生物信息学概论——聚类分析TCGA-BRCA数据

资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85909111
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生物信息学概论 Homework2

UCSC (University of California at Santa Cruz) 中的 Cancer Genome Browser (https://genome-cancer.ucsc.edu/) 平台提供了大量的肿瘤数据，尤其是包含了不同肿瘤的多层次组学数据并提供免费下载。本次我们从其中下载了500多例病人乳腺癌的基因芯片数据(转录组)并已经过预处理，保存在 GeneMatrix.txt 和 clinical_data.txt 这两个文件中。

作业内容为：

利用R软件或其他数据分析语言，进行该数据的聚类分析。

1. 利用层次聚类，对该组数据样本按照基因表达水平进行聚类，看聚类效果如何。即是否能够按照基因表达水平，将病人进行分类。距离可以选择average。

   注，R中有相应的聚类函数，请利用并尽可能输出图示（如heatmap），表明你的结果。

2. 实现PCA，并利用你实现的PCA对该组数据的基因表达进行降维处理。请选择你认为合适的主成分数目，给出原因，再次对病人依据你给的特征进行聚类，并与1比较。 数据文件说明:

   1. GeneMatrix.txt：基因表达值文件，含有行名和列名，一行为一个基因，一列为一个病人
   2. clinical_data.txt：记录了病人的若干信息，每一行为一个病人，病人的编 和GeneMatrix.txt中的相同。GeneMatrix中病人只涵盖了这里的一部分，注意，在病人的若干描述中，有一项为ER_Status_nature2012，可以根据这个对病人进行分类，你可以按照这个分类标准，对你的聚类进行一定的评估，看结果是否符合预期。

Report：聚类分析病人乳腺癌的基因芯片数据（转录组）

1. 层次聚类GeneMatrix样本

利用层次聚类，将GeneMatrix中数据样本（共522个病例），按照基因表达水平（共389个不同的基因）进行聚类：

因为前172个主成分能够表征全部数据95.004%的信息，信息损失率小于5%，因此采用的主成分数目为172。

依据该172个特征，再次对病人进行聚类，聚类效果如图所示（代码与1中同理，具体可详见 cluster.R 文件）：

与1比较，可以看出聚类效果相似（左图为PCA降维前热点图，右图为PCA降维后热点图），验证了PCA的正确性，该172个主成分可以聚类该组数据。

3. 依据clinical_data中的分类标准来检验层次聚类及PCA的正确性

最后，根据clinical_data中ER_Status_nature2012的指标（仅选取GeneMatrix与clinical_data所共有的病例，即对二者病例取交集，共440个）进行分类：

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