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课程梗概
首先，从TCGA获取食管腺癌（EAC）的表达谱数据和临床数据，根据其病理特征，筛选出需要的样本数据。其次，从GEO数据库中获取两套EAC的表达谱数据，同样根据其肿瘤类型，进行样本的筛选。对得到的表达谱数据进行标准化，对标准化后的数据利用Consensu ClusteringPlus方法进行亚型的确定。初步分析后，确定为两个亚型进行后续的分析。利用SigClust去顶亚型的统计学显著性。利用silhouette将样本映射到亚型上。利用SubMap查看在不同的数据集之中，亚型是否有差异。
编程语言：R
Keyword：TCGA、GEO、分子亚型、GSEA、SAMseq、MutSigCV
具体内容：
Part1: 分析流程概述
Part2: 数据获取及预处理
Part3: 识别分子亚型
Part4: 亚型特异性基因获取
Part5: 亚型的生物学过程
Part6: 亚型特异性体细胞突变
Part7: 亚型的生物标志物
Part8: GEO数据集验证
春节期间（2.5-2.11）
领券价为399
提供全套demo数据和代码
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