针对性增加不同肿瘤经典分型的分析

[ShixiangWang]

目前 phenotype data 条目下还没有看到？ 有在其他地方实现 subtype 的对比分析么？@lishensuo

另外已有 pancancer_conserved_immune_subtype 的数据

tcga_subtypes 的不知道也能否利用

[lishensuo]

老师，之前确实有考虑添加TCGA亚型分析，主要遇到的问题在于不同肿瘤的分型类别都不相一致，难以应用统一的分析步骤。
比如tcga_subtypes中：

length(unique(tcga_subtypes$Subtype_Selected))
# [1] 100

table(tcga_subtypes$Subtype_Selected[grepl('BRCA',tcga_subtypes$Subtype_Selected)])
# BRCA.Basal   BRCA.Her2   BRCA.LumA   BRCA.LumB BRCA.Normal 
# 193          82         581         219         143 

table(tcga_subtypes$Subtype_Selected[grepl('ACC',tcga_subtypes$Subtype_Selected)])
# ACC.CIMP-high ACC.CIMP-intermediate          ACC.CIMP-low                ACC.NA 
# 20                    27                    32                    12 

table(tcga_subtypes$Subtype_Selected[grepl('BLCA',tcga_subtypes$Subtype_Selected)])
# BLCA.1 BLCA.2 BLCA.3 BLCA.4 
# 41     42     31     1

关于pancancer_conserved_immune_subtype ，自己之前确实是忽略了。其中主要信息是否主要为pancancer_conserved_immune_subtype$phenodata$Immune.Subtype列？

pancancer_conserved_immune_subtype = load_data('pancancer_conserved_immune_subtype')

test_1 = pancancer_conserved_immune_subtype$phenodata

table(test_1$Immune.Subtype)
#       C1   C2   C3   C4   C5   C6 
# 793 1873 2213 2223  749   28  145

另外就是，我好像没有在data-raw中找到pancancer_conserved_immune_subtype数据集是如何产生的，所以不太清楚C1、C2，...指代的含义？

[ShixiangWang]

是的。我也不记得了。这里不同肿瘤方法和结果的类型是不同的，需要多考究原始文献和方法才行的。

这个分析的想法我昨天思考了下可以单独作为项目去做的，做好了可以再整合到这个工具里来。我们有空再仔细讨论。