TCGA里的数据tumor多normal少，想要挑选出配对样本进行差异分析。（并不是说必须挑配对样本才能做哦，直接做也是可以的）
这里使用的数据是TCGA的CHOL表达矩阵。
从TCGA ID里可以找到tumor和normal的分组，统计它们的数量：
配对样本的共同点是病人ID（前12位）一致，根据这个来匹配即可。
先拆分成tumor和normal两个矩阵，根据ID的14和15位来拆
有normal样本的病人的ID ，是normal组样本ID的前12位，也是exp_nor的行名。
然后将tumor矩阵中与patient相匹配的样本名选出来，能匹配到的就会被挑出来。%in%从来都是R语言里的一个神技能： %in%很简单
可以把表达矩阵拼回去咯：
就相当于把表达矩阵按列取子集了，tumor和normal各九个样本，后面可以拿来做配对样本的差异分析哦，例如下面这张图，就是COAD数据配对差异分析得到的差异基因热图。
转录组的差异分析在这里： TCGA（转录组）差异分析三大R包及其结果对比
获取表达矩阵，处理TCGA的count数据，1表示为行。
导入数据
加 ENTREZID列，用于富集分析（symbol转entrezid，然后inner_join）
转化空格为NA
用花花的专属TCGA包，ID进行转换
把空着的值改为NA
以病人为中心，表达矩阵按病人ID去重复
去除重复
TPM数据做单个基因的生存分析file:///C:/Users/denghuan/Desktop/The%20learning%20of%20R%20software/Practice/%E7%94%9F%E5%AD%98%E5%88%86%E6%9E%90%20survival%20analysis/6.Survival.html
stringr::str_replace_all()
str_detect(colnames(exp),"TCGA-W5-AA2R")
