Oncomine数据库是生信入门必备数据库，它操作简单，结果可靠，但是Oncomine也有它的缺点，那就是免费版不能下载数据，为了解决这个难题，我们团队基于R语言开发了程序包：oncomineR。oncomineR包中只有1条命令oncomine()，它可以整理Oncomine数据库中的条形图数据、箱图数据、热图数据、meta分析数据、summary数据等几乎所有类型的数据，几乎实现了全垒打！oncomine()命令只有1个参数mhtml，它可以是一个或者多个文件名，指的是插件save as MHTLM下载的网页内容。oncomineR包需要配合插件Save as MHTML一起使用，所以，首先我们需要先来安装这个插件，以chrome浏览器为例。①在浏览器中打开插件下载链接：https://www.gugeapps.net/webstore/detail/save-as-mhtml-mime-html/djbjejcpegcimjdappppobfhaafbmjpf
oncomineR包并未传到CRAN上，而是传到了github上，所以需要从github上来安装，安装命令如下：devtools::install_github('yikeshu0611/oncomineR')
oncomineR包的开发使用到了do包，rvest包，xml2包，magrittr包，这些包以及它们的依赖包会在安装oncomineR包的时候一起自动安装。oncomineR包几乎可以整理oncomine数据的所有类型的数据，使用方法完全相同，这里仅演示条形图数据。例如，我们搜索p53基因在bladder cancer中的表达，点击链接即可进入页面。① 点击GROUP BY右侧的下拉窗口，选择Age选项。
这样年龄（Age）数据就下载下来了，如果你还想下载其他数据，重复上面2个步骤即可。使用oncomineR包中的oncomine()命令来整理。# # 设置工作目录setwd('D:/destopfile/oncomine') # 调用oncomineR包library(oncomineR) #整理数据r = oncomine('Age.mhtml') head(r)
多个数据文件的整理方法和单个数据文件的方法是一样的，都是先下载，再整理。例如，我们要整理性别（Sex）、随访时间（Overall Survival Followup Time）、生存状态（OverallSurvival Status）等其它的数据，并且把这几个数据合并到一起。首先我们下载这几个数据，并将文件夹分别命名为Sex，Overall Survival Followup Time和Overall SurvivalStatus；然后再使用oncomine()来整理即可。# 设置工作目录setwd('D:/destopfile/oncomine') # 调用oncomineR包library(oncomineR) #整理数据r = oncomine(c('Overall Survival Followup Time.mhtml', 'Overall Survival Status.mhtml', 'Sex.mhtml')) head(r)
配合save as MHTML插件，可以很方便地下载Oncomine数据库的数据，整理单个数据的时候，LegendValue就是结果，整理多个数据的时候，Legend Value会被文件名替换。致谢：oncomineR的开发得益于save as MHTML的开发，首先向该插件的开发者致谢，其次oncomineR的开发使用直接使用到do包，xml2包，rvest包及magrittr包中的某些函数，向这些包的开发者致谢，最后感谢R及RStudio的全体工作人员。报错地址：https://github.com/yikeshu0611/oncomineR/issues
