生信分析骨肉瘤泛癌分析

Question

万能吧友们，我研究的是骨肉瘤，已经确定一个目标基因，导师让做个泛癌。目前已在depmap做了细胞系的泛癌。现在导师还要临床样本泛癌。tcga没有骨肉瘤，target倒是有，但是这俩整合的数据没有。我该咋办

Answer 1

让【宝码香车】来帮您解答，本回答参考DeepSeek编写，并整理提供。

如果答案能帮助您，请采纳，非常感谢！
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每日一句正能量，让它带给您好心情：每一个清晨，都要告诉自己：今天也要努力，也要快乐。
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您好！非常理解您遇到的困境，这是一个在生物信息学分析中非常典型且具有挑战性的问题。导师的要求很明确：从细胞系（DepMap）的泛癌分析，推进到临床样本的泛癌分析，以验证基因的临床意义。

您当前的核心矛盾是：TCGA缺乏骨肉瘤，而TARGET虽然有骨肉瘤，但缺乏一个现成的、整合了TCGA和TARGET的泛癌数据集。

下面我将为您提供一个清晰、可执行的解决方案路径。

核心思路：手动构建“TCGA+TARGET”的泛癌数据集

既然没有现成的整合数据，我们就自己动手，丰衣足食。这个流程可以分为以下几个关键步骤：

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第一步：数据准备与下载

您需要从两个官方数据库分别下载数据，并确保数据格式和基因标识的统一。

1. TCGA数据：

• 来源：推荐使用 UCSC Xena 或 GDC Portal。
• UCSC Xena 更友好，它已经预处理和归一化了数据，适合直接进行整合分析。
• 下载内容：
• 基因表达数据：例如 TCGA TPM 或 TCGA FPKM 格式的表达矩阵。
• 临床数据：包含样本ID、癌症类型、生存时间、生存状态等。

1. TARGET数据：

• 来源：同样可以在 UCSC Xena 中找到TARGET项目的数据。
• 下载内容：
• 基因表达数据：确保其量化方式（如TPM）与TCGA数据一致。
• 临床数据。

操作提示：在UCSC Xena上，你可以通过“Hub -> TCGA -> TARGET”找到所有数据集，然后选择“Phenotype”和“Gene Expression”类型的数据表进行下载。

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第二步：数据清洗与整合

这是最关键的一步，需要在R或Python环境中完成。

1. 加载数据

# R 语言示例
# 读取表达矩阵和临床数据
tcga_expr <- read.table("TCGA_Expression_Matrix.txt", header = TRUE, row.names = 1, sep = "\t")
tcga_clin <- read.table("TCGA_Clinical_Data.txt", header = TRUE, row.names = 1, sep = "\t")


target_expr <- read.table("TARGET_OS_Expression_Matrix.txt", header = TRUE, row.names = 1, sep = "\t")
target_clin <- read.table("TARGET_OS_Clinical_Data.txt", header = TRUE, row.names = 1, sep = "\t")

2. 数据预处理

• 基因标识统一：确保两个数据集的行名（基因名）都是同一套标识，例如都使用 Hugo_Symbol。
• 样本过滤：只保留有对应临床信息的肿瘤样本，通常可以根据样本ID来筛选（例如，TCGA的样本ID以“-01A”结尾代表原发性肿瘤）。
• 表达量矩阵合并：使用cbind或inner_join将tcga_expr和target_expr合并。关键在于只保留两个数据集中共有的基因。

# 找到共有的基因
common_genes <- intersect(rownames(tcga_expr), rownames(target_expr))


# 根据共有基因提取表达矩阵
tcga_expr_common <- tcga_expr[common_genes, ]
target_expr_common <- target_expr[common_genes, ]


# 合并两个表达矩阵
combined_expr <- cbind(tcga_expr_common, target_expr_common)

3. 临床数据整合

创建一个新的临床数据框，明确每个样本的来源（Cohort）。

# 为TCGA临床数据添加一列‘Cohort’
tcga_clin$Cohort <- tcga_clin$cancer.type.abbreviation # 或者直接用‘TCGA-’开头的癌种名
# 为TARGET数据添加一列‘Cohort’
target_clin$Cohort <- "TARGET-OS"


