在R语言中，我从TCGA数据库获取了基因表达数据并进行了整理。现在我需要将这些数据按照肿瘤样本和正常样本进行分组，请指导我如何编写相应的R代码来实现这个任务？

在R语言中，你可以使用`dplyr`包来进行数据清洗和分组操作。假设你的基因表达数据存储在一个名为`gene_expression_data`的数据框（data frame），其中包含两列：`sample_type`(肿瘤样本或正常样本) 和 `expression_values`（基因表达值）。以下是基本的步骤：

# 首先，安装并加载必要的包
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

# 检查你的数据是否已经加载
head(gene_expression_data) # 查看数据前几行

# 使用分组函数 group_by() 对 'sample_type' 进行分组
grouped_data <- gene_expression_data %>%
  group_by(sample_type) 

# 现在你可以对每组进行特定的操作，比如计算平均表达值、求总和等
# 计算每个样本类型的平均表达值
mean_expression <- grouped_data %>%
  summarise(mean_expression = mean(expression_values))

# 或者按需计算其他聚合统计量
# 如果你想保存分组后的完整数据，可以使用 summarize_all()
summarized_data <- grouped_data %>%
  summarize_all(funs(mean, sd)) # 计算所有基因的均值和标准差

# 显示结果
print(mean_expression)
print(summarized_data)

记得检查数据是否匹配预期，例如检查`sample_type`列是否有缺失值或错误分类。完成上述操作后，你就可以得到分别针对肿瘤样本和正常样本的基因表达汇总信息。