目录 单基因CCLE数据 ①细胞系转录组CCLE数据下载 ②单基因泛癌表达 CCLE两个基因相关性 ①进行数据整理 ②相关性分析 单基因CCLE数据 ①细胞系转录组CCLE数据下载 基因在各个细胞系表达情况_ccle expression 23q4-CSDN博客 rm(list = ls())library(tidyverse)library(ggpubr)rt

从CCLE下载数据得到基因在每个细胞系中的 现在从DepMap: The Cancer Dependency Map Project at Broad Institute 需要先选择Custom Downloads 就可以下载数据进行处理了： rm(list = ls())library(tidyverse)library(ggpubr)rt <- data.table::fre

首先拿到二代测序下机数据fastq，STAR软件比对之后我们提取junction counts的文件信息。利用R统计语言中的multiple merge将所有样本的junction counts整合到一个表里面。 下面是自己开发R流程，DSU（目前是bulk数据和singlecell的数据都适用，本流程只用bulk的处理方法。） 得到的table放入R中判断出相同start以及相同end的jun