上一个代码中，我已经下载好了Gene Expression Quantification和Clinical，请回报已经下载好之后操作的下一步的代码

既然你已经下载好了TCGA COAD项目的Gene Expression Quantification和Clinical数据，接下来你可以直接跳过下载步骤，继续使用之前保存的数据进行后续分析。下面是接下来的代码片段，用于加载数据、选择特定基因以及进行表达水平划分：

# 1. 加载已下载的数据
expression_data <- read.table("your_downloaded_gene_expression_file.txt", header = TRUE)  # 替换为你实际文件路径
clinical_data <- read.csv("your_downloaded_clinical_file.csv")  # 同理替换为临床数据文件路径

# 2. 确定基因位置
gene_index <- which(colnames(expression_data) == "GENE_NAME")  # 把这里的GENE_NAME替换为你的基因名称

# 3. 计算中位数表达值
median_expression <- median(expression_data$expression_data[gene_index])

# 4. 划分高低表达组
expression_levels <- apply(expression_data$expression_data, 1, function(x) {
  if (x[gene_index] > median_expression * 1.5) {
    return("High")
  } else {
    return("Low")
  }
})

# 5. 组合临床数据和表达水平
coad_analysis <- merge(clinical_data, data.frame(sample = colnames(expression_data), expression_level = expression_levels), by = "sample")

# 6. 保存结果
write.csv(coad_analysis, file = "your_output_file.csv", row.names = FALSE)

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