如何合并TCGA表达谱数据

前面通过两期视频

  1. 如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一)

  2. 如何从TCGA数据库下载miRNA数据(二)

给大家详细介绍了如何从TCGA数据库下载某一个肿瘤的RNAseq数据和miRNA-seq数据。如果看过视频的小伙伴应该都知道,TCGA里面不论是RNAseq数据还是miRNA-seq数据,每一个样本的数据都是一个单独的文件

并不像GEO里面下载得到的表达谱数据一般都是一个完整的表达谱矩阵,每一行是一个基因,每一列是一个样本。

我们一般下游的分析,不论是差异表达分析,聚类分析,主成分分析,还是WGCNA分析,都是基于表达矩阵进行的。所以要想利用TCGA的表达谱进行下游数据分析,第一步就必须将这些单独的文件都合并成一个类似于GEO那样的表达矩阵。

下面先给大家捋一捋思路,我们以TCGA-CHOL(胆管癌)这套数据为例

  1. 合并RNAseq数据得到表达矩阵,RNAseq相关数据下载参考下面视频
    如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一)

1.1 通过读取RNAseq_sample_sheet.csv文件,获取每一个样本表达谱数据的文件路径。

Sample sheet文件中第一列是包裹RNA counts文件的文件夹,而第二列就是包含每个样本RNA counts数的htseq_counts.gz文件了。需要将这两列合并起来就可以得到counts文件的绝对路径了,这样代码才能找到这个文件。

1.2 循环来读取每一个文件里的内容,这里每一个文件都是一个gz压缩的文件,可以不用事先解压,我们可以用R代码来直接读取压缩文件里面的内容。这个文件有两列,第一列是gene的ensembl gene ID,第二列是比对到每一个gene上的counts数。

TCGA-CHOL这套数据一共有45个样本,所以一共有45个counts文件。

1.3 将45个文件的第二列合并起来,第一列的ensembl gene id作为行名。Sample sheet文件中的sample ID作为列名。

1.4 去除ensembl gene id后面的点和数字。举个例子ENSG00000000003.13变成ENSG00000000003。

1.5 去掉非基因的行。Counts文件拖到最后,你会发现有些行并不是基因的counts数,我们需要将这些行从最后的表达矩阵里面删除。

最后我们就可以得到RNAseq的表达矩阵了

2. 合并mirRNA seq数据的到表达矩阵

整体思路跟合并RNAseq数据大同小异

miRNA seq数据下载参考下面视频
如何从TCGA数据库下载miRNA数据(二)

2.1 通过读取RNAseq_sample_sheet.csv文件,获取每一个样本表达谱数据的文件路径。

Sample sheet文件中第一列是包裹mirbase21.isoforms.quantification.txt文件的文件夹,而第二列就是包含每个样本mir counts数的quantification文件了。需要将这两列合并起来就可以得到mir counts文件的绝对路径了,这样代码就可以找到这个文件。

2.2 循环来读取每一个文件里的内容,这里每一个文件就是普通的txt文本文件。这个文件跟RNA counts文件不太一样。

我们知道有时候一个miRNA的前体,可以产生两个miRNA成熟体,3‘端产生一个,5‘端产生一个。上图就是一个例子,前体都是has-let-7a-1,但是成熟体有两个MIMAT0000062(hsa-let-7a-5p)和MIMAT0004481(hsa-let-7a-3p)。通过在mirbase(http://www.mirbase.org/)数据库里面查询这个miRNA可以得到两个成熟体的信息。

我们这里不应该将所有的read_count都算到has-let-7a-1这个前体上,而是应该分别算到两个成熟体上。因为这两个成熟体的靶基因一般是不一样的,应为他们的种子序列一般是不一样的(种子序列概念参考:miRNA 靶向预测软件targetscan)。TCGA-CHOL这套数据一共有45个样本,所以一共有45个mirbase21.isoforms.quantification.txt文件。

2.3 将45个文件的所有miRNA成熟体的counts和并起来

2.4 我们把miRNA成熟体的ID(eg. MIMAT0000062)转换成miRNA的名字来作为表达谱的行名。Sample sheet文件中的sample ID作为列名。做ID转换的表可以从mirbase(http://www.mirbase.org/)下载得到,

如何处理可以参考下面的视频
如何获取人的所有miRNA ID

2.5 将样本中不存在的miRNA的counts数设置为0

最后我们就可以得到RNAseq的表达矩阵了

大家可以根据这个思路自己去写R代码。当然小编也已经为大家写好了R代码, ☞点击获取本文中用到的R代码☜。

下面我们演示一下怎么用这段代码来合并TCGA-CHOL的RNAseq数据和miRNA数据,得到mRNA和miRNA的表达矩阵。
R代码合并TCGA表达谱数据

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参考资料:

  1. 如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一)

  2. 如何从TCGA数据库下载miRNA数据(二)

  3. miRNA 靶向预测软件targetscan

  4. 如何获取人的所有miRNA ID

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