如何使用TCGAbiolinks进行甲基化和转录组数据的联合分析

引言

在癌症研究中，甲基化和转录组数据的联合分析可以帮助我们更好地理解基因表达调控的机制。TCGAbiolinks是一个强大的R包，专门用于从TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库中下载和分析多组学数据。本文将介绍如何使用TCGAbiolinks进行甲基化和转录组数据的联合分析。

安装和加载TCGAbiolinks

首先，我们需要安装并加载TCGAbiolinks包。如果你还没有安装这个包，可以通过以下命令进行安装：

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("TCGAbiolinks")

安装完成后，加载TCGAbiolinks包：

library(TCGAbiolinks)

下载甲基化和转录组数据

1. 下载甲基化数据

我们可以使用GDCquery函数来查询和下载甲基化数据。以下是一个示例代码，用于下载乳腺癌（BRCA）的甲基化数据：

query_meth <- GDCquery(project = "TCGA-BRCA",
                       data.category = "DNA Methylation",
                       platform = "Illumina Human Methylation 450",
                       data.type = "Methylation Beta Value")
GDCdownload(query_meth)
meth_data <- GDCprepare(query_meth)

2. 下载转录组数据

同样地，我们可以使用GDCquery函数来下载转录组数据。以下是一个示例代码，用于下载乳腺癌的转录组数据：

query_rna <- GDCquery(project = "TCGA-BRCA",
                      data.category = "Transcriptome Profiling",
                      data.type = "Gene Expression Quantification",
                      workflow.type = "STAR - Counts")
GDCdownload(query_rna)
rna_data <- GDCprepare(query_rna)

数据预处理

1. 甲基化数据预处理

甲基化数据通常需要进行一些预处理步骤，例如去除低质量的探针和样本。以下是一个简单的预处理步骤：

# 去除低质量的探针
meth_data <- TCGAanalyze_Preprocessing(meth_data, cor.cut = 0.6)

# 去除低质量的样本
meth_data <- TCGAanalyze_Filtering(meth_data, method = "quantile", qnt.cut = 0.25)

2. 转录组数据预处理

转录组数据通常需要进行标准化和过滤。以下是一个简单的预处理步骤：

# 标准化数据
rna_data <- TCGAanalyze_Normalization(rna_data, geneInfo = geneInfoHT, method = "gcContent")

# 过滤低表达的基因
rna_data <- TCGAanalyze_Filtering(rna_data, method = "quantile", qnt.cut = 0.25)

数据整合与分析

1. 数据整合

在进行联合分析之前，我们需要将甲基化和转录组数据整合在一起。通常，我们可以通过样本ID将两种数据匹配起来。

# 提取共同的样本ID
common_samples <- intersect(colnames(meth_data), colnames(rna_data))

# 筛选出共同的样本
meth_data <- meth_data[, common_samples]
rna_data <- rna_data[, common_samples]

2. 差异甲基化和差异表达分析

我们可以使用TCGAbiolinks中的TCGAanalyze_DMR和TCGAanalyze_DEA函数分别进行差异甲基化和差异表达分析。

# 差异甲基化分析
dmr_results <- TCGAanalyze_DMR(meth_data, groupCol = "sample_type", group1 = "Primary Tumor", group2 = "Solid Tissue Normal")

# 差异表达分析
dea_results <- TCGAanalyze_DEA(rna_data, groupCol = "sample_type", group1 = "Primary Tumor", group2 = "Solid Tissue Normal")

3. 联合分析

最后，我们可以将差异甲基化和差异表达的结果进行联合分析，以识别那些在甲基化和表达水平上都有显著变化的基因。

# 提取差异甲基化和差异表达的基因
dmr_genes <- rownames(dmr_results)
dea_genes <- rownames(dea_results)

# 找出共同的基因
common_genes <- intersect(dmr_genes, dea_genes)

# 进一步分析这些基因的功能和通路

结论

通过TCGAbiolinks，我们可以方便地从TCGA数据库中下载甲基化和转录组数据，并进行联合分析。这种联合分析可以帮助我们更好地理解癌症中的基因表达调控机制，为癌症的诊断和治疗提供新的思路。

参考文献

• Colaprico, A., Silva, T. C., Olsen, C., Garofano, L., Cava, C., Garolini, D., … & Bontempi, G. (2016). TCGAbiolinks: an R/Bioconductor package for integrative analysis of TCGA data. Nucleic acids research, 44(8), e71.
• Weinstein, J. N., Collisson, E. A., Mills, G. B., Shaw, K. R. M., Ozenberger, B. A., Ellrott, K., … & Stuart, J. M. (2013). The Cancer Genome Atlas Pan-Cancer analysis project. Nature genetics, 45(10), 1113-1120.

通过以上步骤，你可以使用TCGAbiolinks进行甲基化和转录组数据的联合分析。希望这篇文章对你有所帮助！