TCGA miRNASeq 数据生存分析

生信人 · 公众号 · 生物 · 2017-05-25 07:20

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3、接下来下载临床数据，同RNASeq 数据一样下载到一指定文件夹，点击“Clinical”，会得到文件Clinical_matrix.txt。

第二步利用R处理文件数据，做RNASeq数据的生存分析

1、首先需要安装相应的R包

需要的第一个包肯定是“survival”，它里面的Surv函数能直接对数据进行生存分析。

library(survival)

我们还需要 “limma”包，需要用到里面的voon函数,对数据进行标准化。

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")

biocLite("limma")

library(limma)

2、处理RNASeq文件数据

1）导入文件（记得改变工作目录setwd(目录)）：

rna

2）数据中有许多“0”数据，剔除超过50%的表达值为0的样本：

rna rem x x r remove dim(x)[2]*0.5)
return(remove)
}
removerna

3）区别正常和肿瘤样本：根据TCGA样本分类的原则，第4个参数指样本类型，“Tumor types range from 01 - 09, normal types from 10 - 19 and control samples from 20 - 29”例如TCGA-CM-4746-01，第4个参数是01，所以是肿瘤样本。可以看出第4个参数第1位即总第14位如果是“0”，则为肿瘤样本，“1”则为正常样本。