一个上午搞定了，难搞的表达矩阵中提取随机样本。

数据包简介：

首先，GSE63885共有100多例病人样本，而我选择的是随机的29例（指定）。如果为某一项指标制定可使用sprate分割列 ‘sep='：’然后根据select筛选。

具体思路

而我们需要的比较特别，所以我使用excel列举出需要删选出的列名。

1用excel列举样本名

image.png

2然后读入并赋值

group <- read.csv('group.csv')

3修改第一项列名（导入时列名乱码）

colnames(group)[1]='ID'

4 将表达矩阵的metrix变为data.frame,然后转置

exp1=as.data.frame(exp)
exp_t <- t(exp1)
exp_t [1:4,1:4]

5 在表达矩阵中增加一列为原来的行名（便于之后合并）

exp_t$ID <- rownames(exp_t)
*报错*

#修改为
ids<-rownames(exp_t)
expr_4<-cbind(exp_t, ID=ids)

6 在合并之前再一次确认表达矩阵是否为data.frame

#如果不是
expr_4 <- as.data.frame(expr_4)
colnames(expr_4)

7 将需要筛选的信息（group）与表达矩阵取交集，就会得到我们需要的样本信息

exp_new=inner_join(expr_4,group,by = 'ID')

8 最后再次转置，添加列名

exp_new1 <- t(exp_new)
colnames(exp_new1) <- group$ID
view(exp_new1)

完成