Question

我有一个运行长度编码的向量，按顺序表示基因组上每个位置的某个值。作为一个玩具示例，假设我只有一条长度为10的染色体，那么我的矢量看起来像

library(GenomicRanges)

set.seed(1)
toyData = Rle(sample(1:3,10,replace=TRUE))

我想将此强制转换为GRanges对象。我能想到的最好的是

gr = GRanges('toyChr',IRanges(cumsum(c(0,runLength(toyData)[-nrun(toyData)])),
                              width=runLength(toyData)),
             toyData = runValue(toyData))

哪个有效，但速度很慢。有没有更快的方法来构建同一个对象？

Answer 1

正如@TheUnfunCat指出的那样，OP的解决方案非常可靠。以下解决方案仅比原始解决方案快一些。我几乎尝试了base R的所有组合，并且无法超越Rle包中的效率S4Vectors，因此我使用了Rcpp。这是主要功能：

GenomeRcpp <- function(v) {
    x <- WhichDiffZero(v)
    m <- v[c(1L,x+1L)]
    s <- c(0L,x)
    e <- c(x,length(v))-1L
    GRanges('toyChr',IRanges(start = s, end = e), toyData = m)
}

WhichDiffZero是Rcpp函数，与which(diff(v) != 0)中的base R完全相同。很多功劳归于@G.Grothendieck。

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
IntegerVector WhichDiffZero(IntegerVector x) {
    int nx = x.size()-1;
    std::vector<int> y;
    y.reserve(nx);
    for(int i = 0; i < nx; i++) {
        if (x[i] != x[i+1]) y.push_back(i+1);
    }
    return wrap(y);
}

以下是一些基准：

set.seed(437)
testData <- do.call(c,lapply(1:10^5, function(x) rep(sample(1:50, 1), sample(1:30, 1))))

microbenchmark(GenomeRcpp(testData), GenomeOrig(testData))
Unit: milliseconds
                expr      min       lq     mean   median       uq      max neval cld
GenomeRcpp(testData) 20.30118 22.45121 26.59644 24.62041 27.28459 198.9773   100   a
GenomeOrig(testData) 25.11047 27.12811 31.73180 28.96914 32.16538 225.1727   100   a

identical(GenomeRcpp(testData), GenomeOrig(testData))
[1] TRUE

过去几天我一直在努力，我绝对不满意。我希望有人会采取我所做的（因为这是一种不同的方法）并创造更好的东西。

从Rle向量有效地构建GRanges / IRanges

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