スキップしてメイン コンテンツに移動

なぜ速くなったのか?

Rprof()を使って調べてみる。結論から言うとマトリックスをつくるところで遅いわけではないようだ。
<<<
my.prof <- function(x) {
Rprof()
x
Rprof(NULL)
print( summaryRprof() )
}

my.prof( montecarlo(100000) )
my.prof( montecarlo_vec(100000) )
my.prof( montecarlo_vec2(100000) )
my.prof( montecarlo_vec3(100000) )
>>>
まずは for() バージョン
<<<
by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"runif" 0.80 57.1 0.80 57.1
"montecarlo" 0.54 38.6 1.40 100.0
"+" 0.04 2.9 0.04 2.9
"<" 0.02 1.4 0.02 1.4
"my.prof" 0.00 0.0 1.40 100.0
>>>
四則演算やrunifが for() で繰り返されているのでそのぶん遅くなっている。

次は replicate バージョン
<<<
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"runif" 0.90 60.0 0.90 60.0
"FUN" 0.26 17.3 1.26 84.0
"lapply" 0.22 14.7 1.48 98.7
"^" 0.06 4.0 0.06 4.0
"sum" 0.04 2.7 0.04 2.7
"unlist" 0.02 1.3 0.24 16.0
"montecarlo_vec" 0.00 0.0 1.50 100.0
"my.prof" 0.00 0.0 1.50 100.0
"replicate" 0.00 0.0 1.50 100.0
"sapply" 0.00 0.0 1.50 100.0
"unique" 0.00 0.0 0.22 14.7
>>>
unlistやlapplyが出てきている。replicate は sapply とほとんど同じ。sapply = lapply + unlist っぽいのでそこがボトルネックになっているのだろう。ここはあとでソース確認したいが、どうやってみるんだっけ? さらに runifが繰り返されているので遅くなる。

乱数のマトリックスを先に作っておくバージョン
<<<
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"runif" 0.04 50 0.04 50
"montecarlo_vec2" 0.02 25 0.08 100
"+" 0.02 25 0.02 25
"my.prof" 0.00 0 0.08 100
"as.vector" 0.00 0 0.04 50
"matrix" 0.00 0 0.04 50
>>>
runifの繰り返しがなくなったので速くなっている。

乱数のベクターを2つ用意しておくバージョンを見てみる。
<<<
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"^" 0.02 50 0.02 50
"runif" 0.02 50 0.02 50
"montecarlo_vec3" 0.00 0 0.04 100
"my.prof" 0.00 0 0.04 100
>>>
一見、2回 runif したほうが matrix をつくるよりもましに見える。ところが良くわからないのが、マトリックスをつくる部分が遅いのか、それとも添字でカラムを取り出しているところが遅いのか? というところ。 まずはマトリックス作成が遅いのか調べてみよう。
<<<
> vec <- function(n) {
+ x <- runif(n)
+ y <- runif(n)
+ }
>
> mat1 <- function(n) {
+ x <- runif(n*2)
+ }
>
> mat2 <- function(n) {
+ x <- matrix(runif(n*2), ncol=2)
+ }
>
> mat3 <- function(n) {
+ x <- runif(n*2)
+ y <- matrix(x, ncol=2)
+ }
>
> my.prof <- function(x) {
+ Rprof()
+ x
+ Rprof(NULL)
+ print( summaryRprof() )
+ }
>
> my.prof( vec(1000000) )
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"runif" 0.22 100 0.22 100
"my.prof" 0.00 0 0.22 100
"vec" 0.00 0 0.22 100

$by.total
total.time total.pct self.time self.pct
"runif" 0.22 100 0.22 100
"my.prof" 0.22 100 0.00 0
"vec" 0.22 100 0.00 0

$sampling.time
[1] 0.22

> my.prof( mat1(1000000) )
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"runif" 0.2 100 0.2 100
"mat1" 0.0 0 0.2 100
"my.prof" 0.0 0 0.2 100

$by.total
total.time total.pct self.time self.pct
"runif" 0.2 100 0.2 100
"mat1" 0.2 100 0.0 0
"my.prof" 0.2 100 0.0 0

$sampling.time
[1] 0.2

> my.prof( mat2(1000000) )
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"runif" 0.20 66.7 0.20 66.7
"matrix" 0.06 20.0 0.30 100.0
"as.vector" 0.04 13.3 0.24 80.0
"mat2" 0.00 0.0 0.30 100.0
"my.prof" 0.00 0.0 0.30 100.0

$by.total
total.time total.pct self.time self.pct
"matrix" 0.30 100.0 0.06 20.0
"mat2" 0.30 100.0 0.00 0.0
"my.prof" 0.30 100.0 0.00 0.0
"as.vector" 0.24 80.0 0.04 13.3
"runif" 0.20 66.7 0.20 66.7

$sampling.time
[1] 0.3

> my.prof( mat3(1000000) )
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"runif" 0.20 76.9 0.20 76.9
"matrix" 0.04 15.4 0.06 23.1
"as.vector" 0.02 7.7 0.02 7.7
"mat3" 0.00 0.0 0.26 100.0
"my.prof" 0.00 0.0 0.26 100.0

$by.total
total.time total.pct self.time self.pct
"mat3" 0.26 100.0 0.00 0.0
"my.prof" 0.26 100.0 0.00 0.0
"runif" 0.20 76.9 0.20 76.9
"matrix" 0.06 23.1 0.04 15.4
"as.vector" 0.02 7.7 0.02 7.7

