All_markers <- pbmc.markers %>% group_by(cluster) 错误于pbmc.markers %>% group_by(cluster): 没有"%>%"这个函数

看起来你在尝试使用Seurat包进行单细胞RNA测序数据分析。`%>%` 是一个用于管道操作（piping）的函数，它允许你将一个函数的结果直接传递给下一个函数，而不是创建临时变量。然而，在给出的代码片段中，`pbmc.markers`似乎不是一个Seurat对象，所以可能不存在`group_by`或`top_n`这样的函数。

正确的语法应该是这样的：

library(SingleCellExperiment) # 假设你需要先加载Seurat包
All_markers <- pbmc.markers %>%
  group_by(cluster) %>% # 分组按照cluster列
  top_n(n = 10, wt = avg_log2FC) # 选择每个群组中平均log2 Fold Change最高的前10个基因

如果`pbmc.markers`确实不是Seurat对象，那么你需要确认它是哪个类型的对象以及正确的处理方式。例如，如果你有一个data.frame，你可能会使用`dplyr`库中的`group_by`：

library(dplyr)
All_markers_df <- df %>% 
  group_by(cluster) %>% 
  top_n(n = 10, wt = some_column)

相关问题

pbmc.markers %>% group_by(cluster) 错误于pbmc.markers %>% group_by(cluster): 没有"%>%"这个函数

`%>%` 是 `dplyr` 包中的管道操作符，用于数据处理流程链式调用。在这个上下文中，`group_by(cluster)` 函数是用于对 `pbmc.markers` 数据框按照 `cluster` 列进行分组。`pbmc.markers` 应该是一个包含列 `cluster` 的数据集，这一步骤通常用于进一步分析每个群体（或聚类）内的标记基因特征。

然而，如果你看到 "没有'%>%' 这个函数" 的错误，可能是因为你在尝试使用的环境中并未加载 `dplyr` 或者 `pbmc.markers` 对象本身并不支持 `%>%` 操作。要解决这个问题，你需要先安装并加载 `dplyr`：

# 如果尚未安装，安装dplyr包
install.packages("dplyr")

# 加载dplyr
library(dplyr)

# 然后才能使用%>%

确保 `pbmc.markers` 是一个可以被 `group_by` 和后续操作（如 `top_n()` 或者计算平均值）的数据结构。一旦你设置了正确的环境并加载了 `dplyr`，你就可以按照示例那样进行操作了。

results <- list() for(i in 1:1) { print(paste(i,"fold")) train_index <- unlist(cvlist[-i]) test_index <- cvlist[[i]] m_train = Markers_2[train_index,] m_test = Markers_2[test_index,] Pheno_train = pheno[train_index,] Pheno_test = pheno[test_index,] class(m_test) TS <- as.numeric(Pheno_train) ETA<-list(list(X= m_train ,model='BayesB')) fit_BB=BGLR(y=TS,ETA=ETA,nIter=nIter,burnIn=burnIn,thin=thin,saveAt=saveAt,df0=5,S0=S0,weights=weights,R2=R2) str(fit_BB) pre_eta <- list(list(X= m_test ,model='BayesB')) predictions <- predict( fit_BB, pre_eta ) # predictions[predictions < 0] <- 0.1 obversion <- Pheno_test results[[i]] <- data.frame( test_index,predictions, obversion) }；如该代码所示，predict时候结果是训练集的数量

根据你提供的代码，问题出在predict()函数的调用上。在predict()函数中，你应该使用与训练集相同的ETA对象，而不是使用不同的ETA对象去进行预测。因此，你需要将预测数据的ETA对象设置为与训练数据相同的ETA对象。具体来说，你需要在predict()函数中使用和拟合模型时相同的ETA值。

修改后的代码如下：

results <- list() 
for(i in 1:1) {
  print(paste(i,"fold"))
  train_index <- unlist(cvlist[-i])
  test_index <- cvlist[[i]]
  m_train = Markers_2[train_index,]
  m_test = Markers_2[test_index,]
  Pheno_train = pheno[train_index,]
  Pheno_test = pheno[test_index,]
  TS <- as.numeric(Pheno_train)
  ETA<-list(list(X=  m_train ,model='BayesB'))
  fit_BB=BGLR(y=TS,ETA=ETA,nIter=nIter,burnIn=burnIn,thin=thin,saveAt=saveAt,df0=5,S0=S0,weights=weights,R2=R2)
  str(fit_BB)
  # 使用相同的ETA对象进行预测
  predictions <- predict(fit_BB, list(list(X=m_test, model='BayesB', ETA=ETA)), nIter=nIter, burnIn=burnIn, thin=thin)
  obversion <-  Pheno_test
  results[[i]] <- data.frame(test_index, predictions, obversion)
}

这样修改后，predict()函数将会使用相同的ETA对象去进行预测，而不是使用不同的ETA对象。