请写出TCGA中LUSC临床数据的下载与处理的完整R语言代码，提取年龄、性别、人种、生存数据，T、N、M分期、总分期数据等，越详细越好

首先需要安装TCGA2STATS和TCGAbiolinks这两个R包，代码如下：

install.packages("TCGA2STATS")
install.packages("TCGAbiolinks")

然后加载这两个包：

library(TCGA2STATS)
library(TCGAbiolinks)

接着使用`TCGAbiolinks`包的`GDCquery_clinic`函数下载LUSC临床数据：

query <- GDCquery_clinic("TCGA-LUSC", type = "clinical")
GDCdownload(query)

下载完成后，可以使用`read.table`函数读取下载下来的`*.txt`文件：

clinical_data <- read.table("gdc_manifest_20210710_191201.txt", header = TRUE, sep = "\t", stringsAsFactors = FALSE)

`clinical_data`是一个数据框，包含了所有的临床数据。可以使用`head`函数查看前几行数据：

head(clinical_data)

接下来，我们需要从临床数据中提取所需的信息。首先是年龄、性别和人种：

age <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "age_at_initial_pathologic_diagnosis"]
gender <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "gender"]
race <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "race"]

其中，`age`、`gender`和`race`分别是包含所有患者的年龄、性别和人种的向量。

接下来是生存数据，我们需要使用`TCGA2STATS`包中的`TCGAanalyze_survival`函数：

survival_data <- TCGAanalyze_survival("TCGA-LUSC", "Overall_Survival_Time", "Vital_Status")

其中，第一个参数是数据集名称，第二个参数是生存时间变量名称，第三个参数是生存状态变量名称。`survival_data`是一个包含生存数据的列表。

然后是T、N、M分期和总分期数据。这些信息可以从`clinical_data`中的`tumor_stage`和`pathologic_stage`变量中提取：

t_stage <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "tumor_stage"]
n_stage <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "pathologic_N"]
m_stage <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "pathologic_M"]
overall_stage <- clinical_data[clinical_data$project_short_name == "TCGA-LUSC", "pathologic_stage"]

以上就是完整的R语言代码，可以提取LUSC临床数据中的年龄、性别、人种、生存数据，T、N、M分期和总分期数据。