# 通过conda安装纯净环境的TCGAbiolinks

- conda create -n tcga -c conda-forge r-base=4.1.2 -y

- conda activate tcga

- conda install -c conda-forge r-rvest=1.0.2 -y

- conda install -c conda-forge r-xml=3.99_0.8 -y

- conda install -c conda-forge r-rcpparmadillo=0.10.8.1.0 -y

- conda install -c conda-forge r-bh=1.78.0_0 -y

- conda install -c conda-forge r-biocmanager=1.30.16 -y

- conda install -c bioconda bioconductor-summarizedexperiment=1.24.0 -y

- conda install -c bioconda bioconductor-tcgabiolinks=2.22.1 -y

- conda install -c bioconda bioconductor-deseq2=1.34.0 -y

- conda install -c bioconda bioconductor-rhdf5=2.38.0 -y

- conda install -c bioconda bioconductor-limma=3.50.1 -y

- conda install -c bioconda bioconductor-apeglm=1.16.0 -y

- conda install -c bioconda r-sleuth=0.30.0 -y

- conda install -c bioconda r-wasabi=1.0.1 -y

- conda install -c conda-forge r-irkernel=1.3 -y

- conda install -c conda-forge r-ashr=2.2_54 -y

- conda install -c conda-forge r-robustrankaggreg=1.1 -y

- conda install -c conda-forge r-devtools=2.4.3 -y

- IRkernel::installspec(name=’tcga’, displayname=’r-tcga’)

- deseq2 数据要求：低生物学重复 & raw counts；假定负二项分布；适合高通量测序数据

- sleuth 数据要求：Kallisto输出的结果

- limma 数据要求：logCPM；假定正态分布；适合芯片数据

- fpkm数据差异基因分析 ：理论上是不能进行分析的，无计可施时可以参考

- 高生物学重复请直接使用 wilcox.test 以避免大量假阳性

- 多数据集结果整合：RobustRankAggreg

fpkm转tpm示例（基于 SummarizedExperiment 数据框架）

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    fpkmToTpm <- function(fpkm){
        exp(log(fpkm) - log(sum(fpkm)) + log(1e6))
    }
    f_fpkmToTpm <- function(l_e){
         apply(l_e,2,fpkmToTpm)
    }
    assay(sce, "TPM") <- f_fpkmToTpm(assay(sce, "HTSeq - FPKM"))

数据库 生信
通过conda安装纯净环境的TCGAbiolinks
https://occdn.limour.top/1653.html
Author
Limour
Posted on
March 30, 2022
Licensed under
TCGAbiolinks (一) 获得counts矩阵 Previous
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