dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = data, colData = group_list, design = ~ stat) Error in DESeqDataSet(se, design = design, ignoreRank) : some values in assay are not integers

这 error 是因为 `countData` 中的一些值不是整数，DESeq2 需要读入的是整数 count 数据。你可以使用 `round()` 函数将浮点数四舍五入为整数，或者使用 `as.integer()` 函数将浮点数强制转换为整数。你可以尝试以下代码：

data <- round(data)
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = data, colData = group_list, design = ~ stat)

或者：

data <- as.integer(data)
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = data, colData = group_list, design = ~ stat)

希望能帮到你！

相关问题

dds<- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC, colData=colData, design=~dex) Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC, colData = colData, design = ~dex) : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

根据你提供的代码，出现了一个错误。错误信息是"不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE"，意味着 `countData` 和 `colData` 的维度不匹配。

在使用 `DESeqDataSetFromMatrix()` 函数时，需要确保输入的 `countData` 矩阵的列数与 `colData` 数据框的行数相匹配。

要解决这个问题，你可以检查 `countData` 和 `colData` 的维度，并确保它们相匹配。以下是一个示例代码：

# 检查 countData 和 colData 的维度
if (ncol(ABC) == nrow(colData)) {
  # 创建 DESeqDataSet 对象
  dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC, colData = colData, design = ~ dex)
} else {
  # 处理维度不匹配的情况
  # ...
}

请确保在示例代码中，`ABC` 是一个正确的 count 数据矩阵，并且 `colData` 是一个匹配的数据框。如果还有其他问题，请随时提问。

优化代码dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = exprSet,colData = colData,design = ~ group_list)

好的，我了解你的问题。对于这段代码，我可以提供两个优化建议：

1. 使用data.table代替DESeqDataSetFromMatrix函数

使用data.table可以大大提高数据处理的效率，尤其是当你的数据量很大时。你可以将exprSet和colData转换为data.table格式，然后使用data.table的merge函数将它们合并起来。

2. 预处理countData

在DESeqDataSetFromMatrix函数中，countData参数是一个表达矩阵，它通常包含大量的0值。这些0值会降低DESeq2的效率。因此，在使用DESeq2之前，建议对countData进行一些预处理，例如使用edgeR的cpm函数将表达值转换为CPM值，然后使用filterByExpr函数选取具有一定表达量的基因。这样可以减少0值的数量，提高DESeq2的效率。