以肺腺癌数据（TCGA-LUAD）为例，为了用TCGA结直肠癌数据做分析，我们首先要先整理出该癌症的基因表达矩阵。（也有一些数据库提供整理好的TCGA癌症数据，如UCSC xena数据库对TCGA数据进行了整理，可直接下载表达矩阵和临床数据用于研究）

进入GDC data portal–>Respository栏目，勾选下面选项：（注意，TCGA更新后的Workflow Type一栏只有STAR – Counts，即将原来的HTSeq-Counts、HTSeq-FPKM、HTSeq-FPKM-UQ数据都放入了一个文件中）

对筛选到的文件，可一键全部添加到cart或手动添加到cart：

点击顶部Cart，进入下载界面，需要点击这三个地方下载临床数据(Clinical)、json文件（包括文件信息和样本barcode的关系)、表达文件(Download?Cart)。

手动解压临床数据文件和json文件，最终我们得到以下三个文件：

到此为止我们下载好了所需数据然后进行数据整理，

Tips: 此处不需要将下载的tsv文件合并到一个文件夹中，如果合并了，会出现样本名称全部为NA

如果已合并，需要对应修改count_file_name <- sapply(count_file_name,function(x){x[2]})为count_file_name <- sapply(count_file_name,function(x){x[1]})

完整代码：

setwd("你的下载数据路径")
#install.packages("rjson")
library("rjson")
json <- jsonlite::fromJSON("metadata.cart.2022-04-18.json")
View(json)
#id <- json$associated_entities[[1]][,1]
sample_id <- sapply(json$associated_entities,function(x){x[,1]})
file_sample <- data.frame(sample_id,file_name=json$file_name)  

#获取gdc_download文件夹下的所有TSV表达文件的 路径+文件名
count_file <- list.files('gdc_download_20220418_090958.803273',pattern = '*.tsv',recursive = TRUE)
#在count_file中分割出文件名
count_file_name <- strsplit(count_file,split='/')
count_file_name <- sapply(count_file_name,function(x){x[2]})

matrix = data.frame(matrix(nrow=60660,ncol=0))
for (i in 1:length(count_file)){
  path = paste0('gdc_download_20220418_090958.803273//',count_file[i])
  data<- read.delim(path,fill = TRUE,header = FALSE,row.names = 1)
  colnames(data)<-data[2,]
  data <-data[-c(1:6),]
  data <- data[3]   #取出unstranded列（第3列），即count数据，对应其它数据
  colnames(data) <- file_sample$sample_id[which(file_sample$file_name==count_file_name[i])]
  matrix <- cbind(matrix,data)
}

write.csv(matrix,'COUNT_matrix.csv',row.names = TRUE)

设置Gene Symbol为列名

#------------------------------增加部分：设置Gene Symbol为列名的矩阵（前面得到的是Ensembl ID）------------------------------------------
path = paste0('gdc_download_20220418_090958.803273//',count_file[1])
data<- as.matrix(read.delim(path,fill = TRUE,header = FALSE,row.names = 1))
gene_name <-data[-c(1:6),1]
matrix0 <- cbind(gene_name,matrix)
#将gene_name列去除重复的基因，保留每个基因最大表达量结果
matrix0 <- aggregate( . ~ gene_name,data=matrix0, max)    
#将gene_name列设为行名
rownames(matrix0) <- matrix0[,1]
matrix0 <- matrix0[,-1]

分为normal和tumor矩阵

#------------------------------增加部分：分为normal和tumor矩阵--------------------------
sample <- colnames(matrix0)

normal <- c()
tumor <- c()

for (i in 1:length(sample)){
  if((substring(colnames(matrix0)[i],14,15)>10)){    #14、15位置大于10的为normal样本
    normal <- append(normal,sample[i])
  } else {
    tumor <- append(tumor,sample[i])
  }
}

tumor_matrix <- matrix0[,tumor]
normal_matrix <- matrix0[,normal]

#写入文件

临床数据整合

setwd("你的路径")
#install.packages("rjson")
library("rjson")
json <- jsonlite::fromJSON("metadata.cart.2022-04-18.json")
View(json)
entity_submitter_id <- sapply(json$associated_entities,function(x){x[,1]})
case_id <- sapply(json$associated_entities,function(x){x[,3]})
sample_case <- t(rbind(entity_submitter_id,case_id))

clinical <- read.delim('clinical.cart.2022-04-18\\clinical.tsv',header = T)
clinical <- as.data.frame(clinical[duplicated(clinical$case_id),])

clinical_matrix <- merge(sample_case,clinical,by="case_id",all.x=T)
clinical_matrix <- clinical_matrix[,-1]

miRNA数据整合

library("rjson")
json <- jsonlite::fromJSON("metadata.cart.2022-09-27.json")
View(json)
#id <- json$associated_entities[[1]][,1]
sample_id <- sapply(json$associated_entities,function(x){x[,1]})
file_sample <- data.frame(sample_id,file_name=json$file_name)  

#获取gdc_download文件夹下的所有miRNA表达文件的 路径+文件名
count_file <- list.files('gdc_download_20220927_150057.906231',pattern = '*quantification.txt',recursive = TRUE)
#在count_file中分割出文件名
count_file_name <- strsplit(count_file,split='/')
count_file_name <- sapply(count_file_name,function(x){x[2]})

matrix = data.frame(matrix(nrow=1881,ncol=0))
for (i in 1:length(count_file)){
  path = paste0('gdc_download_20220927_150057.906231//',count_file[i])
  data<- read.delim(path,fill = TRUE,header = T,row.names = 1)
  data <- data[1]   #取出count列（第1列），rpm列（第2列）
  colnames(data) <- file_sample$sample_id[which(file_sample$file_name==count_file_name[i])]
  matrix <- cbind(matrix,data)
}

小程序分享：TCGA mRNA/miRNA数据下载、合并、差异分析及可视化

新版TCGA突变maf数据下载整合及瀑布图绘制和TMB计算