R 如何拆分成对矩阵？

我有以下格式的矩阵

      gene ids  A-B   A-C  A-D  B-C  B-D C-D

      GENE1     0     0    1    1    1   0
      GENE2     1     0    1    1    1   1
      GENE3     1     0    0    0    1   1
      GENE4     0     1    0    0    0   0

并将其拆分如下：对角线值将为空，因为上面的矩阵是成对比较

       Gene1
           A  B   C  D sum   
       A   -  0   0  1  1
       B   0  -   1  1  2
       C   0  1   -  0  1
       D   1  1   0  -  2

      Gene2
           A  B   C  D  sum
       A   -  1   0  1   2
       B   1  -   1  1   3
       C   0  1   -  1   2
       D   1  1   1  -   3

      Gene3
           A  B   C  D  sum
       A   -  1   0  0   1
       B   1  -   0  1   2
       C   0  0   -  1   1
       D   0  1   1  -   2

       Gene4
           A  B   C  D  sum
       A   -  0   1  0   1 
       B   0  -   0  0   0
       C   1  0   -  0   1
       D   0  0   0  -   0

这只是数据的一个子集，我有1000多个基因要以类似的方式分裂。我试着用下三角的转座来填充上三角，但在对许多基因进行同样的操作时没有成功。在将整个矩阵拆分为不同的子矩阵后，我想逐行求和，并为每个基因获得相同的图

下面提供的解决方案不适用于更多的数字比较：

例如：

                  DF <- read.table(text="gene_ids  A-B A-C A-D A-E B-C  B-D B-E C-D C-E D-E
                  GENE1     0     0    1    1    1   0  1  0  1 1
                  GENE2     1     0    1    1    1   1  0  1  1 0
                  GENE3     1     0    0    0    1   1  0  1  0 1  
                   GENE4     0     1    0    0    0   0  1  1  1 0 
                  GENE5     1     1    0    0    0   0  0  1  1 1
                  GENE6    0     1    1   0    0   1  0  0  0 0",   header=TRUE)

---

在RowB中，D列的值不是它应该的值（它必须是零），矩阵不再是对称的…所以在大多数基因中，最终都会有错误

DF我假设，列的顺序始终与您的问题中的顺序相同？实际上，列的顺序并不相同，而且往往会发生变化。在运行循环之前，只需按照colname的字母顺序排列列（第一列除外）。再次修复此问题。现在应该可以正常工作了。@Roland:工作得很好！是否也可以包含像[，A][，B][，C]这样的标题名，而不是[，1][，2][，3]？？@user2294316请参见我的编辑。@罗兰：但一旦我包含了更多的比较，它似乎就不起作用了：例如，我尝试了这个dataDF@Roland:我是否应该报告使用多个Comaprison时得到的结果？我不知道哪里出了问题@user2294316我稍后再看。我现在在工作。
DF <- read.table(text="gene_ids  A-B A-C A-D A-E B-C  B-D B-E C-D C-E D-E
                  GENE1     0     0    1    1    1   0  1  0  1 1
                  GENE2     1     0    1    1    1   1  0  1  1 0
                 GENE3     1     0    0    0    1   1  0  1  0 1  
                 GENE4     0     1    0    0    0   0  1  1  1 0 
                 GENE5     1     1    0    0    0   0  0  1  1 1
                 GENE6    0     1    1   0    0   1  0  0  0 0",   header=TRUE)

m_temp <- matrix(NA,ncol=5,nrow=5)
up <- upper.tri(m_temp)
lo <- lower.tri(m_temp)

lapply(seq_len(nrow(DF)), function(i, res) {
  tmpnames <- do.call(rbind,strsplit(names(unlist(DF[i, -1])),"\\."))
  #possibly you need to adjust the seperator here

  rownames(res) <- c(tmpnames[1,1],tmpnames[tmpnames[,1]==tmpnames[1,1],2])
  res[lo] <- unlist(DF[i, -1])
  res[up] <- t(res)[up]
  res <- cbind(res, rowSums(res, na.rm = TRUE))
  colnames(res) <- c(rownames(res),"sum")
  res
}, res = m_temp)

# [[1]]
#    A  B  C  D  E sum
# A NA  0  0  1  1   2
# B  0 NA  1  0  1   2
# C  0  1 NA  0  1   2
# D  1  0  0 NA  1   2
# E  1  1  1  1 NA   4

DF <- read.table(text="gene_ids  A-B A-C A-D A-E B-C  B-D B-E C-D C-E D-E
                  GENE1     0     0    1    1    1   0  1  0  1 1
                  GENE2     1     0    1    1    1   1  0  1  1 0
                 GENE3     1     0    0    0    1   1  0  1  0 1  
                 GENE4     0     1    0    0    0   0  1  1  1 0 
                 GENE5     1     1    0    0    0   0  0  1  1 1
                 GENE6    0     1    1   0    0   1  0  0  0 0",   header=TRUE)

m_temp <- matrix(NA,ncol=5,nrow=5)
up <- upper.tri(m_temp)
lo <- lower.tri(m_temp)

lapply(seq_len(nrow(DF)), function(i, res) {
  tmpnames <- do.call(rbind,strsplit(names(unlist(DF[i, -1])),"\\."))
  #possibly you need to adjust the seperator here

  rownames(res) <- c(tmpnames[1,1],tmpnames[tmpnames[,1]==tmpnames[1,1],2])
  res[lo] <- unlist(DF[i, -1])
  res[up] <- t(res)[up]
  res <- cbind(res, rowSums(res, na.rm = TRUE))
  colnames(res) <- c(rownames(res),"sum")
  res
}, res = m_temp)

# [[1]]
#    A  B  C  D  E sum
# A NA  0  0  1  1   2
# B  0 NA  1  0  1   2
# C  0  1 NA  0  1   2
# D  1  0  0 NA  1   2
# E  1  1  1  1 NA   4