一連試了幾天用集群的R構(gòu)建EVIDENCE,結(jié)果并不能讓我滿意，基本上一天只能跑一個早像，再運(yùn)行第二個的時候就會報錯僻肖。嘗試到現(xiàn)在就只剩下馬鈴薯的還未成功了，暫時先把問題撂在這卢鹦，我要去做ppt臀脏，下周二輪到我匯報。
R運(yùn)行的腳本如下：
library(org.Hs.eg.db)
swiss_id <- read.delim('/vol3/agis/zhoushaoqun_group/wangyantao/GO/swiss_go.stu1',header = F)
colnames(swiss_id) <- c('gene_id','GO')
ev_id <- select(org.Hs.eg.db,keys = as.vector(swiss_id$GO),columns = c('EVIDENCE'),keytype = "GO")
library(dplyr)
swiss_goev <- left_join(swiss_id,ev_id[,1:2])
write.csv(swiss_goev,'/vol3/agis/zhoushaoqun_group/wangyantao/GO/swiss_goev_stu.csv',row.names = F,quote = F)
運(yùn)行結(jié)果：
今天生信大神過來視察工作冀自，我逮住機(jī)會問了一下揉稚，大神要求看一下我的原始文件大小，我仔細(xì)看了一下熬粗，這馬鈴薯的swiss_go.stu1確實(shí)要比之前幾個物種的文件都要大上不少窃植，于是乎，打開一個荐糜，整整將近30萬行巷怜，而其他的頂多也就15萬行”┦希看來找到報錯的原因了延塑，文件太大，集群都搞不定答渔。
又于是乎关带，一拍腦袋，我把這個拆成兩個來搞不就好了嘛沼撕！說干就干：
文件1：前半部分（150000行）
library(org.Hs.eg.db)
swiss_id <- read.delim('/vol3/agis/zhoushaoqun_group/wangyantao/GO/swiss_go.stu1',header = F)
colnames(swiss_id) <- c('gene_id','GO')
ev_id <- select(org.Hs.eg.db,keys = as.vector(swiss_id$GO),columns = c('EVIDENCE'),keytype = "GO")
library(dplyr)
swiss_goev <- left_join(swiss_id,ev_id[,1:2])
write.csv(swiss_goev,'/vol3/agis/zhoushaoqun_group/wangyantao/GO/swiss_goev_stu1.csv',row.names = F,quote = F)
后半部分（149999行）
library(org.Hs.eg.db)
swiss_id <- read.delim('/vol3/agis/zhoushaoqun_group/wangyantao/GO/swiss_go.stu2',header = F)
colnames(swiss_id) <- c('gene_id','GO')
ev_id <- select(org.Hs.eg.db,keys = as.vector(swiss_id$GO),columns = c('EVIDENCE'),keytype = "GO")
library(dplyr)
swiss_goev <- left_join(swiss_id,ev_id[,1:2])
write.csv(swiss_goev,'/vol3/agis/zhoushaoqun_group/wangyantao/GO/swiss_goev_stu2.csv',row.names = F,quote = F)
果然如我所料宋雏，兩個文件順利拿到，平均39個GB务豺。下面就是要把得到的文件進(jìn)行合并：
合并文件（提交任務(wù)）
merge_stu.sh
cat /vol3/agis/zhoushaoqun_group/wangyantao/GO/swiss_goev_stu1.csv /vol3/agis/zhoushaoqun_group/wangyantao/GO/swiss_goev_stu2.csv > /vol3/agis/zhoushaoqun_group/wangyantao/GO/swiss_goev_stu.csv
qsub -l mem=10G,nodes=1:ppn=4 /vol3/agis/zhoushaoqun_group/wangyantao/GO/merge_stu.sh
得到的文件竟然達(dá)到了77個GB：
還不知道這貨后面能不能讀取磨总，不行的話可能還得接著拆。笼沥。蚪燕。娶牌。
