Dear Gordon, Thanks for your help. I tried the latest version of edgeR but unfortunately there is still an issue. First, I don't have any problems if I use simple count assignments extracted from BAM alignment files. However, I am coming across the problem when using the "Effective counts" values as provided by running the eXpress software (this uses statistics to assign transcript counts onto a de-novo assembled transcriptome). In the manual it recommends I use "Effective counts" from the output of eXpress as input to Bioconductor programs like edgeR and DESeq. Manual is here; http://bio.math.berkeley.edu/eXpress/tutorial.html#output I have tried edgeR with simple counts and this works fine but my problem is hanging in the y4 <- estimateGLMTrendedDisp(y4,design) step with eXpress counts (even with the upgrade). I attach the eXpress assigned effective counts in case you/anyone wants to replicate the error. In the file, the first 4 columns are control and the last four case. group <- factor(c("c","c","c","c","case","case","case","case"), levels=c("c","case")) batch <- factor(c(1,2,3,3,1,2,3,3)) design <- model.matrix(~batch+group) Thank you for any advice to help solve this. Kind regards, John. On Sat, Nov 10, 2012 at 6:59 AM, Gordon K Smyth <smyth at="" wehi.edu.au=""> wrote: > Dear John, > > I'm happy to work with you to solve any programs, but first you need to be > using the current Bioconductor release. Bioconductor 2.11 was released on 3 > October 2012, see > > http://www.bioconductor.org/news/bioc_2_11_release/ > > and the current version of edgeR is 3.0.2. There are substantial > differences between the current version and the version you are using. The > type of divergence that is being reported in the warnings is now impossible. > > R has just changed from six monthly releases to annual releases, and > Bioconductor seems to have taken most users by surprise by releasing a new > version of Bioconductor while the version of R remains the same. > > Best wishes > Gordon > > --------------- original message ----------------- > [BioC] edgeR warnings and then error > john herbert arraystruggles at gmail.com > Fri Nov 9 17:22:15 CET 2012 > > Hello Bioconductors, > > For some data, the code below works great and I find differentially > expressed genes. However, I have added some biological replicates to > the data, which caused warnings and then an error. > > The warnings come from the estimateGLMTagwiseDisp function, then an > error appears in the glmLRT function. > > I tried the development version of R and edgeR but this now is still > running after several days. > > In summary, glmLRT works fine if no warnings are produced by > estimateGLMTagwiseDisp as below but with warnings, it breaks down. > > There could be a work-around but not seen this yet. > > Thank you in advance of any tips. > > Kind regards, > > John.. > >> library(edgeR) >> >> group <- > > factor(c("c","c","c","c","sp","sp","sp","sp","lp","lp","lp","lp","ss ","ss","ss","ss","ls","ls","ls","ls","ag","ag","ag","ag"), > levels=c("c","sp","lp","ss","ls","ag")) >> >> batch <- factor(c(1,2,3,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1,2,3,3)) >> design <- model.matrix(~batch+group) >> >> counts <- read.table("Final_L1_L2_L3_mine_simple_all_reads") >> >> x4=counts >> >> y4 <- DGEList(counts=x4,group=group) > > Calculating library sizes from column totals. >> >> >> y4 <- estimateGLMCommonDisp(y4,design) >> >> y4 <- estimateGLMTrendedDisp(y4,design) >> >> y4 <- estimateGLMTagwiseDisp(y4,design) > > There were 24 warnings (use warnings() to see them) >> >> >> fit4 <- glmFit(y4, design) >> >> lrt4 <- glmLRT(fit4, coef=3) > > Error in array(x, c(length(x), 1L), if (!is.null(names(x))) list(names(x), : > dims [product 0] do not match the length of object [13] >> >> warnings() > > Warning messages: > 1: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 2: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 3: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 4: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 5: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max iterations > exceeded > 6: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max iterations > exceeded > 7: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 8: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 9: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max iterations > exceeded > 10: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 11: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 12: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 13: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 14: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max > iterations exceeded > 15: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 16: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 17: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 18: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max > iterations exceeded > 19: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 20: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 21: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 22: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max > iterations exceeded > 23: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 24: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max > iterations exceeded > >> sessionInfo() > > R version 2.15.2 (2012-10-26) > Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) > > locale: > [1] LC_COLLATE=English_United Kingdom.1252 LC_CTYPE=English_United > Kingdom.1252 LC_MONETARY=English_United Kingdom.1252 LC_NUMERIC=C > [5] LC_TIME=English_United Kingdom.1252 > > attached base packages: > [1] splines stats graphics grDevices utils datasets > methods base > > other attached packages: > [1] pasilla_0.2.13 DEXSeq_1.2.1 DESeq_1.8.3 > locfit_1.5-8 edgeR_2.6.12 plyr_1.7.1 > genefilter_1.38.0 Biobase_2.16.0 > [9] BiocGenerics_0.2.0 limma_3.12.3 > > loaded via a namespace (and not attached): > [1] annotate_1.34.0 AnnotationDbi_1.18.0 biomaRt_2.12.0 > DBI_0.2-5 geneplotter_1.34.0 grid_2.15.2 > hwriter_1.3 > [8] IRanges_1.14.2 lattice_0.20-10 RColorBrewer_1.0-5 > RCurl_1.91-1.1 RSQLite_0.11.1 statmod_1.4.16 > stats4_2.15.2 > [15] stringr_0.6 survival_2.36-14 tools_2.15.2 > XML_3.9-4.1 xtable_1.7-0 > > ______________________________________________________________________ > The information in this email is confidential and intended solely for the > addressee. > You must not disclose, forward, print or use it without the permission of > the sender. > ______________________________________________________________________ -------------- next part -------------- con1 con2 con3 con4 case1 case2 case3 case4 tran1 467 390 0 0 361 913 7 50 tran2 180 107 100 110 159 240 31 56 tran3 100 80 67 55 536 999 19 242 tran4 0 13 0 2 50 143 0 0 tran5 250 0 189 0 0 535 0 58 tran6 439 486 3 113 366 501 11 148 tran7 47 113 55 37 0 61 18 84 tran8 0 0 0 0 1 0 0 0 tran9 42 18 29 12 13 42 0 52 tran10 4 122 30 9 24 40 28 4 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tran96177 45 32 213 127 93 0 24 27 tran96178 0 0 0 0 0 16 0 0 tran96179 76 58 2 0 16 39 17 11 tran96180 12 0 0 9 16 0 0 13 tran96181 34 109 0 0 49 66 8 5 tran96182 0 0 9 29 0 0 1 0 tran96183 375 194 119 211 242 430 5 322 tran96184 0 107 133 144 0 112 22 20 tran96185 694 674 145 460 511 1332 81 287 tran96186 33 111 0 12 16 39 11 27 tran96187 53 805 523 52 29 156 133 35 tran96188 38 286 268 74 21 37 15 19 tran96189 35 0 0 0 4 20 0 2 tran96190 370 577 37 73 302 705 42 241 tran96191 0 8 0 45 36 78 56 0 tran96192 7 0 447 476 0 0 186 48 tran96193 230 241 71 78 159 311 13 153 tran96194 86 408 19 41 104 282 0 205 tran96195 22 24 12 11 20 15 16 43 tran96196 0 0 3 21 0 0 0 0 tran96197 0 10 0 0 9 15 8 0 tran96198 208 1 0 0 649 1232 0 58 tran96199 181 112 1 0 121 160 20 147 tran96200 0 114 0 0 0 0 0 0 tran96201 11 180 0 0 0 444 0 63 tran96202 0 81 0 19 0 10 0 6 tran96203 8 0 0 1 0 0 4 4 tran96204 53 51 0 1 19 114 0 0 tran96205 18 100 208 370 71 169 124 54 tran96206 0 0 0 0 0 0 0 0 tran96207 68 518 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Dear Gordon, Thanks for your help. I tried the latest version of edgeR but unfortunately there is still an issue. First, I don't have any problems if I use simple count assignments extracted from BAM alignment files. However, I am coming across the problem when using the "Effective counts" values as provided by running the eXpress software (this uses statistics to assign transcript counts onto a de-novo assembled transcriptome). In the manual it recommends I use "Effective counts" from the output of eXpress as input to Bioconductor programs like edgeR and DESeq. Manual is here; http://bio.math.berkeley.edu/eXpress/tutorial.html#output I have tried edgeR with simple counts and this works fine but my problem is hanging in the y4 <- estimateGLMTrendedDisp(y4,design) step with eXpress counts (even with the upgrade). I attach the eXpress assigned effective counts in case you/anyone wants to replicate the error. Please download from; https://docs.google.com/file/d/0B9IUGsKecS4GTS01WW95WGhiWW8/edit?authk ey=CNSv7PIB&authkey=CNSv7PIB In the file, the first 4 columns are control and the last four case. group <- factor(c("c","c","c","c","case","case","case","case"), levels=c("c","case")) batch <- factor(c(1,2,3,3,1,2,3,3)) design <- model.matrix(~batch+group) Thank you for any advice to help solve this. Kind regards, John. ps. sorry if this appears twice as first time it said large files need moderator of approval for the mailing list. On Sat, Nov 10, 2012 at 6:59 AM, Gordon K Smyth <smyth at="" wehi.edu.au=""> wrote: > Dear John, > > I'm happy to work with you to solve any programs, but first you need to be > using the current Bioconductor release. Bioconductor 2.11 was released on 3 > October 2012, see > > http://www.bioconductor.org/news/bioc_2_11_release/ > > and the current version of edgeR is 3.0.2. There are substantial > differences between the current version and the version you are using. The > type of divergence that is being reported in the warnings is now impossible. > > R has just changed from six monthly releases to annual releases, and > Bioconductor seems to have taken most users by surprise by releasing a new > version of Bioconductor while the version of R remains the same. > > Best wishes > Gordon > > --------------- original message ----------------- > [BioC] edgeR warnings and then error > john herbert arraystruggles at gmail.com > Fri Nov 9 17:22:15 CET 2012 > > Hello Bioconductors, > > For some data, the code below works great and I find differentially > expressed genes. However, I have added some biological replicates to > the data, which caused warnings and then an error. > > The warnings come from the estimateGLMTagwiseDisp function, then an > error appears in the glmLRT function. > > I tried the development version of R and edgeR but this now is still > running after several days. > > In summary, glmLRT works fine if no warnings are produced by > estimateGLMTagwiseDisp as below but with warnings, it breaks down. > > There could be a work-around but not seen this yet. > > Thank you in advance of any tips. > > Kind regards, > > John.. > >> library(edgeR) >> >> group <- > > factor(c("c","c","c","c","sp","sp","sp","sp","lp","lp","lp","lp","ss ","ss","ss","ss","ls","ls","ls","ls","ag","ag","ag","ag"), > levels=c("c","sp","lp","ss","ls","ag")) >> >> batch <- factor(c(1,2,3,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1,2,3,3)) >> design <- model.matrix(~batch+group) >> >> counts <- read.table("Final_L1_L2_L3_mine_simple_all_reads") >> >> x4=counts >> >> y4 <- DGEList(counts=x4,group=group) > > Calculating library sizes from column totals. >> >> >> y4 <- estimateGLMCommonDisp(y4,design) >> >> y4 <- estimateGLMTrendedDisp(y4,design) >> >> y4 <- estimateGLMTagwiseDisp(y4,design) > > There were 24 warnings (use warnings() to see them) >> >> >> fit4 <- glmFit(y4, design) >> >> lrt4 <- glmLRT(fit4, coef=3) > > Error in array(x, c(length(x), 1L), if (!is.null(names(x))) list(names(x), : > dims [product 0] do not match the length of object [13] >> >> warnings() > > Warning messages: > 1: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 2: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 3: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 4: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 5: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max iterations > exceeded > 6: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max iterations > exceeded > 7: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 8: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 9: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max iterations > exceeded > 10: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 11: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 12: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 13: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 14: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max > iterations exceeded > 15: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 16: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 17: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 18: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max > iterations exceeded > 19: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 20: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 21: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 22: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max > iterations exceeded > 23: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : Divergence > 24: In maximizeInterpolant(spline.pts, apl.smooth[j, ]) : max > iterations exceeded > >> sessionInfo() > > R version 2.15.2 (2012-10-26) > Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) > > locale: > [1] LC_COLLATE=English_United Kingdom.1252 LC_CTYPE=English_United > Kingdom.1252 LC_MONETARY=English_United Kingdom.1252 LC_NUMERIC=C > [5] LC_TIME=English_United Kingdom.1252 > > attached base packages: > [1] splines stats graphics grDevices utils datasets > methods base > > other attached packages: > [1] pasilla_0.2.13 DEXSeq_1.2.1 DESeq_1.8.3 > locfit_1.5-8 edgeR_2.6.12 plyr_1.7.1 > genefilter_1.38.0 Biobase_2.16.0 > [9] BiocGenerics_0.2.0 limma_3.12.3 > > loaded via a namespace (and not attached): > [1] annotate_1.34.0 AnnotationDbi_1.18.0 biomaRt_2.12.0 > DBI_0.2-5 geneplotter_1.34.0 grid_2.15.2 > hwriter_1.3 > [8] IRanges_1.14.2 lattice_0.20-10 RColorBrewer_1.0-5 > RCurl_1.91-1.1 RSQLite_0.11.1 statmod_1.4.16 > stats4_2.15.2 > [15] stringr_0.6 survival_2.36-14 tools_2.15.2 > XML_3.9-4.1 xtable_1.7-0 > > ______________________________________________________________________ > The information in this email is confidential and inte...{{dropped:6}}