cor.test 函数使用 apply 来迭代 x 和 y 向量答案

【问题标题】：cor.test function using apply for iterating x and y vectorscor.test 函数使用 apply 来迭代 x 和 y 向量
【发布时间】：2012-03-27 21:25:55
【问题描述】：

我正在尝试使用 cor.test 函数进行关联，如下所示：

对于对象mr中的每个字符串，我选择一个对象（mr1）并从表达式数据集中找到这个mr1对应的目标，并创建新对象mr.tgt。

现在，对于 mr.tgt 中的每个字符串，cor.test 在两个数值向量之间执行，1. 匹配 mr.tgt[i] 的基因表达值和 2. 匹配 mr1(或 mr 的 mirna 表达值[i])。

最后，为相关值写表。

mr <- c("1p","2p","3p",...)

mr.tgt.pval.function <- function(mr){
  file.out <- file.choose(new = TRUE)

  for(i in 1:length(mr)){        
    mr1 <- as.character(mr[i])
    mr.tgt <- c("a","b","c",..) # mr.tgt %in% mr = 0 & mr.tgt changes with each of mr1[i]

    for(i in 1:length(mr.tgt)){
      cor.result.pval <- cor.test(as.numeric(expr[which(rownames(expr) == mr.tgt[i]),]),
                        as.numeric(mir[which(rownames(mir) == mr1),]), 
                                   method="spearman", alternative="less", exact=NULL, continuity=T)
      write.table(cbind(mr1,mr.tgt[i],cor.result.pval$p.value,cor.result.pval$estimate[[1]]),file = file.out, sep="\t", na='', append=T,col.names=FALSE)
    }  
  }  
}

我正在尝试对 cor.test 使用 apply 函数，但在每个 mr[i] 中迭代每个 mr.tgt[i] 时遇到困难。

apply(?matched.expr.vector.mr.tgt.for.each.of.mr[i],
2,function(x) cor.test(?,?,method="spearman",alternative="l"))

我想看看我是否可以使用 apply 函数来克服 for 循环的缓慢数据处理。

非常感谢有用的提示。

谢谢！

【问题讨论】：

外部和内部for循环都使用i。不是很好，但它实际上仍然可以按预期工作。
您似乎使用了expr 和mir - 它们是什么，为什么它们不是函数的参数？
感谢 Tommy 查看代码。 expr 和 mir 是 data.frames，我分别从中提取与 mr.tgt（mirna 基因目标）和 mr1（mirna）匹配的表达式值。我应该切换到i 和j，而不是在两个循环中都保留i。

标签： r correlation

【解决方案1】：

for 循环开销不太可能是瓶颈。我怀疑write.table 中的时间占主导地位，尽管cor.test 也可能很慢。

尝试注释掉write.table 部分，看看它变得多快。如果这“解决”了问题，请尝试在循环中组装表格并在之后编写它。

【讨论】：