前一段時間TCGA數(shù)據(jù)庫改了版，TCGAbiolinks包原來的代碼沒有辦法獲取相關(guān)的mRNA和lncRNA數(shù)據(jù)，但是TCGAbiolinks包的作者很給力，很快就將TCGAbiolinks包進行了更新，所以需要重新安裝TCGAbiolinks：

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))

? install.packages("BiocManager")

BiocManager::install("remotes")

BiocManager::install("BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinksGUI.data")

BiocManager::install("BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinks")

BiocManager::install("SummarizedExperiment")

安裝好這些包后，需要對代碼進行一些修改，例如workflow.type這里需要改為workflow.type="STAR - Counts"，使用assay函數(shù)獲取表達矩陣的時候需要設(shè)計參數(shù)i，也就是選擇你要下載的數(shù)據(jù)格式：

geneexp <- assay(mydata,i = "unstranded")#tpm_unstrand fpkm_unstrand

例如你要下載Counts格式就需要i= "unstranded"，下載tpm格就要i="tpm_unstrand"，下載fpkm格式就要i=" fpkm_unstrand"。

TCGA改版后最大的好處就是不需要轉(zhuǎn)換id了，可以直接獲取具有基因名字的表達矩陣，同時可以直接提取出mRNA矩陣和lncRNA矩陣，可以節(jié)省不少時間和精力。

write.table(mRNA,"mRNA.txt",quote = F,sep = "\t",row.names = F)

write.table(lncRNA,"lncRNA.txt",quote = F,sep = "\t",row.names = F)

這樣就可以輕松一步到位獲取TCGA數(shù)據(jù)庫的mRNA矩陣和lncRNA矩陣，比使用perl方便多了，不需要安裝多余的軟件，全程使用R語言。