> merged_data <- merge(expression_data, data, by = "Sample") 错误: 无法分配大小为242.5 Mb的矢量 >

在R中，当尝试合并两个大型数据集(`expression_data` 和 `data`) 使用 `merge()` 函数时，可能会遇到内存不足的错误，因为`merge()`试图一次性加载所有结果到内存中。由于你提到的内存限制为242.5 MB（大约），这可能是数据集合并后占用空间过大导致的。

解决此问题可以采取以下策略：

1. **逐步合并**：如果数据集非常大，可以考虑分批处理。例如，可以按部分分组数据，每次处理一部分再合并。

split_expression_data <- split(expression_data, gl(nrow(expression_data)/1000, 1000, nrow(expression_data)))
merged_parts <- lapply(split_expression_data, function(df) merge(df, data, by = "Sample"))
merged_data <- do.call(rbind, merged_parts)

2. **使用 `dplyr` 包的 `left_join()` 或 `inner_join()`**：这些函数可以逐行处理数据，不需要一次性加载整个结果集。

library(dplyr)
merged_data <- left_join(expression_data, data, by = "Sample", .keep_all = TRUE)  # 根据需求选择 join 类型

3. **增加内存限制**：有时候可以在R环境下设置更大的内存限制，但这不是长久之计，应优先考虑优化数据处理流程。

memory.limit(size=4000)  # 尝试将内存限制设为4 GB

但是请注意，频繁增加内存限制可能会导致系统性能下降。