用DESeq2分析转录组数据，建立DDS时，报错

用DESeq2分析转录组数据，建立DDS时，报错

Error in DESeqDataSet(se, design = design, ignoreRank) : 
  all variables in design formula must be columns in colData

#其实做过检查

```r

all(design==group$conditon)

```r
DDS <- DESeq2::DESeqDataSetFromMatrix(counts,
                                      colData = group,
                                      design = ~design )

不知道哪里有问题，恳请指教

在使用 DESeq2 进行差异分析之前，需要先创建一个 DESeqDataSet 对象。通常，创建 DESeqDataSet 对象需要提供一个包括样本信息和表达矩阵数据的数据框。

如果在创建 DESeqDataSet 对象时遇到错误，常见的原因可能是以下问题之一：

样本信息和表达矩阵数据无法匹配：创建 DESeqDataSet 对象需要提供一个样本信息文件和一个表达矩阵文件。如果这两个文件中的数据无法匹配，将会报错。请确保样本信息文件和表达矩阵文件中的样本顺序和样本ID相同。

样本信息文件或表达矩阵文件不存在或格式有误：请检查样本信息文件和表达矩阵文件的路径是否正确，以及文件格式是否满足要求。样本信息文件通常需要包括每个样本的ID、组别和条件等信息；表达矩阵文件通常需要包括基因ID、样本ID和表达量等信息。

基因ID重复或缺失：使用 DESeqDataSet 创建对象时，需要指定基因ID列的名称。如果基因ID有重复或缺失，将会报错。请确保基因ID唯一且不缺失。

以下是一个使用 DESeq2 进行差异分析的示例代码：

# 导入 DESeq2 库
library(DESeq2)

# 读取样本信息和表达矩阵数据
sample_table <- read.table("samples.txt", header = TRUE, row.names = 1)
deseq_data <- read.table("expression.txt", header = TRUE, row.names = 1)

# 创建 DESeqDataSet 对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = deseq_data,
                              colData = sample_table,
                              design = ~ Group)

# 进行差异分析
dds <- DESeq(dds)

# 获取差异分析结果
res <- results(dds)

# 显示差异显著的基因
sig_genes <- subset(res, padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1)
head(sig_genes)

此代码中，我们提供了样本信息文件和表达矩阵文件，并使用 DESeqDataSetFromMatrix 函数创建 DESeqDataSet 对象。在创建对象时，我们指定了样本信息数据框和表达矩阵数据框，并指定了一个设计公式，用于指定进行差异分析的组别信息。随后，我们使用 DESeq 函数进行差异分析，获得了差异分析结果，并使用 subset 函数找到显著差异的基因。