SummarizedExperiment类
该类常被用来储存表达矩阵，比如TCGAbiolinks下载的TCGA表达矩阵。
该类数据将原始信息（metadata）和表达矩阵（assays）联合到了一起，可同步对他们取子集。
其实和bioconductor中的ExpreesionSet很接近，只是行信息比较灵活，允许使用GRanges或DataFrame对象。
1、基本结构
如下图所示，每个对象可以存储多个表达矩阵（assays），行一般是基因或引物，列一般是样本编号。每个表达矩阵都有两个关联的表（Row data, Column data），分别通过基因名和样本名与表达矩阵相关联，存储着基因以及样本的相关信息。此外，还有单独的一个文件(meta data)描述整个实验的相关信息。
SummarizedExperiment
2、操作汇总
代码仅展示了格式
test<-SummarizedExperiment(assays= list(counts), rowData= DataFrame(),
colData= DataFrame(Treatment= rep(c("flame","non_flame"),3)))
# 创建一个对象，有无rowData都行
assays(test) # 取出表达矩阵，取出的是元素为列表的列表
assay(test,1) # 取出的是列表
#assays(test)[[1]][1:5,1:5] == assay(test)[1:5,1:5]==assay(test,1)[1:5,1:5]
assays(test)$counts # 取出特定表达矩阵
rowData(test) # 取出行信息
colData(test) # 取出列信息
metadata(test) # 取出实验信息
test[,]可以像数据框一样取子集
test[,test$Treatment=="flame"] # 可用这种形式根据列信息对表达矩阵取子集，同样可以用在行信息取子集
RangedSummarizedExperiment类
该类是SummarizeddExperiment的子类，继承了其所有的方法。
主要区别在于：该类的行是基因范围，其关联表是GRanges类或GRangesList类。
rowRangs() # 取得行信息
rang<-GRanges(seqnames="1", ranges=100000:1100000)
subsetByOverlaps(test,rang)
#使用Granges类的方法取chromosom 1的100000：1100000的行
