基于geoquery的foreach在r中的并行处理
for循环使用id遍历数据表列，以使用geoquery数据库包一次访问两个表。在每次迭代中，两个表被联接，并且该表与上一次迭代的结果表联接。简而言之，在每次迭代中使用基因符号列添加一个新列。最后一个表应该有406列，但实际上只有66列。为什么？我怎样才能解决这个问题？我对foreach使用并行处理，我的输出如下所示（数据表的输出位于最底部）： 下面是一些代码：基于geoquery的foreach在r中的并行处理,r,parallel-processing,parallel.foreach,R,Parallel Processing,Parallel.foreach,for循环使用id遍历数据表列，以使用geoquery数据库包一次访问两个表。在每次迭代中，两个表被联接，并且该表与上一次迭代的结果表联接。简而言之，在每次迭代中使用基因符号列添加一个新列。最后一个表应该有406列，但实际上只有66列。为什么？我怎样才能解决这个问题？我对foreach使用并行处理，我的输出如下所示（数据表的输出位于最底部）： 下面是一些代码： count = 0 gpl_dict = dict() nonfunc_gpl = dict() registerDoParallel
count = 0
gpl_dict = dict()
nonfunc_gpl = dict()
registerDoParallel(2)
foreach(i= results$REPO) %dopar% {
GSM = getGEO(i, getGPL=FALSE)
genex = GSM@dataTable@table[,1:2]
platform_char = GSM@header$platform_id
if(platform_char %in% gpl_dict$keys()){
gene_profiles = genex%>%inner_join(gpl_dict[[platform_char]], by=c("ID_REF"="ID"))
} else {
platform_obj = getGEO(platform_char, getGPL=FALSE)
platform = platform_obj@dataTable@table
if("ID" %in% colnames(platform) && str_contains(colnames(platform), "Symbol")){
names(platform)[grepl("Symbol", names(platform))] = "Symbol"
platform = platform[,c("ID","Symbol")]
gpl_dict[[platform_char]] = platform ## add platform table to dict
gene_profiles = genex%>%inner_join(platform, by=c("ID_REF"="ID"))
} else {
nonfunc_gpl[[platform_char]] = platform
next
}
}
gene_profiles = gene_profiles[ ,c("Symbol","VALUE")]
gene_profiles = gene_profiles[!(gene_profiles$Symbol == "---" | gene_profiles$Symbol == ""), ]
names(gene_profiles)[names(gene_profiles) == "VALUE"] = i
if (count == 0){
final_res = gene_profiles
} else {
final_res = final_res%>%full_join(gene_profiles, by="Symbol")
final_res = final_res%>%group_by(Symbol)%>%summarise_all("mean")
}
count = count + 1
}
stopImplicitCluster()
print(head(final_res))
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# A tibble: 6 x 66
Symbol GSM1573135 GSM1573160 GSM1573175 GSM1573186 GSM1573132 GSM1573190 GSM1573121 GSM1573122 GSM1573123 GSM1573124
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1060P… -0.268 -0.0434 0.0429 0.256 0.216 0.354 -0.701 -0.342 -0.230 -0.0392
2 A1BG -0.0927 0.511 -0.000813 0.250 -0.179 0.0237 0.870 0.158 0.000813 0.112
3 A1CF 0.194 -0.00738 0.0652 0.323 -0.114 0.00947 0.279 0.0727 -0.0794 -0.197
4 A2M 0.00145 0.0670 -0.0137 0.440 0.341 -0.0477 0.0401 -0.347 0.0592 0.120
5 A2ML1 0.232 -0.186 -0.0181 0.0195 -0.234 0.323 0.425 -0.0478 -0.133 -0.151
6 A3GAL… 0.00392 -0.111 -0.156 0.432 -0.219 0.586 0.657 -0.0523 0.0833 -0.0175
