最新版TCGA 矩阵整理，百分百复现成功

最近TCGA更新了，最新阵整下载研究一下，理百我们从TCGA下载STAD的分百复现数据，选择其中的成功一个打开，发现了一个好消息那就是最新阵整矩阵的整合难度降低了，而且提供TPM以及FPKM 还有校正的理百count 以及gene_name

在我的主页更新了TCGAbiolinks的方法，更为方便和快捷。分百复现同时我也提供了临床数据的成功处理方式

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其实整理起来比较简单，这里我没有使用python去写脚本，最新阵整使用R硬刚，理百说实话头有点铁。分百复现

首先整理好你要的成功数据，下载步骤跟以前一样，最新阵整当然不懂就去B站看新版TCGA介绍

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首先下载metadata

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接着从download 中下载cart

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下载结束之后解压随便打开一个文件，我们的分百复现目的是整合tsv文件到一个文件夹

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技巧教授如何整合呢，windows下最简单的方式，右上角搜索.tsv结尾的文件

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最后你就可以得到这个列表，然后复制到一个文件夹里面，最后有个MANIFEST.txt不要复制进去

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最后整理成下面的样式，all文件夹是所有的tsv文件，metadta上面介绍已经下载好了放进去

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整理metadata文件

rm(list = ls())options(stringsAsFactors = F)library("rjson")result <- fromJSON(file = "./metadata.cart.2022-04-12.json")metadata <- data.frame(t(sapply(result,function(x){   id <-  x$associated_entities[[1]]$entity_submitter_id  file_name <- x$file_name  all <- cbind(id,file_name)})))metadata[,2]rownames(metadata) <- metadata[,2]

得到样本文件对应的TCGA的ID号

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生成矩阵

dir <- './all/'samples=list.files(dir)sampledir <- paste0(dir,samples)mat <- do.call(cbind,lapply(sampledir, function(x){   rt <- data.table::fread(x,data.table = F)  rownames(rt) <- rt[,1]  rt <- rt[,7]###后续方便不用再转换直接拿TPM}))

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这里需要读取一个单个tsv文件进行查看

可以看到我们上面代码中选择rt[ ,7] 是选择的tpm ，需要的话可以你可以选择count和FPKM

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矩阵列明和行名的替换

###随便打开一个tsv文件即可rt <- data.table::fread('./all/5c84144f-68b0-4f96-8b53-5a43a6f83847.rna_seq.augmented_star_gene_counts.tsv',data.table = F)###随便打开一个tsv文件即可colnames(mat)=sapply(strsplit(sampledir,'/'),'[',3)###列名rownames(mat) <- rt$gene_id ##行名 mat1 <- t(mat)same <- intersect(row.names(metadata),row.names(mat1))data <- cbind(metadata[same,],mat1[same,])rownames(data) <- data[,1]tcga_stad <- t(data)tcga_stad <-tcga_stad[-c(1:6),] rownames(rt) <- rt[,1]

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最后那必须是如何ID的转换，根据自带的信息我们进行转换，这次的更新就是ID给了对照基因名，真好，还有类型，妈的TCGA良心一次更新

same2 <- intersect(row.names(rt),row.names(tcga_stad))tcga <- cbind(rt[same2,],tcga_stad[same2,])tcga <- tcga[-c(1,4:9)]

到此你们自己保存文件把，然后正常的基因去重问题，这个应该搜索一下，也可以再我的博客里面看看

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##要把上面的gene_type删除rt = tcga[,-2]rt=as.matrix(rt)rownames(rt)=rt[,1]exp=rt[,2:ncol(rt)]dimnames=list(rownames(exp),colnames(exp))data=matrix(as.numeric(as.matrix(exp)),nrow=nrow(exp),dimnames=dimnames)data=avereps(data)data=data[rowMeans(data)>0,]