library(DESeq2) colData <- data.frame( group = c("Sample1_FPKM", "Sample2_FPKM", "Sample3_FPKM", "Sample4_FPKM","Sample5_FPKM","Sample6_FPKM"), condition = c("fpkm", "fpkm", "fpkm", "fpkm","fpkm","fpkm")) dds <- DESeqDataSet(counts=ABC_1,colData=colData,design=~group)Error in DESeqDataSet(counts = ABC_1, colData = colData, design = ~group) : unused arguments (counts = ABC_1, colData = colData)

根据你提供的代码和错误信息，看起来你在调用DESeqDataSet函数时遇到了问题。

DESeqDataSet函数不接受直接传递counts和colData参数。相反，你需要先创建一个countData对象，然后将其与colData一起传递给DESeqDataSetFromMatrix函数。

请尝试以下代码：

library(DESeq2)

# 创建countData对象
countData <- ABC_1  # 假设ABC_1是你的浮点数型的countData

# 创建colData对象
colData <- data.frame(
  group = c("Sample1_FPKM", "Sample2_FPKM", "Sample3_FPKM", "Sample4_FPKM","Sample5_FPKM","Sample6_FPKM"),
  condition = c("fpkm", "fpkm", "fpkm", "fpkm","fpkm","fpkm")
)

# 创建DESeqDataSet对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = countData, colData = colData, design = ~ group)

# 进行差异表达分析
dds <- DESeq(dds)

这样，你应该能够成功创建DESeqDataSet对象并进行差异表达分析。

如果仍然遇到问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我可以更好地帮助你。

相关问题

setwd("D:\\生信\\TCGAload") #数据路径 > library("rjson") > json <- jsonlite::fromJSON("metadata.cart.2023-07-14.json") #metadata文件名 > View(json) > sample_id <- sapply(json$associated_entities,function(x){x[,1]}) > file_sample <- data.frame(sample_id,file_name=json$file_name) > count_file <- list.files('gdc_download_20230714_155413.592273',pattern = '*.tsv',recursive = TRUE) #Counts文件夹名 > count_file_name <- strsplit(count_file,split='/') > count_file_name <- sapply(count_file_name,function(x){x[2]}) > #下面的修改基因数 > matrix = data.frame(matrix(nrow=60660,ncol=0)) > #下面的修改样本例数 > for (i in 1:44){ + path = paste0('gdc_download_20230714_155413.592273',count_file[i]) #Counts文件夹名 + data<- read.delim(path,fill = TRUE,header = FALSE,row.names = 1) + colnames(data)<-data[2,] + data <-data[-c(1:6),] + data <- data[3] #数据类型，选择其中之一 3：unstranded；4：stranded_first；5：stranded_second；6：tpm_unstranded；7：fpkm_unstranded；8：fpkm_uq_unstranded + colnames(data) <- file_sample$sample_id[which(file_sample$file_name==count_file_name[i])] + matrix <- cbind(matrix,data) + } Error in file(file, "rt") : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, "rt") : cannot open file 'gdc_download_20230714_155413.59227303953c9c-8b2b-4e61-bf59-ae75e67fe845/be87079d-9aba-406d-881b-c09077e837db.rna_seq.augmented_star_gene_counts.tsv': No such file or directory >

根据您提供的代码，您遇到了文件找不到的错误。错误信息显示无法打开文件 'gdc_download_20230714_155413.59227303953c9c-8b2b-4e61-bf59-ae75e67fe845/be87079d-9aba-406d-881b-c09077e837db.rna_seq.augmented_star_gene_counts.tsv'，该文件似乎不存在。

请确保在运行该代码之前，您已经正确设置了工作目录并指定了正确的文件路径。还要确保此文件实际存在于指定的位置。

另外，请注意在读取文件时使用正确的文件路径和文件名。您可以通过在命令提示符下运行 `list.files('gdc_download_20230714_155413.592273', pattern = '*.tsv', recursive = TRUE)` 来检查文件是否存在。这将列出匹配模式 '*.tsv' 的所有文件。

如果问题仍然存在，请提供更多关于文件路径和结构的详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

exprSet <- read.table("OV_rnaseq_fpkm.txt", header = T, check.names = F, row.names = 1) head(exprSet) exprSet2<- t(exprSet ) exprSet2[1:3,1:3]这段代码什么意思

这段代码的作用是读取名为"OV_rnaseq_fpkm.txt"的表格文件，然后将其转置，并提取出转置后的表格中的前3行和前3列的数据。

具体解释如下：

1. `read.table("OV_rnaseq_fpkm.txt", header = T, check.names = F, row.names = 1)`：这句代码将读取名为"OV_rnaseq_fpkm.txt"的表格文件，并将其存储在名为`exprSet`的数据框中。其中，`header=T`表示第一行是列名，`check.names=F`表示不检查列名的合法性（即可以包含非法字符），`row.names=1`表示将第一列作为行名。

2. `exprSet2<- t(exprSet )`：这句代码将`exprSet`数据框进行转置，并将转置后的结果存储在名为`exprSet2`的数据框中。

3. `exprSet2[1:3,1:3]`：这句代码提取`exprSet2`数据框中的前3行和前3列的数据，即第1行到第3行和第1列到第3列的交叉部分。