对肿瘤表达数据进行nmf分析，分类肿瘤亚型，应该怎么写r语言代码

在R语言中进行非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）并应用于肿瘤表达数据来识别肿瘤亚型，通常涉及以下几个步骤：

1. **加载所需库**:

library(tidyverse) # 数据处理和可视化
library(nnmf)     # NMF包
library(pheatmap) # 热图展示

2. **加载和预处理数据**:
假设数据存储在CSV文件中，首先读取数据并检查其格式：

data <- read.csv("tumor_expression_data.csv", row.names = "Gene")
# 检查数据是否有缺失值，并进行适当处理
data <- data[complete.cases(data),]

3. **进行NMF**:
将数据转换为非负矩阵（因为NMF要求因子也是非负的），然后应用nnmf函数：

set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可复现
nmf_res <- nnmf(data, max.iter = 500, n.factors = k) # k是你想要的肿瘤亚型数
W <- nmf_res$W   # 负荷矩阵（基因对因子的贡献）
H <- nmf_res$H   # 因子矩阵（因子对样本的分布）

4. **聚类和分类**:
你可以通过相似度矩阵（如余弦相似性）计算肿瘤样本之间的相似度，并基于这些相似性对样本进行分组：

similarity <- t(W) %*% H
sample_clusters <- hclust(dist(similarity), method="ward.D") # 或者其他聚类算法

5. **可视化结果**:
使用pheatmap展示因子矩阵或样本聚类结果：

pheatmap(H, cluster_rows = TRUE, col = colorRampPalette(c("white", "red"))(nrow(H)), main = "Tumor Subtypes")
pheatmap(data, rownames_side = "right", cluster_cols = sample_clusters, col = "viridis", main = "Sample Clustering by NMF Factors")

6. **评估和调整**:
- 可能需要尝试不同的k值或迭代次数，看是否能得到最佳的肿瘤亚型划分。
- 使用交叉验证等方法评估模型的性能。