上一期，小編已經(jīng)給大家分享了如何用R代碼來合并新版TCGA中的RNAseq表達譜數(shù)據(jù)
?R代碼合并新版TCGA數(shù)據(jù)庫RNAseq表達譜數(shù)據(jù)
有些小伙伴反饋代碼量太大了，感到無所適從。這一期小編就給大家?guī)硪粋€零代碼合并新版TCGA中的RNAseq表達譜數(shù)據(jù)的工具(miRNA-seq數(shù)據(jù)同樣適用)。其實針對老版本的TCGA數(shù)據(jù)庫，小編也曾編寫過一個類似的工具。大體思路和使用方法也用視頻進行了詳細的講解。（注意：零代碼合并TCGA表達譜數(shù)據(jù)中的工具，不再適用于新版TCGA數(shù)據(jù)庫中的RNAseq數(shù)據(jù)，miRNA數(shù)據(jù)依然適用。）
在這樣一個瞬息萬變的社會，不與時俱進，就會被時代拋棄。我們依然采用R的shiny來開發(fā)這個合并工具。如果對shiny還不太了解的可以參考下文
下面我們看看這個新工具的使用方法
1. 從文末下載得到merge_sequencing_data_new.zip之后，解壓得到merge_sequencing_data_new文件夾。這個就是我們的合并工具。
2.打開R，將工作目錄改變到merge_sequencing_data_new文件夾中
如果直接使用R，改變工作目錄的方法是，點擊菜單的文件->改變工作目錄
如果使用Rstudio，改變工作目錄的方法是session->set working directory->choose directory
3. 運行下面兩條命令
library(shiny)
runApp()
這應該是整個工具使用過程中，需要運行的僅有的兩條代碼吧！注意大小寫。R是大小寫敏感的，輸錯了它就不work了。下面是我直接在R里面運行的示意圖。
運行之后，你的瀏覽器應該會自動跳出一個頁面。我們來看看更新后的工具。頁面的整體風格沒有太大變化，只是多了一個RNAseq expression Type參數(shù)，專門應對新版TCGA中的RNAseq表達譜數(shù)據(jù)，根據(jù)需要選擇相應的RNAseq表達譜類型，默認為STARcounts。
我們就以RNAseq中的STARcounts為例來講解這個工具的使用，其他的大家可以自己play with it.
4. 準備RNAseq的sample sheet和下載每個樣本的counts文件
具體可以參考
? TCGA數(shù)據(jù)庫悄咪咪更新了—RNAseq沒有HTSeq-Counts了
miRNA的文件準本可以參考
? 如何從TCGA數(shù)據(jù)庫下載miRNA數(shù)據(jù)(二)
5. 在工具中選擇相應的文件和參數(shù)
5.1 選擇從TCGA數(shù)據(jù)庫里面下載的sample sheet文件，可以不用改名，但是你需要確認里面存的確實是樣本信息。類似于這樣子的。
5.2 選擇Data Type，這里默認為RNAseq。如果是miRNA的數(shù)據(jù)就選擇miRNAs。miRNAs數(shù)據(jù)可以忽略RNAseq expression Type參數(shù)。
5.3 選擇RNAseq expression Type，這里默認是STARcounts。這個參數(shù)只對RNAseq數(shù)據(jù)有效。
5.4 選擇包含RNAseq數(shù)據(jù)的文件夾，注意這里選擇到RNAseq這一層文件夾就可以了。
不知道這個文件夾怎么來的可以參考
? TCGA數(shù)據(jù)庫悄咪咪更新了—RNAseq沒有HTSeq-Counts了
6. 查看結(jié)果，接下來就是見證奇跡的時刻。注意這一步需要等待一段時間，究竟需要多久會因人而異，因數(shù)據(jù)而異。不是說你長得帥或者漂亮，程序就會跑的快。這個根數(shù)據(jù)中的樣本數(shù)成正比，跟你電腦的配置成反比。就是樣本數(shù)越多，需要時間越久。你電腦配置越高，需要時間越短。
感興趣可以跟前面R代碼合并得到的結(jié)果比較一下。
7.下載結(jié)果，在表達矩陣的下方，有兩個按鈕。分別用來下載表達譜矩陣和樣本類型文件。
點擊下載
RNAseq_STARcounts.txt打開是這樣的
RNAseq_sample_type.txt打開是這樣的
這兩個文件RNAseq_STARcounts.txt和RNAseq_sample_type.txt可以無縫對接到下游的差異表達分析。
完整工具下載???