# … with 55 more variables: GSM1573125 <dbl>, GSM1573126 <dbl>, GSM1573127 <dbl>, GSM1573128 <dbl>, GSM1573129 <dbl>,
# GSM1573130 <dbl>, GSM1573131 <dbl>, GSM1573133 <dbl>, GSM1573134 <dbl>, GSM1573136 <dbl>, GSM1573137 <dbl>,
# GSM1573138 <dbl>, GSM1573139 <dbl>, GSM1573140 <dbl>, GSM1573141 <dbl>, GSM1573142 <dbl>, GSM1573143 <dbl>,
# GSM1573144 <dbl>, GSM1573146 <dbl>, GSM1573147 <dbl>, GSM1573148 <dbl>, GSM1573149 <dbl>, GSM1573150 <dbl>,
# GSM1573151 <dbl>, GSM1573152 <dbl>, GSM1573153 <dbl>, GSM1573154 <dbl>, GSM1573155 <dbl>, GSM1573156 <dbl>,
# GSM1573157 <dbl>, GSM1573158 <dbl>, GSM1573159 <dbl>, GSM1573161 <dbl>, GSM1573162 <dbl>, GSM1573163 <dbl>,
# GSM1573164 <dbl>, GSM1573165 <dbl>, GSM1573166 <dbl>, GSM1573167 <dbl>, GSM1573168 <dbl>, GSM1573169 <dbl>,
# GSM1573170 <dbl>, GSM1573171 <dbl>, GSM1573172 <dbl>, GSM1573173 <dbl>, GSM1573174 <dbl>, GSM1573176 <dbl>,
# GSM1573177 <dbl>, GSM1573178 <dbl>, GSM1573179 <dbl>, GSM1573180 <dbl>, GSM1573181 <dbl>, GSM1573183 <dbl>,
# GSM1573185 <dbl>, GSM1573187 <dbl>
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1 1060P…-0.268-0.0434 0.0429 0.256 0.216 0.354-0.701-0.342-0.230-0.0392
2 A1BG-0.0927 0.511-0.000813 0.250-0.179 0.0237 0.870 0.158 0.000813 0.112
3 A1CF 0.194-0.00738 0.0652 0.323-0.114 0.00947 0.279 0.0727-0.0794-0.197
4 A2M 0.00145 0.0670-0.0137 0.440 0.341-0.0477 0.0401-0.347 0.0592 0.120
5 A2ML1 0.232-0.186-0.0181 0.0195-0.234 0.323 0.425-0.0478-0.133-0.151
6 A3GAL…0.00392-0.111-0.156 0.432-0.219 0.586 0.657-0.0523 0.0833-0.0175
#…还有55个变量：GSM1573125、GSM1573126、GSM1573127、GSM1573128、GSM1573129、，
#GSM1573130、GSM1573131、GSM1573133、GSM1573134、GSM1573136、GSM1573137、，
#GSM1573138，
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4 A2M 0.00145 0.0670 -0.0137 0.440 0.341 -0.0477 0.0401 -0.347 0.0592 0.120
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6 A3GAL… 0.00392 -0.111 -0.156 0.432 -0.219 0.586 0.657 -0.0523 0.0833 -0.0175
# … with 55 more variables: GSM1573125 <dbl>, GSM1573126 <dbl>, GSM1573127 <dbl>, GSM1573128 <dbl>, GSM1573129 <dbl>,
# GSM1573130 <dbl>, GSM1573131 <dbl>, GSM1573133 <dbl>, GSM1573134 <dbl>, GSM1573136 <dbl>, GSM1573137 <dbl>,
# GSM1573138 <dbl>, GSM1573139 <dbl>, GSM1573140 <dbl>, GSM1573141 <dbl>, GSM1573142 <dbl>, GSM1573143 <dbl>,
# GSM1573144 <dbl>, GSM1573146 <dbl>, GSM1573147 <dbl>, GSM1573148 <dbl>, GSM1573149 <dbl>, GSM1573150 <dbl>,
# GSM1573151 <dbl>, GSM1573152 <dbl>, GSM1573153 <dbl>, GSM1573154 <dbl>, GSM1573155 <dbl>, GSM1573156 <dbl>,
# GSM1573157 <dbl>, GSM1573158 <dbl>, GSM1573159 <dbl>, GSM1573161 <dbl>, GSM1573162 <dbl>, GSM1573163 <dbl>,
# GSM1573164 <dbl>, GSM1573165 <dbl>, GSM1573166 <dbl>, GSM1573167 <dbl>, GSM1573168 <dbl>, GSM1573169 <dbl>,
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# GSM1573177 <dbl>, GSM1573178 <dbl>, GSM1573179 <dbl>, GSM1573180 <dbl>, GSM1573181 <dbl>, GSM1573183 <dbl>,
# GSM1573185 <dbl>, GSM1573187 <dbl>
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