# 合并临床数据
combined_clin <- rbind(tcga_clin, target_clin)

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第三步：进行泛癌分析

现在你手上有了一个包含TCGA所有癌种 + TARGET骨肉瘤的“超级”表达矩阵 combined_expr 和对应的临床数据 combined_clin。你可以开始进行各种分析了。

分析1：目标基因的泛癌表达差异分析

比较你的目标基因在泛癌（包括骨肉瘤）中的表达情况。

# 假设你的目标基因是 ‘MYC’
target_gene <- "MYC"
gene_expression <- as.numeric(combined_expr[target_gene, ])


# 将基因表达量与临床数据中的癌种信息关联
analysis_df <- data.frame(
  Sample = colnames(combined_expr),
  Expression = gene_expression,
  CancerType = combined_clin[colnames(combined_expr), "Cohort"]
)


# 使用ggplot2绘制箱线图
library(ggplot2)
ggplot(analysis_df, aes(x = CancerType, y = Expression, fill = CancerType)) +
  geom_boxplot() +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
  labs(title = paste("Pan-Cancer Expression of", target_gene),
       x = "Cancer Type",
       y = paste(target_gene, "Expression Level (TPM)"))

分析2：生存分析

在每种癌症中，分析该基因的高/低表达与患者总生存期（OS）或无病生存期（DFS）的关系。可以使用 survival 和 survminer R包。

library(survival)
library(survminer)


# 以TARGET-OS为例，进行生存分析
os_data <- analysis_df[analysis_df$CancerType == "TARGET-OS", ]
# 获取生存时间与状态
os_data$OS.time <- combined_clin[os_data$Sample, "OS.time"]
os_data$OS.status <- combined_clin[os_data$Sample, "OS.status"]


# 根据中位数将患者分为高表达组和低表达组
os_data$Group <- ifelse(os_data$Expression > median(os_data$Expression, na.rm = TRUE), "High", "Low")


# 拟合生存曲线
fit <- survfit(Surv(OS.time, OS.status) ~ Group, data = os_data)


# 绘制KM曲线
ggsurvplot(fit, data = os_data, pval = TRUE, risk.table = TRUE)

你可以写一个循环，对 combined_clin$Cohort 中的每一种癌症都做一次这样的生存分析。

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备选方案与高级工具

如果编程工作量对你来说过大，可以考虑以下“捷径”：

1. GEPIA2：这是一个非常强大的在线工具，其数据库已经整合了TCGA和GTEx数据。虽然GTEx是正常组织，但可以作为对照。关键是，GEPIA2支持自定义数据集！你可以尝试将TARGET骨肉瘤的数据上传与TCGA数据进行联合分析（此功能可能需要探索或不是完全直接支持）。
2. cBioPortal：同样是一个优秀的工具，部分版本也整合了TARGET数据。你可以直接在其中选择“Pan-Cancer Atlas”并勾选上TARGET的骨肉瘤进行研究，查询你的目标基因。

总结与建议

• 首选方案：按照上述 “手动整合TCGA+TARGET” 的流程走。这是最根本、最灵活、最能体现你分析能力的方法。虽然前期需要一些数据处理的功夫，但一旦流程打通，你就拥有了一个强大的私有泛癌数据集，可以为后续任何基因的分析服务。
• 次选方案：深入研究 GEPIA2 和 cBioPortal 的功能，看是否能通过在线工具直接实现你的分析目标，这样可以节省大量编程时间。
• 与导师沟通：在开始前，可以将这个“手动构建泛癌集”的计划与导师沟通，让他了解其中的工作量和技术路径，获得他的认可和支持。

希望这个详细的解答能帮助你顺利推进课题！这是一个很好的锻炼机会，祝你成功！