tcga与gtex的count数据分别标准化后，去批次效应

对于TCGA和GTEx数据集中的基因计数数据，常用的标准化方法是TPM（Transcripts Per Million）或FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）。这些方法可以将基因计数转化为相对表达值，以便在不同样本之间进行比较。

批次效应是指由于实验处理的不同、实验时间的差异或实验室的不同等原因导致的样本之间的不同。为了去除批次效应，可以使用一些批次效应校正方法，例如ComBat、SVA、Limma等。这些方法可以对样本进行聚类，估计批次效应，并调整数据中的批次效应，以便更好地比较不同样本之间的基因表达。

对于TCGA和GTEx数据集，可以使用这些批次效应校正方法，以确保数据的准确性和可靠性。这些方法可以在R或Python中使用相应的软件包进行实现。