把TCGA的乳腺癌患者按照年龄分层来比较突变情况
我不确定这算不算TCGA数据挖掘套路文章，所以没有详细解读，也没有放在我的TCGA28讲系列教程里面！
看起来只是一个摘要，并没有相关文章出来： http://ascopubs.org/doi/abs/10.1200/jco.2015.33.15_suppl.579
很奇怪的做法，但是思路值得学习一下。
在乳腺癌领域，这个划分是很有意义的，因为45岁之前就患乳腺癌通常是家族性或者遗传性的，需要各位关注。
< 45y 和 ≥ 45y
结论很简单：
Young age at diagnosis was associated with less number of somatic mutations, mainly in ER- BC
PIK3CA (32.6%), GATA3(16.8%) and TP53 (16.8%) 这些突变也是年轻的多发于年长的
NTRK2 (5% vs.0%, p < 0.0001) and ARID1A (7% vs.2%, p = 0.03) 也是年轻的多发于年长的
重点是，你应该跟着我学会了这个分析
下面是完整的教程列表：
生信技能树GATK4系列教程
然后是 CNV相关工具
还有vcf和maf的工具：
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