昨天介紹了TCGA2STAT這個(gè)R包，今天來(lái)繼續(xù)根據(jù)博文 TCGA數(shù)據(jù)下載方法簡(jiǎn)介中的順序來(lái)介紹R包TCGAbiolinks包，其下載數(shù)據(jù)類型類似于TCGA2STAT，但是又比它難懂。

R包的下載

## try http:// if https:// URLs are not supported
source("https://bioc.ism.ac.jp/biocLite.R")
biocLite("TCGAbiolinks")

涉及的包很多，可能很久才能下載完，下載建議使用R，不要用Rstudio，效果更好。

可下載的數(shù)據(jù)

這里請(qǐng)參考TCGA2STAT對(duì)數(shù)據(jù)的介紹。TCGAbiolinks包的最新文檔http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/manuals/TCGAbiolinks/man/TCGAbiolinks.pdf ，對(duì)下載數(shù)據(jù)做了介紹，還有涉及到不同的平臺(tái)，下載什么樣的數(shù)據(jù)。

一個(gè)案例

query <- GDCquery(project = "TCGA-ACC",data.category = "Copy Number Variation",data.type = "Copy Number Segment")

GDCdownload(query)

query.met <- GDCquery(project = "TCGA-GBM",legacy = TRUE,data.category = "DNA methylation",platform = "Illumina Human Methylation 450")

GDCdownload(query)

具體的情況，請(qǐng)多做實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證。