导语：
本期仍旧是处理TCGA数据，挑出肿瘤样本，然后将挑选出的样本按照是否有TP53进行分组，之后的流程就是一般性的差异分析以及对结果的注释。当然，也不是说这个按照TP53突变与否的分类就多高明，这是一个引子，帮助你融入自己的背景知识，既然突变与否可以进行分组，那么甲基化高低呢？差异分析并绘图
参考文章
本期仍旧是处理TCGA数据，挑出肿瘤样本，然后将挑选出的样本按照是否有TP53进行分组，之后的流程就是一般性的差异分析以及对结果的注释。
这对我们做数据挖掘来说，是一个非常好的学习典范，不要老想着比较normal和tumor，也不要只能简单的想到人群差异，年龄差异这样的显而易见的表型野生型和突变型的区别，可以尝试开阔一下思路。
当然，也不是说这个按照TP53突变与否的分类就多高明，这是一个引子，帮助你融入自己的背景知识，既然突变与否可以进行分组，那么甲基化高低呢？通路改变与否呢？
亲爱的读者有什么想法也可以留言参与讨论，当然野生型和突变型的区别，很大概率上，你会隐藏 你的想法，呵呵
第一步 安装必要的R包
## 这一步是卸载已经加载的包，篇幅有限，同Step0步骤一样，之后就不重复书写了上面的代码组织的非常棒，值得初学者花十几个小时自行理解和模范，尤其是R包存放，已经批量下载，这些小技巧会极大的增加你使用R语言完成自己项目的效率。
而且里面隐含着一些R不常用的概念，是你在大多数书籍上面都学不到的，更别说是视频教程了。
第二步 下载和处理TCGA数据
XENA数据中心一直是我们大力推荐的TCGA下载方式，我们也有视频指导：
第三步 差异分析并绘图
左图是edgeR的火山图结果，右图是limma的火山图结果
左图是edgeR的火山图结果，右图是limma的火山图结果
第四步 通路注释
edgeR的kegg结果
limma的kegg结果
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