如何用python做TCGA数据分析

用Python进行TCGA数据分析的方法包括以下几个主要步骤：数据获取、数据预处理、特征选择、数据可视化、统计分析和结果解释。其中，数据获取是最重要的一步，因为TCGA数据量大且复杂，数据预处理包括了数据清洗和标准化处理，特征选择则是通过算法筛选出有用的特征进行深入分析。接下来我们详细描述如何用Python实现这些步骤。

一、数据获取

TCGA (The Cancer Genome Atlas) 数据库提供了大量的癌症基因组数据。我们可以通过Python库来访问和下载这些数据。以下是几种常见的获取方式：

1.1 使用TCGAbiolinks

TCGAbiolinks是一个R包，但我们可以通过rpy2在Python中调用它。

import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects.packages import importr
导入TCGAbiolinks包
TCGAbiolinks = importr('TCGAbiolinks')
下载数据（例如BRCA数据）
robjects.r('query <- GDCquery(project = "TCGA-BRCA", data.category = "Transcriptome Profiling", data.type = "Gene Expression Quantification")')
robjects.r('GDCdownload(query)')
robjects.r('data <- GDCprepare(query)')

1.2 使用FireBrowse

FireBrowse是一个TCGA数据的RESTful API接口，可以直接通过HTTP请求获取数据。

import requests
url = "http://firebrowse.org/api/v1/Analyses/Mutation/MAF"
params = {
    "cohort": "BRCA",
    "tcga_participant_barcode": "TCGA-3C-AAAU",
    "tool": "MutSig2CV",
    "format": "json"
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

1.3 使用TCGA-Assembler

TCGA-Assembler也是一个R包，可以通过rpy2在Python中调用。

import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects.packages import importr
导入TCGA-Assembler包
TCGAAssembler = importr('TCGAAssembler2')
下载数据
robjects.r('data <- DownloadRNASeqData(caseList="BRCA", assayPlatform="RNASeqV2", outputFileName="BRCA_RNASeqV2Data")')

二、数据预处理

数据预处理是分析的关键步骤，主要包括数据清洗和标准化处理。

2.1 数据清洗

数据清洗包括去除缺失值、去除异常值等。

import pandas as pd
读取数据
data = pd.read_csv("BRCA_RNASeqV2Data.csv")
去除缺失值
data = data.dropna()
去除异常值
data = data[(data['value'] >= data['value'].quantile(0.01)) & (data['value'] <= data['value'].quantile(0.99))]

2.2 数据标准化

数据标准化是指将数据转换到一个标准范围内，以便后续分析。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
标准化数据
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

三、特征选择

特征选择是通过算法筛选出对分析有帮助的特征。

3.1 通过方差选择

方差选择法是根据特征的方差来选择特征，方差越大，特征越重要。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
选择方差大于0.1的特征
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)
data_selected = selector.fit_transform(data_scaled)

3.2 通过相关系数选择

相关系数法是根据特征与目标的相关性来选择特征。

import numpy as np
计算相关系数
correlation = np.corrcoef(data_selected.T)
选择相关系数大于0.5的特征
selected_features = np.where(correlation > 0.5)

四、数据可视化

数据可视化是通过图形化方式展示数据，以便更好地理解数据。

4.1 基因表达热图

热图可以直观展示基因表达量的变化。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
绘制热图
sns.heatmap(data_selected, cmap='coolwarm')
plt.show()

4.2 PCA降维

主成分分析（PCA）是一种降维方法，可以将高维数据映射到低维空间。

from sklearn.decomposition import PCA
PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
data_pca = pca.fit_transform(data_selected)
绘制PCA散点图
plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1])
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')
plt.title('PCA of Gene Expression Data')
plt.show()

五、统计分析

统计分析是通过数学方法对数据进行分析，以便发现数据中的规律。

5.1 差异表达分析

差异表达分析是比较不同条件下的基因表达量，以便发现差异表达基因。

from scipy.stats import ttest_ind
分组
group1 = data_selected[:50]  # 假设前50个样本属于组1
group2 = data_selected[50:]  # 后50个样本属于组2
计算t检验
t_stat, p_value = ttest_ind(group1, group2, axis=0)
选择p值小于0.05的差异表达基因
diff_genes = np.where(p_value < 0.05)

5.2 生存分析

生存分析是研究事件发生时间的统计方法，常用于癌症患者的生存期分析。

import lifelines
读取生存数据
survival_data = pd.read_csv("BRCA_survival_data.csv")
创建生存数据集
survival_df = survival_data[['time', 'status']]
survival_df['group'] = ['high' if x > 0 else 'low' for x in data_selected[:, 0]]  # 根据第一个基因表达量分组
绘制生存曲线
kmf = lifelines.KaplanMeierFitter()
for group in survival_df['group'].unique():
    kmf.fit(survival_df['time'][survival_df['group'] == group], event_observed=survival_df['status'][survival_df['group'] == group], label=group)
    kmf.plot()
plt.title('Survival Analysis')
plt.show()