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用TCGA数据做cox生存分析的风险因子（比例风险模型） | 生信菜鸟团再次强调一下，R里面实现生存分析非常简单！my.surv=Surv(sur_dat$OS_MONTHS.y,sur_dat$OS_STATUS.y==''DECEASED'')#plot(survfit(my.surv~1))survfit(my.surv~1)kmfit=survfit(my.surv~1)plot(kmfit)summary(kmfit)用survdiff检验分组的显著性，结果如下：可... 阅91 转1 评0 公众公开 17-07-18 13:08 |
TCGA的乳腺癌RNA-seq数据WGCNA分析示例。通过上述步骤拿到了6248个基因的表达谱作为WGCNA的输入数据集，进一步的我们需要看看样本之间的差异情况datExpr=as.data.frame(t(expro.upper));gsg = goodSamplesGenes(datExpr, verbose = 3);gsg$allOKsampleTree = hclust(dist(datExpr), method = ''average'')plot(sampleTree, mai... 阅3 转自微笑如酒 公众公开 17-06-06 16:04 |
又要给你们推荐神器了……你想挖掘那些数据，获得更多信息么？这是一个用来挖掘TCGA数据的神器。好吧神器这么多，基本你们也用不完，所以今天的帖子，我会全程打码。由于主要是分析TCGA的数据，所以就点击进去。没错，因为一个肿瘤可能会包含了很多个Project里做的二代测序，所以数据量很大。这列表上的基因基本上都是在第二组上高表达的，点击... 阅1 转自微笑如酒 公众公开 17-06-05 21:49 |
挖坟神器：TCGA的影分身。就是某个基因B和特定肿瘤相关的基因A，存在两两基因间的相互排斥，也就是说这个肿瘤可能只与基因A有关，而和B关系不辣么大。李莫愁博士：有很多人被TCGA折磨着呢，还有一部分是被我们之前教给大家的Oncomine折磨着，哈哈哈，这个cBioPortal相对TCGA来说更加直观，相对Oncomine而言呢，又更加简单方便，而且可以下载数... 阅1 转自微笑如酒 公众公开 17-06-05 21:41 |
构建生物网络实践TCGA肿瘤数据库下载(四) 构建生物网络实践TCGA肿瘤数据库下载(四) 原创 2016-08-09 freescience 弗雷赛斯 弗雷赛斯。这期的内容讲到TCGA的批量下载，最终我们要将许多单个txt文件转变为还原文献” Identification of breast cancer candidate genes using gene co-expression and protein-protein interaction informa... 阅1 转自微笑如酒 公众公开 17-06-05 21:13 |
攻略：TCGA三级数据下载技巧 攻略：TCGA三级数据下载技巧 原创 2016-08-15 武大FS易水寒柳 弗雷赛斯 弗雷赛斯。这时候，我们看到很多宫颈癌的数据，307例临床数据，295例SNP数据，还有甲基化，突变，miRseq，mRNAseq的数据等等。我选择合并的数据。这是我常用的数据类型illuminahiseq_rnaseqv2-RSEM_genes (MD5)至于为什么这个数据类... 阅1 转自微笑如酒 公众公开 17-06-05 20:12 |
如何三分钟利用TCGA数据发表文章中的图表 如何三分钟利用TCGA数据发表文章中的图表 原创 2016-09-21 freescience 弗雷赛斯 弗雷赛斯。mRNA.Exp = do.call(rbind, mRNA.Exp)dim(mRNA.Exp)mRNA.Exp = mRNA.Exp[which(mRNA.Exp$sample_type %in% c(''NT'', ''TP'')), ]mRNA.Exp$expression_log2=as.numer... 阅1 转自微笑如酒 公众公开 17-06-05 20:11 |
