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1.外泌体和肝癌TCGA数据下载
2.数据格式整理
3.差异表达基因筛选
4.预后相关外泌体基因确定
5.拷贝数变异及突变图谱
6.外泌体基因功能注释
7.LASSO回归筛选外泌体预后模型
8.预后模型验证
9.预后模型鲁棒性分析
10.独立预后因素分析及与临床的… 内容如下
1.外泌体和肝癌TCGA数据下载
2.数据格式整理
3.差异表达基因筛选
4.预后相关外泌体基因确定
5.拷贝数变异及突变图谱
6.外泌体基因功能注释
7.LASSO回归筛选外泌体预后模型
8.预后模型验证
9.预后模型鲁棒性分析
10.独立预后因素分析及与临床的相关性分析
11.列线图ROC曲线校准曲线DCA曲线
12.外部数据集验证
13.外泌体模型与免疫的关系
14.外泌体模型与单细胞测序 ############################## 02.数据格式整理 ############################### 下面进行数据格式整理把外泌体肝癌数据和正常数据合并基因去重复代码如下
setwd(E:\\blog外泌体相关预测模型\\Figure 1)
dir()
tumor - read.csv(HCC_longRNAs.txt,header T,sep \t,row.names 1)
tumor
normal - read.csv(Healthy_longRNAs.txt,header T,sep \t,row.names 1)
normaltumor[1:5,1:5]# tumor[1:5,1:5]
# HCC001 HCC002 HCC003 HCC004 HCC005
#TSPAN6 2.164 4.998 11.937 0.637 0.493
#TNMD 0.000 8.281 4.719 0.000 0.278
#DPM1 47.537 44.734 76.324 56.452 87.807
#SCYL3 9.543 8.619 10.142 18.599 7.082
#C1orf112 9.869 15.751 4.138 4.983 8.319
注意这里用了代码row.name 1也就是第一列基因名读取直接为行名如果有重复的基因的话是会报错的这里没有报错说明基因已经是唯一的了。下面我们判断肿瘤和正常外泌体数据行名是否相等如果相等就可以合并在一起 identical(rownames(tumor),rownames(normal))data - cbind(tumor,normal)
data[1:5,1:5]
max(data)# data[1:5,1:5]
# HCC001 HCC002 HCC003 HCC004 HCC005
#TSPAN6 2.164 4.998 11.937 0.637 0.493
#TNMD 0.000 8.281 4.719 0.000 0.278
#DPM1 47.537 44.734 76.324 56.452 87.807
#SCYL3 9.543 8.619 10.142 18.599 7.082
#C1orf112 9.869 15.751 4.138 4.983 8.319
# max(data)
#[1] 109279.6
行名相等说明可以直接合并这里看了一下max(data)最大值为109279.6说明这个数据还是TPM格式在后续分析中我们最好将他变成log2(TPM1)的格式方便作图 data - log2(data1)
data[1:5,1:5]
min(data)
max(data)# data[1:5,1:5]
# HCC001 HCC002 HCC003 HCC004 HCC005
#TSPAN6 1.661750 2.584482 3.693431 0.7110543 0.5782142
#TNMD 0.000000 3.214280 2.515763 0.0000000 0.3538878
#DPM1 5.601013 5.515195 6.272844 5.8442852 6.4726015
#SCYL3 3.398214 3.265887 3.477936 4.2927081 3.0147124
#C1orf112 3.442147 4.066175 2.361207 2.5808691 3.2201752
# min(data)
#[1] 0
# max(data)
#[1] 16.73768
log2加权以后最大值和最小值不会差的太多后期作图会比较好看。
然后我们将外泌体数据读出来保存
write.csv(data,HCC_exosome.csv)
下一节是TCGA数据的处理。
