小编给大家分享一下如何采用TCGAbiolinks 去下载TCGA临床数据，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
采用TCGAbiolinks 去下载TCGA临床数据，并对数据进行整合
下载和处理TCGA的临床信息非常的麻烦，不同的癌症，格式还不一样，处理起来不容易。
采用TCGAbiolinks 包去下载和处理临床信息就非常的方便。
那么我们以下载胃癌病人的临床数据的为例，看看如何下载数据。
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
# 加载需要的包
library(SummarizedExperiment)
library(TCGAbiolinks)
###########################################################
# GDC: https://portal.gdc.cancer.gov/
###########################################################
# 设置程序参数
work_dir <- "/Users/zhangqiuxue/Documents/Train/TCGA/lab/Download_Data/Clinical"
# 设置需要下载癌症对应的project 和数据类型
project <- "TCGA-STAD"
data_category <- "Clinical"
data_type <- "Clinical Supplement"
legacy <- FALSE
# 设置工作目录
setwd(work_dir)
# 下载临床数据的结果
DataDirectory <- paste0(work_dir,"/GDC/",gsub("-","_",project))
# 查询可以下载的数据
query <- GDCquery(project = project,
data.category = data_category,
data.type = data_type,
legacy = legacy)
# 该癌症总样品数量
samplesDown <- getResults(query,cols=c("cases"))
cat("Total Clinical sample to down:", length(samplesDown))
# 下载数据
GDCdownload(query = query,
directory = DataDirectory,files.per.chunk=6, method='client')
# 用专门的函数去整合下载好的数据
clinical <- GDCprepare_clinic(query, clinical.info = "patient",directory = DataDirectory)
# 将数据保存到文件，方便后面的进一步分析
clinical_file <- paste0(DataDirectory, "_","clinical",".txt")
write.csv(clinical, file = clinical_file, row.names = F, quote = F)以上是“如何采用TCGAbiolinks 去下载TCGA临床数据”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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