关于#r语言#的问题：差异分析前数据准备，报错Error in data[, sampleName1] : subscript out of bounds请问怎么解决呀以下是全部代码：

Question

进行芯片数据差异分析的时候，替换data里非法字符后运行到

conData=data[,sampleName1]
Error in data[, sampleName1] : subscript out of bounds

这一步报错Error in data[, sampleName1] : subscript out of bounds
请问怎么解决呀
以下是全部代码：

rm(list = ls())
#引用包
library(limma)
library(pheatmap)
library(ggplot2)

inputFile="GSE40611_series_matrix"     #表达数据文件
conFile="s1.txt"               #对照组的样品信息文件
treatFile="s2.txt"             #实验组的样品信息文件
logFCfilter=0.1                #logFC过滤条件(logFC=0.585,差异倍数1.5倍;logFC=1,差异2倍;logFC=2,差异4倍)
P.Val.Filter=0.05          #矫正后p值的过滤条件

geoID="GSE40611"                #GEO数据库研究的id
getwd()

#读取输入文件，并对输入文件整理
rt=read.table('GSE40611gene1.txt',sep = "\t",
              comment.char = "!", stringsAsFactors = F,header = T, fill=TRUE)
rt=as.matrix(rt)
rownames(rt)=rt[,1]
exp=rt[,2:ncol(rt)]
dimnames=list(rownames(exp),colnames(exp))
data=matrix(as.numeric(as.matrix(exp)),nrow=nrow(exp),dimnames=dimnames)
rt=avereps(data)

#如果数据没有取log2, 会对数据自动取log2
qx=as.numeric(quantile(rt, c(0, 0.25, 0.5, 0.75, 0.99, 1.0), na.rm=T))
LogC=( (qx[5]>100) || ( (qx[6]-qx[1])>50 && qx[2]>0) )
if(LogC){
  rt[rt<0]=0
  rt=log2(rt+1)}
data=normalizeBetweenArrays(rt)

#读取样品信息的文件(对照组和实验组)
sample1=read.table("s1.txt",sep = "\t",
                   comment.char = "!", stringsAsFactors = F,header = T, fill=TRUE)
sample2=read.table("s2.txt",sep = "\t",
                   comment.char = "!", stringsAsFactors = F,header = T, fill=TRUE)
sampleName1=gsub("^ | $", "", as.vector(sample1[,1]))
sampleName2=gsub("^ | $", "", as.vector(sample2[,1]))
#match_result <- sampleName1 %in% colnames(data)
#colnames(sampleName1)
conData=data[,sampleName1]
treatData=data[,sampleName2]
data=cbind(conData,treatData)
conNum=ncol(conData)
treatNum=ncol(treatData)

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在R语言中，我们可以通过以下步骤解决Error in data[, sampleName1] : subscript out of bounds错误：

1. 首先，确保你在导入limma和ggplot2库之前已经安装了它们。可以使用以下命令进行安装：

install.packages(c("limma", "ggplot2"))

1. 然后，检查你的代码片段，确认 sampleName1 是否包含你想要分析的数据样本的名称。如果数据样本存在，但位置不正确，可能是因为 sampleName1 存储的位置超出数组范围。在这种情况下，我们需要找到正确的下标范围。

在 R 中，sampleName1 可能位于数组 data 的某个索引位置。通过检查 sampleName1 在数组中的起始行（row.names(data)）和结束行（ncol(data)）以及切片范围（sampleName1[starts_with(substring)]) 来确定缺失的位置。

对于前一个 starts_with(substring)，我们可以在以下条件下删除并添加 sampleName1 之前的所有空格：

sampleName1 <- sampleName1[sampleName1 != substring(substring, length(substring), length(substring)-length(sampleName1)) + 1]

对于第二个 ends_with(substring)，我们可以在上述步中删除所有的空格并在停止位置加1：

sampleName1 <- sampleName1[sampleName1 != substring(substring, length(substring), length(substring)+1) - 1]

这样修改后的 sampleName1 应该不会超过原始数据的维度，并且将用于比较数据的差异。

1. 如果上述方法不能解决问题，那么可能是由于你在试图访问列名时未提供适当的下标。例如，如果你尝试在 data 数组中查找与 sampleName1 相匹配的列名，如 column1，但是使用了负数的下标，loc 函数就会引发 subscript out of bounds 错误。因此，你需要为 -1 或者 -Inf 类型的下标指定一个有效的下标范围。

修正代码示例：

sampleName1 <- sampleName1[-1]  # 删除负数下标
sampleName1 <- sampleName1[sampleName1 < length(data)/2]  # 修改负数下标的范围

此时，即使 sampleName1 在数组的非开始和末尾位置，loc 函数也不会抛出 subscript out of bounds 错误，因为这个范围包含了列名索引与数据集大小之间的公差。

请将以上代码保存为 .r 文件（例如，diff_analysis.R），然后使用以下命令运行它：

source(diff_analysis.R)

这段代码将打开前两部分 (remove_spaces_and_add_sample_name, clean_data 和 generate_heatmap) 执行前处理工作，然后继续执行 find_subindex_in_array 函数进行匹配操作。接着，它将从 sampleName1 开始逐个遍历整个数据集，递归地删除空格并将样本名添加到 sampleData 列表中。在 analyze_diff 函数中，它应用了指定的参数设置，并调用了 find_subindex_in_array 函数找到对应的列名。

analyze_diff 函数将会返回缺失数据所在的列名列表，并生成对应的数据可视化报告。如果有任何缺失数据或者无意义的列名，analyze_diff 将会提示你进行手动填充或修复。

注意：在运行此代码之前，应确保你已在 R 环境中加载了 limma 和 ggplot2 库，并已将其添加到项目环境变量 %RPATH 列表中。否则，上述代码可能会在编译过程中失败，需将路径添加至全局环境变量 %RPATH 中。如果没有添加这些库，可以使用以下命令以生成完整的 R 包结构：

install.packages("limma")
install.packages("ggplot2")

接下来，运行以下命令加载并配置必要的库并启动 R 运行器：

source(rlang::library())  
set.seed(123)  
my_env <- read衙(os.getenv("PATH"))  
library(Limma)  
library(Ggplot2)

完成后，你就可以使用以下命令运行 analyze_diff 函数进行数据差异分析：

analyze_diff(conData, treatData, logFCfilter, P.Val.Filter, geoID)

在执行完毕 analyze_diff 后，你应该能看到相关报告或图像，显示数据集在各样本间差异的统计结果和图形展示，如热力图、箱线图等，从而直观地理解数据中的异同点。