Error in GDCquery_clinic(TCGA-PAAD, clinical) : could not find function GDCquery_clinic

这 error 提示说找不到 `GDCquery_clinic` 这个函数，可能是因为你没有正确加载或安装它所在的包。这个函数通常在 `GDCquery` 包中，你可以尝试运行以下命令加载该包：

library(GDCquery)

如果你还没有安装该包，可以使用以下命令进行安装：

install.packages("GDCquery")

如果你已经安装了 `GDCquery` 包但仍然遇到问题，可能需要检查你的 R 环境或重新安装该包。

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分句解释这段代码 #select samples which are common to clinical file 选择临床文件中常见的样本 for (i in cancer_types){ colname_slice(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),1,12) #cut colnames colname_slice(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),1,12) } pb <- progress_bar$new(total = length(cancer_types)) for (i in cancer_types){ #intersect rna and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] clinic<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F) inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),quote = F) #intersect miRNA and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),quote = F) clinic<-clinic[clinic[,1]%in%inter,] write.csv(clinic,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\TCGA-',i,'-clinical.csv'),quote = F) pb$tick() } rm(df,clinic,inter,dt)

这段代码的作用是从临床文件中选择常见的样本。首先，使用一个循环遍历变量 `cancer_types` 中的每个元素。在循环内部，通过 `colname_slice()` 函数提取文件路径，并使用 `read.csv()` 函数读取两个不同的文件（normalized_rna.csv 和 normalized_mi.csv），其中 `row.names = 1` 表示将第一列作为行名，`check.names = F` 表示不检查列名。

然后，通过交集操作找到两个数据集中共同存在的列名，并将其保留在数据框 `df` 中。接着，使用 `write.csv()` 函数将 `df` 数据框写入相应的文件路径中。

最后，通过一个进度条对象 `pb` 跟踪循环的进度，并在每次循环迭代中更新进度。循环结束后，使用 `rm()` 函数删除不再需要的变量。

总结起来，这段代码的目标是选择临床文件和两个数据集中共同存在的样本，并将处理后的数据保存到对应的文件中。

解释这段代码for (i in cancer_types){ tnm_separator(dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv') #counts ,clinic_dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv') ,setwd = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i), op=predict_obj) tnm_separator(dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_mi.csv') #miRNAs ,clinic_dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv') ,setwd = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i), op=predict_obj) } for (i in cancer_types){ for (j in classes){ colname_add(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\',j,'_normalized_rna.csv'),'-01') colname_add(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\',j,'_normalized_mi.csv'),'-01') } }

这段代码是一个嵌套的循环结构。外层循环通过遍历变量 `cancer_types` 中的每个元素 `i`，内层循环通过遍历变量 `classes` 中的每个元素 `j`。

在外层循环中，首先调用 `tnm_separator()` 函数，该函数接受多个参数。其中，`dir` 参数表示待分离的文件路径，`clinic_dir` 参数表示临床文件路径，`setwd` 参数表示设置的工作目录，`op` 参数表示预测对象。这个函数的作用是从给定的文件路径中提取特定的数据，并将其存储在工作目录中。

在内层循环中，通过调用 `colname_add()` 函数，在给定文件路径后添加 '-01' 后缀。这个函数的作用是修改文件名，以便后续的处理或标识。

总结起来，这段代码的目标是根据外层循环中的变量 `cancer_types` 和内层循环中的变量 `classes`，对指定的文件进行处理和修改。具体的处理方式和修改操作可以通过函数 `tnm_separator()` 和 `colname_add()` 的具体实现来确定。