R语言如何利用包genefu进行pam50分型代码，写出详细的步骤还有各个步骤的解释和数据的格式

R语言中的`genefu`包主要用于基因表达数据分析，包括PAM50分型等肿瘤生物学分析。PAM50分型是一种乳腺癌分子亚型分类方法，用于区分HER2+、 LumA 和 LumB 类型。以下是使用`genefu`进行PAM50分型的基本步骤：

1. **安装和加载`genefu`包**:
使用`install.packages("genefu")`命令首先确保`genefu`包已安装，如果尚未安装。然后，通过`library(genefu)`加载包。

2. **准备数据**:
数据通常是一份包含基因表达值的DataFrame，行代表样本，列代表基因。数据应已经标准化处理过（例如归一化），以便于后续分析。每行应该有对应的临床信息（如ER、PR和Her2状态），这对于PAM50分型至关重要。

   data <- read.csv("your_data.csv")  # 替换为实际文件名
   colData <- data[, c("ER", "PR", "Her2")]  # 提取临床特征列
   exprs_data <- data[, -c(1:3)]  # 剩下的列是基因表达数据

3. **预处理数据**:
`genefu`包可能需要一些额外的数据预处理，比如将非数值型的临床变量转换为因子（factor）类型。

   colData$ER <- as.factor(colData$PR)
   colData$Her2 <- as.factor(colData$Her2)

4. **构建PAM50模型**:
使用`build_pam50_model()`函数，输入表达数据和临床数据，这将训练PAM50模型。可能需要设置一些参数，如“nperm”用于bootstrapping估计不确定性。

   pam50_model <- build_pam50_model(exprs_data, colData, nperm = 100)

5. **预测样本分型**:
使用`predict_pam50()`函数对新的样本进行分型预测，这里假设`new_samples`是一个新的表达数据矩阵。

   new_samples <- ...  # 新的数据集
   predicted_labels <- predict_pam50(pam50_model, new_samples)

6. **查看结果**:
分型结果会是一个向量，你可以检查每个样本的PAM50分类（可能是"Basal", "LumA", "LumB", 或者 "HER2-enriched"）。

   unique(predicted_labels)