CPTAC 数据集 - Python

简介

CPTAC（Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium）数据集是由美国癌症研究所（NCI）支持的一项多年计划，旨在通过集成临床信息、基因组数据和蛋白质组学数据，深入了解癌症的生物学机制，推动癌症精准医疗的发展。数据集包含九种癌症类型的组织样本，如卵巢癌、女性乳腺癌、肺癌等，每个样本有基因组、转录组和蛋白质组等数据，可以用于癌症相关研究和分析。

Python 是一种流行的编程语言，拥有丰富的科学计算和数据分析库，可以帮助研究者更高效地处理 CPTAC 数据集。在本篇介绍中，我们将介绍使用 Python 对 CPTAC 数据集进行数据读取、数据清洗和可视化的方法。

数据读取

CPTAC 数据集提供了多种数据格式，如 MAF、TXT、CSV 等，不同数据格式需要使用不同的 Python 库进行读取。以下是使用 pandas 库读取 MAF 格式的案例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('BRCA.maf', sep='\t')

该代码将 BRCA 癌症类型的 MAF 数据读取到 pandas 数据框中，sep='\t' 表示数据文件使用制表符分隔。类似地，可以使用 read_table()、read_excel()、read_json() 等 pandas 方法读取其他格式的数据文件，具体方法可以参考 pandas 官方文档。

数据清洗

一般来说，CPTAC 数据集存在一些数据缺失、异常或与实际研究无关的信息，需要进行清洗和筛选。以下是使用 pandas 库清洗 MAF 数据的案例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('BRCA.maf', sep='\t')
data.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
data = data[data["FILTER"] == "PASS"]  # 只保留 FILTER 列为 PASS 的行
data = data[["Hugo_Symbol", "Variant_Classification", "Tumor_Sample_Barcode"]]  # 只保留特定列

该代码删除了数据框中的缺失值、列值不为 PASS 的行和部分列，只保留了 Hugo_Symbol（基因名称）、Variant_Classification（变异类型）和 Tumor_Sample_Barcode（样本编号）三列数据。

数据可视化

CPTAC 数据集中的数据往往存在复杂的模式和关联，需要通过可视化方式来探索和分析。以下是使用 matplotlib 库绘制散点图和柱状图的案例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('BRCA.maf', sep='\t')
data.dropna(inplace=True)
data = data[["Variant_Classification", "Tumor_Sample_Barcode"]]
grouped = data.groupby('Variant_Classification', as_index=False).count()

plt.scatter(grouped['Variant_Classification'], grouped['Tumor_Sample_Barcode'])
plt.xlabel('Variant_Classification')
plt.ylabel('Tumor_Sample_Barcode')
plt.title('Variant_Classification vs Tumor_Sample_Barcode')

plt.bar(grouped['Variant_Classification'], grouped['Tumor_Sample_Barcode'])
plt.xlabel('Variant_Classification')
plt.ylabel('Tumor_Sample_Barcode')
plt.title('Variant_Classification vs Tumor_Sample_Barcode')

该代码读取了 BRCA 癌症类型的 MAF 数据，并对 Variant_Classification 和 Tumor_Sample_Barcode 两列数据进行了统计和分组，然后绘制了散点图和柱状图，展示了变异类型与样本数量的关系。

结论

CPTAC 数据集是一个重要的癌症相关数据资源，使用 Python 操作该数据集具有便捷性、灵活性和高效性等特点。本篇介绍主要讲解了使用 pandas 和 matplotlib 库对 CPTAC 数据集进行数据读取、清洗和可视化的方法，希望对研究者和程序员有所帮助。