分句解释这段代码 #select samples which are common to clinical file 选择临床文件中常见的样本 for (i in cancer_types){ colname_slice(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),1,12) #cut colnames colname_slice(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),1,12) } pb <- progress_bar$new(total = length(cancer_types)) for (i in cancer_types){ #intersect rna and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] clinic<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F) inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),quote = F) #intersect miRNA and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),quote = F) clinic<-clinic[clinic[,1]%in%inter,] write.csv(clinic,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\TCGA-',i,'-clinical.csv'),quote = F) pb$tick() } rm(df,clinic,inter,dt)

这段代码的作用是从临床文件中选择常见的样本。首先，使用一个循环遍历变量 `cancer_types` 中的每个元素。在循环内部，通过 `colname_slice()` 函数提取文件路径，并使用 `read.csv()` 函数读取两个不同的文件（normalized_rna.csv 和 normalized_mi.csv），其中 `row.names = 1` 表示将第一列作为行名，`check.names = F` 表示不检查列名。

然后，通过交集操作找到两个数据集中共同存在的列名，并将其保留在数据框 `df` 中。接着，使用 `write.csv()` 函数将 `df` 数据框写入相应的文件路径中。

最后，通过一个进度条对象 `pb` 跟踪循环的进度，并在每次循环迭代中更新进度。循环结束后，使用 `rm()` 函数删除不再需要的变量。

总结起来，这段代码的目标是选择临床文件和两个数据集中共同存在的样本，并将处理后的数据保存到对应的文件中。