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

时间: 2024-02-01 07:04:30 浏览: 42
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: ```R data <- round(data) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = data, colData = group_list, design = ~ stat) ``` 或者: ```R data <- as.integer(data) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = data, colData = group_list, design = ~ stat) ``` 希望能帮到你!
相关问题

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。

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

这个错误是因为在使用DESeq2的DESeqDataSetFromMatrix函数时,输入的countData必须是整数型的。根据错误提示,你的countData中可能包含了非整数的值。 要解决这个问题,你可以使用round函数将countData中的值舍入为整数。请尝试以下代码: ```R ABC <- round(ABC) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC, colData = group, design = ~dex) ``` 这样,你将会将ABC中的数值舍入为整数,并将其作为整数型的countData输入到DESeqDataSetFromMatrix函数中。 如果你的countData本身就是整数型的,那么可能是其他原因导致了这个错误。在这种情况下,请检查你的数据是否符合DESeq2的要求,并确保输入的参数正确。 如果还有其他问题,请随时提问。

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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

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