这个数据的表达量来自一篇泛癌文章，里面有很多项目的数据，其中就有这个数据，我们可以从中分离出来（GSE210347）：
文章地址PanCAF :https://www.nature.com/articles/s41467-022-34395-2
数据下载：
wget -c https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE210nnn/GSE210347/suppl/GSE210347%5Fcounts.Rds.gz -O GSE210347_counts.Rds.gzwget -c https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE210nnn/GSE210347/suppl/GSE210347%5Fmeta.txt.gz -O GSE210347_meta.txt.gzwget -c https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE210nnn/GSE210347/suppl/GSE210347%5Fstudy%5Fmetadata.xls.gz -O GSE210347_study_metadata.xls.gz#合并两个表格按sample ID合并，注意保存txt格式Rscript $scripts/merge_tsv_files.r -i GSE210347_meta.txt GSE210347_study_metadata.tsv -b SampleID -p metadata_all#筛选乳腺癌数据的metadatacat metadata_all.tsv |awk 'NR==1|| ($0~"E-MTAB-8107" && $0~/Breast/){print $0}'>E-MTAB-8107_BRCA_metadata.tsv
数据分析：
会根据metadata数据筛选乳腺癌数据：
Rscript $scripts/seurat_sc_qc.r --rds GSE210347_counts.Rds --project BRCA_E-MTAB-8107 \--nUMI.min 500 \--nUMI.max 50000 \--nGene.min 250 \--mito.gene.pattern "^MT.*-" \--percent_mito 20 \--log10GenesPerUMI 0.8 \-o 01.qc -p BRCA_E-MTAB-8107 --metadata E-MTAB-8107_BRCA_metadata.tsvRscript $scripts/seurat_sc_cluster.r --rds 01.qc/BRCA_E-MTAB-8107.afterQC.rds \-p BRCA_E-MTAB-8107 --resolution 0.5 -d 30 -o 02.cluster \nUMI percent_mito --high.variable.genes 2000
