我对 data.tables 有点陌生,我有一个包含 DNA 基因组坐标的表格,如下所示:
chrom pause strand coverage
1: 1 3025794 + 1
2: 1 3102057 + 2
3: 1 3102058 + 2
4: 1 3102078 + 1
5: 1 3108840 - 1
6: 1 3133041 + 1
我编写了一个自定义函数,我想将它应用于我大约 200 万行表的每一行,它使用 GenomicFeatures 的 mapToTranscripts 以字符串和新坐标的形式检索两个相关值。我想将它们添加到我的表中的两个新列中,如下所示:
chrom pause strand coverage transcriptID CDS
1: 1 3025794 + 1 ENSMUST00000116652 196
2: 1 3102057 + 2 ENSMUST00000116652 35
3: 1 3102058 + 2 ENSMUST00000156816 888
4: 1 3102078 + 1 ENSMUST00000156816 883
5: 1 3108840 - 1 ENSMUST00000156816 882
6: 1 3133041 + 1 ENSMUST00000156816 880
功能如下:
get_feature <- function(dt){
coordinate <- GRanges(dt$chrom, IRanges(dt$pause, width = 1), dt$strand)
hit <- mapToTranscripts(coordinate, cds_canonical, ignore.strand = FALSE)
tx_id <- tx_names[as.character(seqnames(hit))]
cds_coordinate <- sapply(ranges(hit), '[[', 1)
if(length(tx_id) == 0 || length(cds_coordinate) == 0) {
out <- list('NaN', 0)
} else {
out <- list(tx_id, cds_coordinate)
}
return(out)
}
然后,我这样做:
counts[, c("transcriptID", "CDS"):=get_feature(.SD), by = .I]
我收到此错误,表明该函数返回两个长度比原始表短的列表,而不是每行一个新元素:
Warning messages:
1: In `[.data.table`(counts, , `:=`(c("transcriptID", "CDS"), ... :
Supplied 1112452 items to be assigned to 1886614 items of column 'transcriptID' (recycled leaving remainder of 774162 items).
2: In `[.data.table`(counts, , `:=`(c("transcriptID", "CDS"), ... :
Supplied 1112452 items to be assigned to 1886614 items of column 'CDS' (recycled leaving remainder of 774162 items).
我假设使用.I运算符将逐行应用该函数并每行返回一个值。我还确保函数没有使用if语句返回空值。
然后我尝试了这个函数的模拟版本:
get_feature <- function(dt) {
return('I should be returned once for each row')
}
并这样称呼它:
new.table <- counts[, get_feature(.SD), by = .I]
它制作了一个 1 行数据表,而不是一个原始长度。所以我得出结论,我的函数,或者可能是我调用它的方式,正在以某种方式折叠结果向量的元素。我究竟做错了什么?
更新(带有解决方案):正如@StatLearner 指出的那样,在这个答案中解释说,如 中所述?data.table
,.I
仅用于j
(如中DT[i,j,by=]
)。因此,by=.I
等价于by=NULL
并且正确的语法是by=1:nrow(dt)
按行号分组并按行应用函数。
不幸的是,对于我的特殊情况,这完全是低效的,我计算出 100 行的执行时间为 20 秒。对于我需要 3 个月才能完成的 3600 万行数据集。
就我而言,我不得不放弃并mapToTranscripts
像这样在整个桌子上使用该功能,这需要几秒钟,显然是预期的用途。
get_features <- function(dt){
coordinate <- GRanges(dt$chrom, IRanges(dt$pause, width = 1), dt$strand) # define coordinate
hits <- mapToTranscripts(coordinate, cds_canonical, ignore.strand = FALSE) # map it to a transcript
tx_hit <- as.character(seqnames(hits)) # get transcript number
tx_id <- tx_names[tx_hit] # get transcript name from translation table
return(data.table('transcriptID'= tx_id,
'CDS_coordinate' = start(hits))
}
density <- counts[, get_features(.SD)]
mapFromTranscripts
然后使用from包映射回基因组,GenomicFeatures
这样我就可以使用data.tables
连接从原始表中检索信息,这是我尝试做的预期目的。