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

GeneFU是一个用于基因表达数据分析的Python库，主要用于处理PAM50乳腺癌分子分型的数据。PAM50分型是一种基于基因表达水平预测乳腺癌患者预后的分类系统。以下是使用GeneFU进行PAM50分型的一般步骤：

1. **安装Genefu**:
首先需要确保已经安装了Python环境，然后使用pip安装GeneFU库：

   pip install genefu

2. **导入模块**:
导入所需的GeneFU模块以及用于数据处理的其他常用库（如pandas）：

   import pandas as pd
   from genefu import preprocess, pam50

3. **加载数据**:
数据通常以CSV或其他支持的表格格式存储，包含基因表达值和患者信息。例如，数据可能是这样的：

   data = pd.read_csv('breast_cancer_data.csv', index_col=0) # 假设索引列是基因ID

确保数据中每一行对应一个样本，每列代表一个基因。

4. **预处理数据**:
使用`preprocess`函数对数据进行标准化或归一化，去除异常值等操作：

   processed_data = preprocess(data)

5. **选择特征（基因）**:
根据PAM50指南选择相关的基因集。这通常由官方指南提供，或者从文献中获取。GeneFU库并不直接包含这一部分，需要外部获取这些基因列表。

6. **应用PAM50分型算法**:
使用`pam50.predict`函数，传入预处理后的数据以及特征列表进行分型：

   selected_genes = ['gene1', 'gene2', ...] # PAM50特征基因列表
   p50_scores, subtypes = pam50.predict(processed_data, selected_genes)

`p50_scores`将返回每个样本的PAM50评分，`subtypes`则会给出每个样本的PAM50亚型（ Luminal A、Luminal B、HER2-enriched 或 Basal-like）。

7. **结果解读**:
分析`subtypes`列，查看哪些样本属于哪种PAM50亚型，并可以进一步探索这些分型与临床结果的关系。