蛋白质组学TCPA数据集使用记录

发布于 2022-09-04  73 次阅读


获取数据

清洗数据

f_dedup_IQR

tcpa <- read.csv('tmp/TCGA-PRAD-L4.csv')
type <- as.numeric(substr(tcpa$Sample_ID, 14, 15))
tcpa <- subset(tcpa, type < 10) # tp
rowNa <- substr(tcpa$Sample_ID,1, 12)
tcpa <- f_dedup_IQR(tcpa[-(1:4)],rowNa)
tcpa

后续可以用limma包进行差异分析


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