st_label[[1]] <- test.spot.metadata1

这行代码的作用是将一个名为 `test.spot.metadata1` 的变量的值赋给一个名为 `st_label` 的列表的第一个元素。假设 `test.spot.metadata1` 是一个字符串变量，那么 `st_label` 就是一个列表类型的变量，其第一个元素就是 `test.spot.metadata1` 的值。

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。

test.spot.metadata1 <- do.call(rbind,lapply(1:nrow(metadata1),function(i){metadata1[i,]/sum(metadata1[i,])}))

这段代码是将`metadata1`中每一行的值除以该行所有值的和，然后将结果组合成一个新的矩阵`test.spot.metadata1`。这个操作可以将矩阵中的每一行的值转化为概率分布，方便进行后续的统计分析。具体来说，`lapply`函数循环遍历每一行，`sum`函数计算该行所有值的和，然后将该行的每个值除以和，最后将结果组合成一个新的矩阵。