首先需要完成R語言練習題-初級，在[link]http://www.bio-info-trainee.com/3793.html
作業(yè) 1
請根據R包org.Hs.eg.db找到下面ensembl 基因ID 對應的基因名(symbol)
ENSG00000000003.13
ENSG00000000005.5
ENSG00000000419.11
ENSG00000000457.12
ENSG00000000460.15
ENSG00000000938.11
提示：
library(org.Hs.eg.db)
g2s=toTable(org.Hs.egSYMBOL)
g2e=toTable(org.Hs.egENSEMBL)
作業(yè) 2
根據R包hgu133a.db找到下面探針對應的基因名(symbol)
1053_at
117_at
121_at
1255_g_at
1316_at
1320_at
1405_i_at
1431_at
1438_at
1487_at
1494_f_at
1598_g_at
160020_at
1729_at
177_at
提示：
library(hgu133a.db)
ids=toTable(hgu133aSYMBOL)
head(ids)
作業(yè) 3
找到R包CLL內置的數據集的表達矩陣里面的TP53基因的表達量矗愧，并且繪制在progres.-stable分組的boxplot圖
提示：
suppressPackageStartupMessages(library(CLL))
data(sCLLex)
sCLLex
exprSet=exprs(sCLLex)
library(hgu95av2.db)
想想如何通過 ggpubr進行美化御吞。
作業(yè) 4
找到BRCA1基因在TCGA數據庫的乳腺癌數據集(Breast Invasive Carcinoma (TCGA, PanCancer Atlas))的表達情況
提示：使用[link]http://www.cbioportal.org/index.do 定位數據集：[link]http://www.cbioportal.org/datasets
作業(yè) 5
找到TP53基因在TCGA數據庫的乳腺癌數據集的表達量分組看其是否影響生存
提示使用：[link]http://www.oncolnc.org/
作業(yè)6
下載數據集GSE17215的表達矩陣并且提取下面的基因畫熱圖
ACTR3B ANLN BAG1 BCL2 BIRC5 BLVRA CCNB1 CCNE1 CDC20 CDC6 CDCA1 CDH3 CENPF CEP55 CXXC5 EGFR ERBB2 ESR1 EXO1 FGFR4 FOXA1 FOXC1 GPR160 GRB7 KIF2C KNTC2 KRT14 KRT17 KRT5 MAPT MDM2 MELK MIA MKI67 MLPH MMP11 MYBL2 MYC NAT1 ORC6L PGR PHGDH PTTG1 RRM2 SFRP1 SLC39A6 TMEM45B TYMS UBE2C UBE2T
提示：根據基因名拿到探針I(yè)D，縮小表達矩陣繪制熱圖瓦哎，沒有檢查到的基因直接忽略即可砸喻。
作業(yè)7
下載數據集GSE24673的表達矩陣計算樣本的相關性并且繪制熱圖，需要標記上樣本分組信息
作業(yè)8
找到 GPL6244 platform of Affymetrix Human Gene 1.0 ST Array 對應的R的bioconductor注釋包蒋譬，并且安裝它割岛！
options()$repos
options()$BioC_mirror
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
BiocManager::install("請輸入自己找到的R包",ask = F,update = F)
options()$repos
options()$BioC_mirror
作業(yè)9
下載數據集GSE42872的表達矩陣，并且分別挑選出 所有樣本的(平均表達量/sd/mad/)最大的探針犯助，并且找到它們對應的基因癣漆。
作業(yè)10
下載數據集GSE42872的表達矩陣，并且根據分組使用limma做差異分析剂买，得到差異結果矩陣
