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我有一张表,其坐标( start
, end
)为 ca。 500000 个片段和另一个具有 60000 个单个坐标的表,我想与以前的片段匹配。即,对于来自 dtCoords
的每条记录表 我需要在 dtFrags
中搜索记录具有相同的表 chr
和 start
<= coord
<= end
(并从 type
的记录中检索 dtFrags
)。为此使用 R 是个好主意,还是我应该看看其他语言?
这是我的例子:
require(data.table)
dtFrags <- fread(
"id,chr,start,end,type
1,1,100,200,exon
2,2,300,500,intron
3,X,400,600,intron
4,2,250,600,exon
")
dtCoords <- fread(
"id,chr,coord
10,1,150
20,2,300
30,Y,500
")
"idC,chr,coord,idF,type
10, 1, 150, 1, exon
20, 2, 300, 2, intron
20, 2, 300, 4, exon
30, Y, 500, NA, NA
"
chr
,所以我只会专注于坐标
setkey(dtCoords, 'chr')
setkey(dtFrags, 'chr')
for (chr in unique(dtCoords$chr)) {
dtCoordsSub <- dtCoords[chr];
dtFragsSub <- dtFrags[chr];
dtCoordsSub[, {
# ????
}, by=id]
}
dtCoords <- fread("dtCoords.txt", sep="\t", header=TRUE)
dtFrags <- fread("dtFrags.txt", sep="\t", header=TRUE)
最佳答案
一般来说,使用bioconductor是非常合适的。包裹 IRanges
处理与间隔相关的问题。它通过实现 interval tree 有效地做到了这一点。 . GenomicRanges
是另一个建立在 IRanges
之上的包,专门用于处理“基因组范围”。
require(GenomicRanges)
gr1 = with(dtFrags, GRanges(Rle(factor(chr,
levels=c("1", "2", "X", "Y"))), IRanges(start, end)))
gr2 = with(dtCoords, GRanges(Rle(factor(chr,
levels=c("1", "2", "X", "Y"))), IRanges(coord, coord)))
olaps = findOverlaps(gr2, gr1)
dtCoords[, grp := seq_len(nrow(dtCoords))]
dtFrags[subjectHits(olaps), grp := queryHits(olaps)]
setkey(dtCoords, grp)
setkey(dtFrags, grp)
dtFrags[, list(grp, id, type)][dtCoords]
grp id type id.1 chr coord
1: 1 1 exon 10 1 150
2: 2 2 intron 20 2 300
3: 2 4 exon 20 2 300
4: 3 NA NA 30 Y 500
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!