> write.table(colnames(FoliarFertilizer)[i], "FoliarFertilizer_Result.txt", append=TRUE, row.names=FALSE, col.names=F, sep="\t") #尽管显示Warning message"给文件加列名"但输出是正确的 Error in file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open file 'FoliarFertilizer_Result.txt': Permission denied

时间: 2023-07-19 16:07:31 浏览: 143
这个错误提示显示您无法打开 "FoliarFertilizer_Result.txt" 文件,可能是因为您没有写入该文件的权限。您可以尝试更改文件的权限,或者将输出文件保存到您有写入权限的其他目录中。您可以使用以下命令来更改文件的权限: ``` chmod +w FoliarFertilizer_Result.txt ``` 这将为该文件添加写入权限。如果您仍然无法打开该文件,您可以尝试使用其他文件名和路径来保存输出文件。
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PCA_Plot_3=function (data,Annotation,VAR,Color) { # logcountdata row:genes,column: samples pca <- prcomp(data) pca_out<-as.data.frame(pca$x) df_out<- pca_out %>%tibble::rownames_to_column(var=VAR) %>% left_join(., Annotation) #df_out<- merge (pca_out,Annotation,by.x=0,by.y=0) # label_color<- factor(df_out[,group]) ggplot(df_out,aes_string(x="PC1",y="PC2")) +geom_point(aes_string(colour = Color)) } Deseq2_Deseq_function_2=function (Countdata,Coldata) { dds_fil <- DESeq2:: DESeqDataSetFromMatrix(countData =Countdata, colData = Coldata, design = ~Group) dds_fil_Deg<- DESeq2::DESeq(dds_fil) return(dds_fil_Deg) } pheatmap_singscore=function (pathways,data,Annotation) { Gene_select_anno= data[,colnames(data) %in% pathways] %>%t()%>%.[,rownames(Annotation)] # return(Gene_select_anno) # Anno_expression_data=Gene_select_anno[,c("SYMBOL",Group_select)] %>% as.data.frame() %>% distinct() %>% na.omit() # rownames(Anno_expression_data)=Anno_expression_data[,"SYMBOL"] # Annotation=group_anno["Gene_type"] # input= Anno_expression_data[,Group_select] # F2_pheatmap <- pheatmap::pheatmap(input, cellwigermline calling GATKdth = 10, cellheight = 12, scale = "row", # treeheight_row = 5, # show_rownames = T,show_colnames = T, # annotation_col= Annotation, # # annotation_row=Annotation, # annotation_legend=Label_def, # cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") pheatmap::pheatmap(Gene_select_anno, cellwigermline=5, cellheight = 10,cellwidth = 10, scale = "row", treeheight_row = 5, show_rownames = T,show_colnames = F, annotation_col= Annotation, # annotation_row=Annotation, #annotation_legend=Label_def, cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") } matrix.please<-function(x) { m<-as.matrix(x[,-1]) rownames(m)<-x[,1] m } 这是r语言的代码,告诉我每一条代码的作用和意义

PCA_Plot_3: 这个函数用来绘制主成分分析(PCA)的散点图。它接受四个参数:data(数据矩阵),Annotation(注释信息),VAR(行名),Color(颜色)。首先,它对数据进行主成分分析(prcomp函数),然后将主成分分析的结果转换为数据帧(pca_out)。接下来,它将行名转换为指定的VAR变量名,并将注释信息与主成分分析结果进行连接(left_join函数)。最后,它使用ggplot库绘制散点图,其中x轴表示PC1,y轴表示PC2,点的颜色由Color参数指定。 Deseq2_Deseq_function_2: 这个函数用于进行差异表达分析。它接受两个参数:Countdata(基因计数数据)和Coldata(样本注释信息)。首先,它使用DESeq2包中的DESeqDataSetFromMatrix函数将Countdata和Coldata转换为差异表达分析所需的数据集对象。然后,它使用DESeq2包中的DESeq函数进行差异表达分析,并返回结果。 pheatmap_singscore: 这个函数用于绘制热图。它接受三个参数:pathways(基因通路信息),data(基因表达数据),Annotation(注释信息)。首先,它从data中选择pathways对应的基因,并根据Annotation的行名对选定的基因进行筛选。然后,它使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图,其中Gene_select_anno是待绘制的基因数据,Annotation用于注释列,cluster_rows参数表示是否对行进行聚类,clustering_distance_rows参数表示行聚类所使用的距离度量。 matrix.please: 这个函数用于将数据框转换为矩阵。它接受一个参数x(数据框),并将x的第一列作为行名,将x的其余列转换为矩阵。最后,它返回该矩阵。

frequent_itemsets = apriori(df_for_apriori, min_support=0.10, use_colnames=True) frequent_itemsets.sort_values('support', ascending=False)

这段代码使用了Apriori算法来挖掘数据集中的频繁项集,并按照支持度排序。具体解释如下: - `df_for_apriori`是一个数据框,其中每一行代表一个交易,每一列代表一种商品或者事务属性。 - `min_support`是支持度阈值,即项集在所有交易中出现的次数占比,超过该阈值才被认为是频繁项集。 - `use_colnames`为True时,列名会被用作项集的元素而不是列索引。 - `apriori()`函数返回一个包含所有频繁项集及其支持度的数据框。 - `sort_values()`函数按照支持度从大到小排序,以便更容易找到最频繁的项集。
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rm(list = ls()) setwd("C:/Rdate") getwd() library(ggplot2) library(dplyr) library(tidyr) library(tibble) library(pheatmap) # 读取数据(确保无额外处理) data <- read.csv("ko00250.csv", header = TRUE, row.names = 1, sep = ",") # ------------------------------- # 步骤1:按行Z-score标准化(保留NA) # ------------------------------- data_normalized <- t(scale(t(data))) # 允许保留NA # 检查缺失值和标准化结果 print(paste("缺失值数量:", sum(is.na(data_normalized)))) print(paste("手动标准化数据范围:", round(range(data_normalized, na.rm = TRUE), 2))) # ------------------------------- # 步骤2:获取pheatmap行列顺序 # ------------------------------- p <- pheatmap( data, scale = "row", cluster_cols = FALSE, cluster_rows = FALSE, silent = TRUE ) p_row_order <- rownames(p$matrix) p_col_order <- colnames(p$matrix) # ------------------------------- # 步骤3:转换数据并严格匹配顺序 # ------------------------------- df <- data_normalized %>% as.data.frame() %>% rownames_to_column("Row") %>% pivot_longer( cols = -Row, names_to = "Col", values_to = "Value", values_drop_na = FALSE ) %>% mutate( Row = factor(Row, levels = p_row_order), Col = factor(Col, levels = p_col_order) ) # ------------------------------- # 步骤4:绘制热图 # ------------------------------- ggplot(df, aes(x = Col, y = Row, fill = Value)) + geom_point( shape = 21, size = 9, color = "#c0c7c2", stroke = 0.8, na.rm = FALSE # 允许绘制NA ) + scale_fill_gradient2( low = "#619f4d", mid = "#fdfffe", high = "#d76b50", midpoint = 0, limits = c(-2, 2), breaks = c(-2, -1, 0, 1, 2), na.value = "grey80", oob = scales::squish ) + theme_minimal() + theme( axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size = 8), axis.text.y = element_text(size = 8), panel.grid = element_blank(), aspect.ratio = nrow(data)/ncol(data), legend.position = "right", legend.key.height = unit(1.5, "cm") ) + labs(x = NULL, y = NULL, fill = "Z-score") # 保存 ggsave("heatmap_normalized.png", width = 10, hei

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