$ head temp/filtered.fa >DRR330498.1 GGAATTTTCCGCAATGGGGGCAACCCTGACGGAGCAACGCCGCGTGCAGGAGGACGCTTTTCGGAGTGTAAACTGCTTTT CTGTGGGACGAGTGAGGACGGTACCACAGGAAGAAGCCCCGGCTAACTACGTGCCAGCAGCCGCGGTAATACAGAGGTCC CGAGCGTTACTGAGAATCACTGGGTTTAAAGGGTGCGTAGGTGGCGCGTTAAGTTCGTTGTGAAATCCCTGGGCTCAACC CAGGAACTGCTTCGAATACTGGCGCGCTTGAGGCCGGTAGGGGTCACTGGAACAGACGGTGGAGCGGTGAAATGCGTAGA TATCGTCTGGAACGCCGGTGGTGAAGACGGGTGACTGGGCCGGTTCTGACACTGAGGCACGAAAGCGTGGGGAGCGAACA G，filtered.fa文件格式如上，每个样本序列不止占一行

如果filtered.fa文件中每个样本的序列不止占一行，我们可以使用以下代码：

# 读取metadata
metadata <- read.csv("metadata.csv", header = TRUE)

# 读取filtered.fa文件
filtered <- readLines("filtered.fa")

# 获取filtered.fa文件中的样本名
samples <- gsub(">", "", filtered[grep(">", filtered)])

# 筛选出metadata中存在的样本名
filtered_samples <- samples[samples %in% metadata$Sample_Name]

# 生成新的filtered.fa文件
new_filtered <- c()
for (i in 1:length(filtered_samples)) {
  sample_lines <- filtered[grep(paste0(">", filtered_samples[i]), filtered):grep(paste0(">", filtered_samples[i+1]), filtered)-1]
  new_filtered <- c(new_filtered, sample_lines)
}
writeLines(new_filtered, "new_filtered.fa")

解释一下上面的代码：

首先，我们用`read.csv`函数读取metadata文件，然后用`readLines`函数读取filtered.fa文件，这次不需要加入`stringsAsFactors = FALSE`参数，并且读取后的`filtered`是一个字符串向量。接着，我们用正则表达式`grep(">", filtered)`获取filtered.fa文件中所有的样本名。然后，我们用`%in%`函数筛选出metadata中存在的样本名，并将结果存储在`filtered_samples`中。最后，我们使用一个循环遍历`filtered_samples`中的样本名，找到对应的序列行，并将其保存到`new_filtered`中。最后，我们用`writeLines`函数将其写入文件中。

注意：这个代码需要filtered.fa文件中的每个样本以“>”开头的行开始，以下一个样本的“>”开头的行结束。如果filtered.fa文件中的每个样本序列以多个行组成，且不是以“>”开头的行开始，需要对代码做一些修改。