帮我写一份完整的MATLAB代码，对已知数据进行SNV处理，

Sure, Single-Nucleotide Variant (SNV)分析通常涉及基因组测序数据的预处理步骤，包括质量控制、过滤和转换。下面是一个简单的MATLAB代码片段，用于对单核苷酸变异数据进行Single Sample Normalization (SSN)，这是一个常见的预处理步骤：

% 导入数据 (假设数据存储在一个CSV文件中)
data = readmatrix('your_data.csv'); % 替换为实际数据文件路径

% 确定样本数和基因数目
numSamples = size(data, 1);
numGenes = size(data, 2);

% 对数据进行单样品标准化 (SSN)
% 这里我们先计算每个基因的平均值和标准差
geneMeans = mean(data, 1);
geneStdDevs = std(data, 0, 1); % 不包括均值

% 创建一个新的矩阵来保存标准化后的数据
normalizedData = zeros(numSamples, numGenes);

% 根据公式进行SNV标准化: (x - geneMean) / geneStdDev
for i = 1:numGenes
    normalizedData(:, i) = (data(:, i) - geneMeans(i)) ./ geneStdDevs(i);
end

% 检查并输出标准化后的数据前几行
disp(normalizedData(1:5, :));

% 保存结果
save('snv_normalized_data.mat', 'normalizedData');