"['status'] not found in axis"

<think>好的，用户的问题是如何在现有的R代码中添加多个基因符号（symbols）来生成多个ROC曲线。首先，我需要仔细阅读用户提供的代码，了解当前的处理流程。 当前代码中，HubGene被定义为只有一个'MAN2B2'的数据框。用户想添加多个symbol，比如'GENE1', 'GENE2'等。我需要找到修改HubGene的地方，把单个基因改为多个。同时，后续的数据处理和绘图部分也需要相应调整，以处理多个基因的情况。 首先，修改HubGene的定义，将symbol列包含多个基因名称。例如：HubGene <- data.frame(symbol = c('MAN2B2', 'GENE1', 'GENE2'))。这一步应该没问题，但需要确保这些基因确实存在于df1的行名中，否则后续提取数据时会出错。 接下来，在生成df4时，原代码使用df3[HubGene$symbol, ]，当HubGene有多个symbol时，这会提取多行数据。转置后，df4的每一列对应一个基因的表达量。但原代码在合并group信息时，可能结构会发生变化，需要检查合并后的数据框结构是否正确。 然后，绘制ROC曲线部分，原代码只处理了一个基因的情况。要处理多个基因，需要用循环（例如lapply或for循环）逐个处理每个基因，计算AUC并绘制曲线。同时，可能需要将多个ROC曲线绘制在同一图中，或者分别生成多个图表。用户可能希望比较不同基因的AUC值，因此需要调整绘图代码，添加不同颜色或图例。 另外，需要注意plot.roc函数在叠加多条曲线时的参数设置，比如使用add=TRUE来在同一图上添加曲线，并为每条曲线指定不同的颜色。同时，AUC的显示位置可能需要调整，避免重叠。 还需要考虑代码的可读性和效率。使用循环结构时，确保每次迭代都正确处理数据，避免变量覆盖。另外，错误处理也很重要，比如某个基因不存在时的提示，或者数据缺失时的处理。 最后，测试代码是否能够正确运行，特别是当添加多个基因后，数据合并和绘图的步骤是否正常。可能需要用户提供实际数据样例，或者自行模拟数据来验证代码的正确性。</think>您可以通过以下步骤添加多个基因符号进行ROC分析： 1. 修改HubGene数据框添加多个基因符号 ```r HubGene <- data.frame(symbol = c('MAN2B2', 'GENE2', 'GENE3')) # 替换为实际基因名 ``` 2. 使用lapply循环处理多个基因 ```r roc_list <- lapply(HubGene$symbol, function(gene){ # 提取基因表达数据 df_gene <- df3[gene, ] %>% t() %>% as.data.frame() # 合并临床数据 df_merged <- merge(df_gene, group, by.x = "row.names", by.y = "sample") df_merged <- column_to_rownames(df_merged, var = "Row.names") # 计算ROC roc_obj <- roc(response = df_merged$status, predictor = df_merged[[gene]], levels = c('Healthy', 'Sepsis')) return(list(gene = gene, roc = roc_obj)) }) ``` 3. 绘制所有ROC曲线（示例绘制到同一坐标系） ```r # 初始化绘图 plot(roc_list[[1]]$roc, main = "ROC Curves for Disease Prediction", col = "#DD7123", lwd = 2, print.auc = T, print.auc.x = 0.4, print.auc.y = 0.5, grid = c(0.5,0.2), grid.col = "gray", xlab = "False Positive Rate (1 - Specificity)", ylab = "True Positive Rate (Sensitivity)") # 添加其他曲线 colors <- c("#1F77B4", "#2CA02C") # 准备不同颜色 for(i in 2:length(roc_list)){ plot(roc_list[[i]]$roc, add = TRUE, col = colors[i-1], lwd = 2, print.auc = T, print.auc.x = 0.4, print.auc.y = 0.5 - 0.1*(i-1)) # 调整AUC显示位置 } # 添加图例 legend("bottomright", legend = sapply(roc_list, function(x) x$gene), col = c("#DD7123", colors), lwd = 2) ``` 4. 查看所有AUC值 ```r sapply(roc_list, function(x){ cat(x$gene, "AUC:", x$roc$auc, "\n") }) ``` 需要注意： 1. 确保添加的基因在`df1`中存在行名匹配 2. 颜色参数需要根据基因数量进行调整 3. 使用`tryCatch`包裹可能出错的基因处理过程[^1] 4. 建议添加错误处理机制： ```r df_gene <- tryCatch({ df3[gene, ] %>% t() %>% as.data.frame() }, error = function(e){ message("Gene ", gene, " not found in expression matrix") return(NULL) }) ```