很多文章对于TCGA中的一些癌症都是联合分析的，比如TCGA-COAD和TCGA-READ，首先是它们的疾病特点和治疗方式存在很多相似之处，同时这样做也可以增大样本量。
如果你是使用 TCGAbiolinks包下载的数据，那么它们的合并超级简单，直接 cbind()即可！
加载数据和R包
数据都是之前下载好的，可以参考之前的推文：
我们直接加载TCGA-COAD和TCGA-READ的数据。
load(file = "./TCGA-mRNA/TCGA-COAD_mRNA.Rdata")
coad data
load(file = "./TCGA-mRNA/TCGA-READ_mRNA.Rdata")
read data
合并数据
现在 coad和 read都是 SummarizedExperiment对象，并且具有相同的行和行名：
coad
read
对于这样的数据我们直接合并即可，我认为这是目前合并两个癌种最方便的方法了！
colrectal cbind(coad,read)
colrectal
得到的结果也是一个 SummarizedExperiment对象。并且这个对象中各种信息也是保存好的，想用什么直接提取即可，非常方便。
但是这样合并可能涉及批次效应的问题，大家在实际使用时可根据自己的情况选择要不要去除批次效应！
提取信息
比如提取样本的临床信息，非常简单，甚至不需要重新下载：
clin as.data.frame(colData(colrectal))
clin[1:10,1:10]
dim(clin)
colnames(clin)[10:30]
现在一共有698行，107列临床信息， 你想要的生存时间、生存状态、样本类型、分期等信息都在里面，都不需要自己手动划分，想要什么直接取子集就好了。
比如大家最喜欢的生存信息：
clin_subset clin[,c("days_to_last_follow_up","vital_status")]
head(clin_subset)
合并miRNA
也是一样的操作。
rm(list = ls())
load(file = "./TCGA-mirna/TCGA-COAD_miRNA.Rdata")
coad data
load(file = "./TCGA-mirna/TCGA-READ_miRNA.Rdata")
read data
可以看到两个表达矩阵的第一列（miRNA的名字），完全一样：
identical(coad$miRNA_ID,read$miRNA_ID)
所以我们直接合并即可：
但是miRNA的表达矩阵现在还有点问题，它包含3种信息：count/rpm/cross-mapped，而我们只需要count，所以还是要处理一下。
dim(colrectal_mi)
colrec_mi colrectal_mi[,c(1,seq(2,1891,by=3))]
dim(colrec_mi)
colnames(colrec_mi)[-1] substr(colnames(colrec_mi)[-1],12,39)
colrec_mi[1:5,1:5]
简单！
合并CNV
rm(list = ls())
load("G:/tcga/TCGA-CNV/TCGA-COAD_CNV.Rdata")
coad data
load("G:/tcga/TCGA-CNV/TCGA-READ_CNV.Rdata")
read data
colrec_cnv rbind(coad,read)
head(colrec_cnv)
这个文件稍加整理就可以拿去给gistic用了。
合并SNP
rm(list = ls())
load("G:/tcga/TCGA-SNP/TCGA-READ_SNP.Rdata")
read data
load("G:/tcga/TCGA-SNP/TCGA-COAD_SNP.Rdata")
coad data
colrec_snp rbind(coad,read)
这样以后再分析就可以用合并后的数据了！
Original: https://blog.csdn.net/Ayue0616/article/details/127824228
Author: 医学和生信笔记
Title: 新版TCGA不同癌种数据合并
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