0ae6d322-a938-4752-aac6-226e6687a297.rna_seq.augmented_star_gene_counts.tsv 我有多个这样的文件，我需要从中分析某个基因在其中位数表达水平进行高低表达量分组，请回复我R代码

首先，你需要加载`augmented_star_gene_counts.tsv`文件并对其进行预处理，然后计算基因的中位数表达值。下面是一个基本的R代码示例，假设你的文件位于工作目录下，并且你已经有了一个包含基因ID列（通常是Ensembl ID或Gene Symbol）的数据框`df`：

# 加载必要的包
library(dplyr)  # 数据操作
library(tidyr)  # 数据整理

# 读取文件
counts_data <- read_delim("0ae6d322-a938-4752-aac6-226e6687a297.rna_seq.augmented_star_gene_counts.tsv", "\t") %>%
  # 假设你的基因ID在第一列
  rename(Gene_ID = colnames(.)[[1]]) %>%
  # 确保所有行都有基因ID
  filter(!is.na(Gene_ID))

# 计算每种条件下每个基因的中位数表达值
median_expression <- counts_data %>%
  group_by(Gene_ID) %>%
  summarize(median_count = median(value)) %>%
  ungroup()

# 对基因进行高、低表达分组，这里假设是基于中位数的2倍标准差：
expression_threshold <- median_expression$median_count + 2 * median_expression$median_count / sqrt(nrow(counts_data))

# 创建一个新列表示表达水平
high_low_expression <- ifelse(counts_data$value > expression_threshold, "High", "Low")

# 结合原数据和表达水平分组
augmented_data <- counts_data %>%
  left_join(median_expression, by = "Gene_ID") %>%
  mutate(Express_Level = high_low_expression)

# 显示结果
head(augmented_data)