临床数据包比较小，一般就几个M，用浏览器直接下载就可以了。
在工作目录下创建expdata文件夹，用来存放下载的表达数据文件
选择数据前记得清空购物车。
在Repository勾选需要的case和file类型。
mRNA转录组数据的file类型如下：
选好后添加到Cart，进入Cart界面下载。
表达数据文件包括：Manifest、Metadata。（这两个文件很小，不需要调用IDM等下载器）
文件注释：
Manifest：txt文件，清单文件。用gdc-client.exe下载文件要用到。
Manifest文件长这样：
其中，“id”为各文件夹名称，“filename”为tsv文件名称。
Metadata：json文件，包括文件信息和样本的关系。数据分析要用。
Metadata文件长这样：
其中，“associated_entities”下的“entity_submitter_id”为该tsv文件对应的样品id，“file_name”为样本对应的tsv文件名称，“file_id”为该文件所属的文件夹。
下载好两个文件后，把这两个文件连同gdc-client.exe文件一起放在工作目录下。然后在cmd或者powershall中运行以下命令：
（不要直接复制粘贴，用手打。因为manifest文件名每次都不一样）
gdc-client.exedownload-mgdc_manifest_expdata.2020-03-23.txt-dexpdata#代码解析：#gdc-client：下载工具文件#download：函数，实现下载功能#-m：download的参数，表示manifest，清单文件#gdc_manifest_cl.2020-03-23.txt：-m参数的值，需修改（与manifest文件名一致）#-d：download的参数，表示directory，下载路径#clinical：-d参数的值下载好的文件是按样本存放的，每个样品一个文件夹，每个文件夹下都有一个tsv文件。tsv文件长这样：
其中，“gene_id”为Ensemblid；“gene_name”为symbolid；“gene_type”为该基因的类型，有proteincoding（mRNA），lncRNA，这两个种RNA是常用的。另外，miRNA的分析得单独下载。unstranded就是count数，tpm和fpkm是常用的标准化数据，但tpm更好一些。
TPM与FPKM的区别：从计算公式来说，唯一的不同是计算操作的顺序，TPM是先去除了基因长度的影响，而FPKM是先去除测序深度的影响，TPM实际上改进了FPKM方法在跨样品间定量的不准确性。
清空Cart。临床数据的file类型如下：
选好后添加到Cart，进入Cart界面下载。（浏览器直接下载，不要调用IDM，否则可能下载到上次下载的文件）
表达数据文件包括：
下载好的文件时gz压缩包，解压后将文件夹重命名为“clinical”。
一个病人对应一个xml文件。xml文件长这样：
有点杂乱，之后统一读进R语言里就比较清晰了。
length(dir("./clinical/"))length(dir("./expdata/"))下载的文件是按样本存放的，我们需要得到的是表格，需要将他们批量读入R语言并整理。