非常多的R的bioconductor包都是拿这个数据集来举例子的，所以我简单的介绍一下这个数据集。

这个数据集是对ALL这个病的研究数据，共涉及到了128个ALL病人，其中95个是B细胞的ALL，剩余33个是T细胞的ALL。

是一个芯片数据，同时还包含有其它的病人信息。

大家首先要在R里面安装这个数据集

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")

biocLite("ALL")

library(ALL)

data(ALL)

data(geneList)

在R里面输入str(ALL)可以看到这个数据的具体信息，但是非常多!

ALL

ExpressionSet (storageMode: lockedEnvironment)

assayData: 12625 features, 128 samples 

element names: exprs

protocolData: none

phenoData

sampleNames: 01005 01010 ... LAL4 (128 total)

varLabels: cod diagnosis ... date last seen (21 total)

varMetadata: labelDescription

featureData: none

experimentData: use 'experimentData(object)'

 pubMedIds: 14684422 16243790 

Annotation: hgu95av2

我们首先它的BT变量记录的是什么

可以看出它记录的是数据病人的分组信息。

bcell = grep("^B", as.character(ALL$BT))通过这句话可以挑选出B细胞病人

然后我们看看它的ALL$mol.biol变量记录是是什么

可以看到它记录的是这些病人的几种突变情况（molecular biology testing）

types = c("NEG", "BCR/ABL")

moltyp = which(as.character(ALL$mol.biol) %in% types)

用这个命令就能挑选出我们想研究的两组突变的病人。

然后我们还可以把刚才的两个标准用来从ALL数据集里面取想要的子集

ALL_bcrneg = ALL[, intersect(bcell, moltyp)]

同理我们可以查看这个数据集的非常多的变量信息。

包括sex，age，cod，diagnosis，等等，这个'data.frame':共有128 obs. of  21 variables:

我们除了可以查看这个ALL数据集自带的变量，还可以通过一些方法来访问它的其它信息。

Exprs这个方法可以查看它的表达数据，可以看到有128个变量，12625行的探针数据。

str(exprs(ALL))

num [1:12625, 1:128] 7.6 5.05 3.9 5.9 5.93 ...

- attr(*, "dimnames")=List of 2

..$ : chr [1:12625] "1000_at" "1001_at" "1002_f_at" "1003_s_at" ...

..$ : chr [1:128] "01005" "01010" "03002" "04006" ...

还有很多很多函数都可以操作这个数据集，这样可以得到非常多的信息！我就不一一列举了

对这个数据的一系列操作可以画热图，见下面的教程！！！

http://www2.warwick.ac.uk/fac/sci/moac/people/students/peter_cock/r/heatmap/