Question

我正在R控制台中工作，正在尝试使用sva软件包中的ComBat函数。但是，运行该功能后，出现此错误。

solve.default（crossprod（des），crossprod（des，y1））中的错误： Lapack例行程序dgesv：系统完全是单个的：U [1,1] = 0

环顾四周后，我发现此错误与数据的组织方式有关。问题是，我找不到任何说明数据组织方式的地方。有谁知道应该如何设置？

我尝试过以不同格式重新组织数据。我用NA替换了所有0值。当前格式的第一行具有样本ID，其下有归一化的基因表达数据。另一个文件，表型表达式，在第一行中具有样本ID，表型表示为1 yes和2 no。但是，它仍然会失败，并显示相同的错误。

在R控制台中，我输入了这些命令。

#to install packages: 
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
  install.packages("BiocManager")
BiocManager::install()
#select "yes" and update all
BiocManager::install(c("GenomicFeatures", "AnnotationDbi"))
#select "yes" and update all
BiocManager::install(c("limma","sva","pamr"))
#select "yes" and update all

#to load the previously installed packages:
library(sva)
library (pamr)
library(limma)

#setting up the data
mydata = read.csv("54samplescsv.csv" , sep = "," , header = TRUE)
#gene expression file
pheno = read.csv("pheno_R.csv" , sep = "," , header = TRUE)
#phenotype file
mydata[mydata == 0] <- NA
mod = model.matrix(~1 , data = pheno)

#executing ComBat
newdata = ComBat(dat = myData , batch = pheno$Batch , par.prior = TRUE , mod = mod)

#error occurs
Error in solve.default(crossprod(des), crossprod(des, y1)) : 
  Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[1,1] = 0

预期输出：

Found2batches 调整0个协变量或协变量水平跨基因标准化数据拟合L / S模型并找到先验查找参数调整调整数据

电流输出：找到2批调整0个协变量或协变量水平找到503449缺少数据值跨基因标准化数据 resolve.default（crossprod（des），crossprod（des，y1））中的错误： Lapack例行程序dgesv：系统完全是单个的：U [1,1] = 0

如何在R中为ComBat组织数据

0 个答案: