想问一下对胶质瘤做预后模型,首先对TCGA与GTEX联合分析差异基因,再对筛选的差异基因先进行单因素回归分析后,再进行lasso回归,最后建立coxph,请问该流程下应该下载fpkm数据还是count数据
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对胶质瘤的预后模型建立需要进行基因表达分析,并筛选差异基因。对于基因表达数据,常见的有fpkm和count两种形式。fpkm是以每百万个reads为单位来衡量基因表达量的,适用于RNA-seq数据,而count是计数形式的,适用于原始的测序数据。 在上述流程中,需要使用的是基因表达量数据,因为需要分析差异基因。一般来说,基因表达量的精准度越高,得到的差异基因也更加可靠。因此,建议下载fpkm数据进行分析。同时,需要注意的是不同实验的数据来源可能不同,需要对数据进行归一化处理,以消除批次效应和其他非生物学因素的影响。常见的归一化方法包括TMM、DESeq、edgeR等。以下是一个基于TCGA和GTEX数据,用于分析胶质瘤的差异基因的R代码示例:# load data library(TCGAbiolinks) library(SummarizedExperiment) query <- GDCquery(project = "TCGA-GBM", data.category = "Transcriptome Profiling", data.type = "Gene Expression Quantification", workflow.type = "HTSeq - FPKM") GDCdownload(query = query) data <- GDCprepare(query = query, save = TRUE) # normalize data library(edgeR) data <- DGEList(counts = assay(data), group = as.factor(colData(data)$project_id)) data <- calcNormFactors(data) data <- estimateDisp(data) fit <- glmQLFit(data) qlf <- glmQLFTest(fit, coef = 2) # screen differentially expressed genes dgelist <- topTags(qlf, n = Inf, p.value = 0.05)$genes genes <- rownames(dgelist) data_dge <- data[genes,] # perform lasso regression library(glmnet) x <- as.matrix(t(assay(data_dge))) y <- colData(data_dge)$days_to_death fit.lasso <- glmnet(x, y, alpha = 1, standardize = TRUE) # build CoxPH model fit.cox <- coxph(Surv(time = colData(data_dge)$days_to_death, event = colData(data_dge)$vital_status) ~ data_dge) summary(fit.cox)
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