應用到多個數據集相同功能中的R

我是新來的R和我有RNA測序結果的25個樣品。我想應用相同的函數來計算我的目標基因（如基因ABC）與所有25個樣本的相關性。應用到多個數據集相同功能中的R

我知道如何單獨做到這一點。這裏是我的代碼做到這一點：

df <- read.table("Sample1.txt", header=T, sep="\t") 

# gene expression values of interest 
gene <-as.numeric(df["ABC",]) 

# correlate gene with all others genes in the expression set 
correlations <- apply(df,1,function(x){cor(gene,x)})

但現在我有他們25。我用樂器一次讀完。

data <- c("Sample1.txt", "Sample2.txt",..."Sample25.txt") 
df <- lapply(data, read.table) 
names(df) <- data

但是，我失去了如何將它與我上面的其他代碼連接起來計算基因相關性。我已經閱讀了一些相關的主題，但仍然無法弄清楚。任何人都可以幫我嗎？謝謝！

來源

2017-04-14 kin182

這將有助於瞭解你的輸入和輸出看起來像在這裏，作爲答案實際上取決於事情如何格式化。 – caw5cv

總結你的第一塊塊的，需要一個文件名，並返回'correlations'功能。然後，做'lapply（數據，yourFunction中）' –

@Marat，你能請提供一個答案？對不起，我對語言理解有點新。 – kin182

你應該這樣做：

files <- c("Sample1.txt", "Sample2.txt", ..., "Sample25.txt") 

myfunc <- function(file) { 
    df <- read.table(file, header=TRUE, sep="\t") 

    # gene expression values of interest 
    gene <- as.numeric(df["ABC",]) 

    # correlate gene with all others genes in the expression set 
    correlations <- apply(df, 1, function(x) cor(gene, x)) 
} 

lapply(files, myfunc)

那就是我爲您推薦的風格。這是我的風格會做：

myfunc <- function(file) { 
    df <- read.table(file, header=TRUE, sep="\t") 
    gene <- as.numeric(df["ABC",]) # gene expression values of interest 
    apply(df, 1, FUN=cor, y=gene) # correlate gene with all others 
} 

files <- c("Sample1.txt", "Sample2.txt", ..., "Sample25.txt") 
lapply(files, myfunc)

也許你想要保存結果的對象：

L <- lapply(files, myfunc)

對於功能甚至可以做（因爲cor()採用矩陣參數））：

myfunc <- function(file) { 
    df <- read.table(file, header=TRUE, sep="\t") 
    cor(t(df), y=as.numeric(df["ABC",])) # correlate gene with all others 
}

來源

2017-04-14 19:37:03 jogo

我在match.fun（FUN）的錯誤'錯誤：參數「FUN」缺失，沒有default'。但是，我不知道這意味着什麼。 – kin182

什麼源代碼行給出了該錯誤？ – jogo

@ jogo的答案正是我所要做的，只是不要忘記將生成的列表保存在一個變量中（例如'L < - lapply（files，myfunc）'）。錯誤消息可能來自應用程序或lapply，但答案中的語法似乎是正確的。 –

應用到多個數據集相同功能中的R

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