在step1中,我们获得了TCGA中OSCC 的32个病人的T-N配对样本和对应的临床信息,并将其组成了一个名为my_Load的ChAMP对象。
做后续差异分析之前,需要对信号值矩阵进行归一化。这一步骤消耗计算资源较多,配置不够可能会跑很久或者会中断。
删除缺失值样本后,还剩58个(29对)样本。
图中看出三个样本异常,删掉它们和它们的配对样本。
根据top1000sd的热图和相关性热图,会发现三个样本是异常的,因此又剔除3对,剩下26对(52个)样本,用于下一步的差异分析。我试了一下这三个样本不删除的话,后面做差异甲基化位点的热图也是聚类不成功的,删掉会好些。
从数据库筛选和预后有关的突变方法如下:
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