行分析，从而能够告诉我们人体的肿瘤发生、在哪里发生以及为什么发生。2018年4月5
# TCGA临床数据整理与R语言应用
随着生物信息学的迅速发展，临床数据在癌症研究中的重要性愈发突出。TCGA（The Cancer Genome Atlas）项目是一个大型的癌症基因组研究项目，提供了丰富的基因组数据与临床信息。然而，如何整理和处理这些数据以便进一步分析，却是许多研究者面临的一大挑战。本文将使用R语言对TCGA的临床数据进行整理，并通过代码示例帮助大家更好地理解这一过程。
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# 使用R语言整理TCGA临床数据的流程指导
## 引言
TCGA（癌症基因组图谱）项目提供了丰富的癌症相关基因组及临床数据。对于刚入行的开发者来说，了解如何利用R语言处理和整理这些数据是非常重要的。本篇文章将详细介绍如何使用R语言来整理TCGA临床数据，涵盖整个流程，并逐步提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面是我们整理TCGA临床数据的整体流程，细分为多个步骤：
| 步骤
# TCGA 甲基化与转录组数据分析教程
## 目录
- [引言](#引言)
- [流程概述](#流程概述)
- [步骤详解](#步骤详解)
- [步骤1：数据获取](#步骤1数据获取)
- [步骤2：数据预处理](#步骤2数据预处理)
- [步骤3：甲基化数据分析](#步骤3甲基化数据分析)
- [步骤4：转录组数据分析](#步骤4转录组数据分析)
- [步骤5：数据整合与
原创
2023-09-05 12:45:26
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转载生信技能树 https://mp.weixin.qq.com/s/JB_329LCWqo5dY6MLawfEA TCGA数据源- R包RTCGA的简单介绍- 首先安装及加载包- 指定任意基因从任意癌症里面获取芯片表达数据- 绘制指定基因在不同癌症的表达量区别boxplot- 更多boxplot参数- 指定任意基因从任意癌症里面获取测序表达数据- 用全部的rnaseq的表达数
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2024-02-25 19:41:30
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# Python分析TCGA数据：一场数据科学之旅
癌症是当今医学研究中最复杂且挑战性的领域之一。癌症基因组图谱（TCGA, The Cancer Genome Atlas）为我们提供了一个宝贵的数据资源，包含了来自不同癌症患者的基因组、转录组和临床信息。本文将介绍如何使用Python分析TCGA数据，以期能够帮助研究者更好地理解这些数据。
## 数据准备与获取
### TCGA数据的获取
原创
2024-09-01 06:17:27
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# TCGA数据合并：Python实战指南
在生物信息学和医学研究领域，癌症基因组图谱（TCGA）提供了丰富的癌症相关数据。这些数据来自不同的癌症类型，并包含了基因组、转录组、蛋白组和表观基因组的信息。对于研究者而言，分析和合并这些数据是一个重要的步骤。本文将为大家介绍如何使用Python对TCGA数据进行合并，并提供一些代码示例。
## 1. TCGA数据的来源
TCGA项目自2006年启
前言 本教程涉及内容：1、TCGA网页数据下载，检索方式 2、gdc-client软件安装和配置 3、使用gdc-client下载TCGA数据 [补充]1、怎么根据TCGA官方的API下载数据？简单几句命令轻轻松松下载想要的TCGA大数据2、Python脚本下载TCGA大数据，非常简单，开放源代码3、图形界面下载TCGA大数据，GitHub项目正文开始 本教程使用原生态的TCGA官方数据下载方式，
一键生成版本 （找工作去了，不改了）# 1. 下载数据与json文件
# 2. 不同文件夹文件提取
# 将次级目录的文件夹里面的文件提取到同一个文件夹下
# 一些基础操作
list.files(pattern = "\\.tsv") #当前目录显示以tsv结尾的文件
dir()
dir(all.files=TRUE) #显示隐藏的文件
getwd()
# 验证二级文件夹里面是否有文件，无
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2024-04-02 15:28:12
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TCGA癌症基因差异分析步骤 文章目录TCGA癌症基因差异分析步骤1. 数据库下载2. 将分散的文件转化为矩阵3. 将矩阵id转化为基因名4. 进行差异表达分析 1. 数据库下载进入TCGA数据库官网，根据自己的需求下载各种癌症的数据库，全部勾选好对应的需求之后，下载解释文件（manifest），基因表达量文件（cart），临床数据（clinical），生物多样性数据（biospecimen），样
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2024-06-22 06:56:58
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说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，机械工业出版社。电影数据分析所需文件在Day2中下载，接下来要用到的一些文件的文件格式如下：users.dat文件格式
1::F::1::10::48067
2::M::56::16::70072
3::M::25::15::55117
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2024-06-07 06:47:43
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表达矩阵一般比较大，小的几百M，大的1-2个G，浏览器直接下载很慢，后台一直打包下载不下来。需要用 命令行下载。 gdc-client工具下载网站： https://gdc.cancer.gov/access-data/gdc-data-transfer-tool 。此外，用 gdc-client.exe 下载的话还需要额外安装 Strawberry。临床
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2023-07-16 17:45:33
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# Python分析TCGA数据库
TCGA（癌症基因组图谱）数据库是一个包含多种癌症相关的基因组数据的重要资源，研究人员可以通过对这些数据的分析来发现癌症的潜在生物标志物，辅助临床决策。在本文中，我们将通过Python对TCGA数据进行简单分析，并绘制饼状图，以展示不同癌症类型的分布情况。
## 一、环境准备
首先，你需要安装以下Python包：
```bash
pip install
# Python分析转录组数据
转录组学是研究细胞在特定条件下转录产生的RNA的学科。转录组数据分析旨在揭示基因表达的调控机制、发现新的转录本和非编码RNA。近年来，随着高通量测序技术的发展，转录组数据的分析变得越来越重要。Python作为一种灵活而强大的编程语言，广泛应用于转录组数据的处理和分析中。
## 数据准备
分析转录组数据的第一步是准备数据。一般来说，转录组数据以FASTQ格式存储
原创
2024-09-19 04:29:40
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目录一、TCGA数据集介绍1.1 数据集介绍1.2 File介绍1.2.1 Data Category（数据类别）1.2.2 Data Type（数据类型）1.2.3 Experimental Strategy（实验策略）1.2.4 Workflow Type（工作流类型）1.2.5 Data Format（数据格式）1.2.6 Platform（平台）1.2.7 Access1.3 Cases
