R 在linux中使用多个输入文件在多个文件上运行算法

我正在运行此代码（从）：

我想在22个染色体文件上运行它，这样vcfFile、vcfFileindex、chrom、SAIGEOUtputFile和groupFile输入将不同，例如。

chromosome1.vcf.gz/chromosome1.vcf.gz.tbi/chrom=1/chromosome1\u output.txt/chromosome1\u groupfile.txt

将是第一个输入，

chromosome22.vcf.gz/chromosome22.vcf.gz.tbi/chrom=22/chromosome22\u output.txt/chromosome22\u groupfile.txt

将是最后一个输入

这些是巨大的文件，需要很长时间才能运行，所以我真的不想以前太多次出错。如果我以染色体数字顺序提供一个文件列表作为输入和所需输出（SAIGEoutput），算法是否会以这种方式运行，即每个输入是否会同步通过1..22

#all files are in a chromosome order from 001 to 022    
vcfFiles = $(<vcflist.txt)
vcFileIndex = $(<vcfindex.txt)
chrom=${1..22}
SAIGEoutputFile=$(<outputlist.txt)
Groupfile=$(<groupfile_list.txt)

Rscript step2_SPAtests.R \
            --vcfFile=${vcfFiles} \
            --vcfFileIndex=${vcFileIndex}\
            --vcfField=GT \
            --chrom=${chrom} \
        --minMAF=0 \
            --minMAC=0.5 \
            --maxMAFforGroupTest=0.01       \
            --sampleFile=./input/samplelist.txt \
            --GMMATmodelFile=./output/example_quantitative.rda \
            --varianceRatioFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt \
            --SAIGEOutputFile=${SAIGEoutputFile} \
            --numLinesOutput=1 \
            --groupFile=${Groupfile}    \
            --sparseSigmaFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt_relatednessCutoff_0.125.sparseSigma.mtx       \
            --IsSingleVarinGroupTest=TRUE

#所有文件的染色体顺序为001到022
vcfFiles=$（您需要一个循环来完成此操作。请看以下内容：

for i in {1..22}; {
    echo $i
}

输出将是：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

您的命令也可以执行同样的操作：

for i in {1..22}; {
    Rscript step2_SPAtests.R \
    --vcfFile=chromosome$i.vcf.gz \
    --vcfFileIndex=chromosome$i.vcf.gz.tbi \
    --vcfField=GT \
    --chrom=$i \
    --minMAF=0 \
    --minMAC=0.5 \
    --maxMAFforGroupTest=0.01       \
    --sampleFile=./input/samplelist.txt \
    --GMMATmodelFile=./output/example_quantitative.rda \
    --varianceRatioFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt \
    --SAIGEOutputFile=chromsome${i}_output.txt \
    --numLinesOutput=1 \
    --groupFile=chromosome${i}_groupfile.tx    \
    --sparseSigmaFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt_relatednessCutoff_0.125.sparseSigma.mtx       \
    --IsSingleVarinGroupTest=TRUE
}

请注意，
$i
包含在
{}
这是因为
$i_uu
-有效的变量名，但我们的变量是
$i
，感谢您花时间回答Ivan！效果很好。将阅读循环！下一个问题可能是如何在HPC上作为数组运行…@tacrolimus很乐意提供帮助。最简单的解决方法是在scr末尾添加
&
像这样的ipt
…upTest=TRUE&
它将在后台一次运行所有22个实例。是的，否则整个循环将在后台运行，并逐个启动实例。
for i in {1..22}; {
    Rscript step2_SPAtests.R \
    --vcfFile=chromosome$i.vcf.gz \
    --vcfFileIndex=chromosome$i.vcf.gz.tbi \
    --vcfField=GT \
    --chrom=$i \
    --minMAF=0 \
    --minMAC=0.5 \
    --maxMAFforGroupTest=0.01       \
    --sampleFile=./input/samplelist.txt \
    --GMMATmodelFile=./output/example_quantitative.rda \
    --varianceRatioFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt \
    --SAIGEOutputFile=chromsome${i}_output.txt \
    --numLinesOutput=1 \
    --groupFile=chromosome${i}_groupfile.tx    \
    --sparseSigmaFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt_relatednessCutoff_0.125.sparseSigma.mtx       \
    --IsSingleVarinGroupTest=TRUE
}