帮我写一套完整的R语言代码用来下载并分析TCGA的乳腺癌数据

当然，我会很乐意帮您写一套完整的R语言代码来下载并分析TCGA的乳腺癌数据。以下是基本的步骤：

1. 连接到TCGA的数据存储库，使用以下代码：

library(TCGAbiolinks)
query <- GDCquery(project = "TCGA-BRCA",
                   data.category = "Transcriptome Profiling",
                   data.type = "Gene Expression Quantification",
                   platform = "Illumina HiSeq",
                   file.type = "normalized_results")
GDCdownload(query)

这将会在您的本地工作空间中下载TCGA-BRCA项目的基因表达数据。请注意，您某些时候需要使用您的TCGA访问令牌来授权连接。

2. 转换下载的数据为R中的表格数据，并将基因表达量数据存在一个data frame中:

exp_data <- GDCprepare(query)
data <- data.frame(exp_data$expression)

3. 清洗和分析数据来获取结果，如标准差、平均数、方差等：

# 基于样本的平均表达值计算标准偏差
sd_values <- apply(data, 1, sd, na.rm = TRUE)

# 基于样本的平均表达值计算平均表达值
mean_values <- apply(data, 1, mean, na.rm = TRUE)

# 基于样本的平均表达值计算方差
var_values <- apply(data, 1, var, na.rm = TRUE)

以上就是简单的代码示例了。当然，还有很多其他的数据分析方法可以使用，但通过以上的R语言代码，您应该已经可以开始分析TCGA的乳腺癌基因表达量数据了。