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我使用分析微生物组数据

library(phyloseq)
library(microbiome)
library(DirichletMultinomial)

和其他几个库。拟合 Dirichlet-Multinomial 模型来计算数据dmn {DirichletMultinomial}需要相当长的时间。计算可以在 R 中的多个 cpu 内核上运行吗？我试过：

dat <- abundances(pseq)
count <- as.matrix(t(dat))
fit <- lapply(1:25, dmn, count = count, verbose=TRUE)

替换为：

library(parallel)
numCores <- detectCores()
...
fit <- mclapply(1:25, dmn, count = count, verbose=TRUE, mc.cores = numCores)

但它返回错误警告消息： 在 mclapply(1:25, dmn, count = count, verbose = TRUE, mc.cores = numCores) 中：所有计划的核心在用户代码中遇到错误

我在用

R version 4.0.2 (2020-06-22) -- "Taking Off Again"
Copyright (C) 2020 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-apple-darwin17.0 (64-bit)
> detectCores()
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任何人都可以帮忙吗？

最好的问候， 马辛

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1 回答 1

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是的，如小插图http://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/DirichletMultinomial/inst/doc/DirichletMultinomial.pdf第 2 节所示，在您的代码中，可以在多个内核上运行。

可能正在发生的事情是 X 的某些值存在错误；什么是适合的价值？另外，一个人可能会尝试

library(BiocParallel)
fit <- bplapply(1:25, dmm, count, BPPARAM = MulticoreParam(numCores))

fit将是一个可以查询的对象（请参阅https://bioconductor.org/packages/BiocParallel提供的 BiocParallel 小插图）以获取更多错误信息。

于 2020-08-24T09:24:36.620 回答