$sampling.time
[1] 0.26
>>>
あれ? matrixのほうが速い? これは添字でカラムを取り出しているところが遅いに違いない。
<<<
vec <- function(n) {
x <- runif(n)
y <- runif(n)
x^2
}

mat1 <- function(n) {
x <- matrix(runif(n*2), ncol=2)
x[1,]^2
}

> my.prof( vec(1000000) )
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"runif" 0.22 78.6 0.22 78.6
"^" 0.06 21.4 0.06 21.4
"my.prof" 0.00 0.0 0.28 100.0
"vec" 0.00 0.0 0.28 100.0

$by.total
total.time total.pct self.time self.pct
"my.prof" 0.28 100.0 0.00 0.0
"vec" 0.28 100.0 0.00 0.0
"runif" 0.22 78.6 0.22 78.6
"^" 0.06 21.4 0.06 21.4

$sampling.time
[1] 0.28

> my.prof( mat1(1000000) )
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"runif" 0.20 66.7 0.20 66.7
"matrix" 0.06 20.0 0.30 100.0
"as.vector" 0.04 13.3 0.24 80.0
"mat1" 0.00 0.0 0.30 100.0
"my.prof" 0.00 0.0 0.30 100.0

$by.total
total.time total.pct self.time self.pct
"matrix" 0.30 100.0 0.06 20.0
"mat1" 0.30 100.0 0.00 0.0
"my.prof" 0.30 100.0 0.00 0.0
"as.vector" 0.24 80.0 0.04 13.3
"runif" 0.20 66.7 0.20 66.7

$sampling.time
[1] 0.3
>>>
as.vectorの部分が遅くなっている。原因はこれか。ということは列和をベクトル演算する関数colSums()使えば速くなるかも! colSums忘れてたorz... しかも2乗もベクトル演算しちゃうよ。
<<<
montecarlo_vec4 <- function(n) {
y <- matrix(runif(n*2),nrow=2)
4*sum(colSums(y^2) < 1)/n
}

[1] 1.4855 # for
[1] 1.5224 # replicate
[1] 0.0482 # matrix
[1] 0.0138 # vector
[1] 0.0379 # matrix + colSums
>>>
くっ、届かないか。Rprofしてみるとas.vectorが縮まってない >< 単純に足し算は速くなったという感じ。

結論: マトリックスにカラムごとにアクセスするぐらいなら、2つのベクターを使ったほうが良い。colSumsとかでも追いつかない><

このブログの人気の投稿

シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめ

FASTQ/A file からシーケンスアダプター配列やプライマー配列を除くためのプログラムをまとめてみる。

まず、配列の除去には大別して2つの方向性がある。ひとつは、アダプター配列を含む「リード」を除いてしまう方法。もうひとつは除きたい配列をリードからトリムする方法である。後者のほうが有効リードが増えるメリットが、綺麗に除ききれない場合は、ゲノムへのマップ率が下がる。
気をつける点としては、アダプター/プライマーの reverse complement を検索するかどうか。paired end の際には大事になる。クオリティでトリムできるものや、Paired-end を考慮するものなどもある。アダプター/プライマー配列の文字列を引数として直接入力するものと、multi fasta 形式で指定できるももある。

From Evernote: シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめTagDust
http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/nexalign-1.3.5.tgz http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/21/2839.full
インストール: curl -O http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/tagdust.tgztar zxvf tagdust.tgz cd tagdust/ make sudo make install rehash
使いかた: tagdust adapter.fasta input.fastq -fdr 0.05 -o output.clean.fastq -a output.artifactual.fastq
解説: 入出力形式は fastq/a が使える。リード全体を除く。速い。アダプター配列を fasta 形式で入力できるのが地味に便利で、これに対応しているものがなかなかない。Muth–Manber algorithm (Approximate multiple string search) を利用。FDRを指定できる。GPL3

Quartz-Seqで1細胞/微量RNA-Seqを始めたい方へ

はじめに 新しい高精度な1細胞RNA-Seq, Quartz-Seq論文を出してから、各方面から多く相談を受けています。
Sasagawa Y and Nikaido I, et. al. Quartz-Seq: a highly reproducible and sensitive single-cell RNA-Seq reveals non-genetic gene expression heterogeneity. Genome Biology. 14. 2013 
そこで、新しく1細胞RNA-Seqを始める方へ、僕達が理想だと考えている技術導入の手順を紹介したいと思います。また我々の方法は1細胞(6-14 pg Total RNA)だけでなく pg-ng オーダーの少量RNAからシーケンスが可能です。そのような方も以下の手順が参考になると思います。 0. 1細胞/微量RNA-Seqが本当に必要なのか検討する 1細胞/微量RNA-Seqでは、現時点でQuartz-Seqが世界最高の性能を持っている訳ですが、十分なサンプルを用意し、通常のRNA-Seqしたほうが、より精度の高いデータが得られます。なので、基本的には、サンプルをたくさん集める方法をしっかり検討すべきです。まずは、戦略面と技術面で1細胞/微量RNA-Seqが本当に必要かを検討する基準について書きます。 0.1. 戦略面での検討 あなたが抱えているプロジェクトが、1細胞/微量RNA-Seqでなければアプローチできないかどうかを問い直すことが重要です。
基本的には以下の2つの状況で、1細胞/微量RNA-Seqが役に立ちます。
a. 細胞状態が連続的に変化し、さまざまな細胞状態が、細胞集団に含まれている場合 (振動現象、ゆらぎなど) b. 細胞状態を特定するマーカーがほどんどわかっていない場合
最初から細胞状態が2状態しかないことが明らかで、しかも細胞状態を代表する遺伝子が分かっている、という状況では、FACSなどで cell sorting し、目的の細胞を採取することを考えるべきです。そして、微量RNA-Seqや通常のRNA-Seqで、しっかりと biological replication を取る方が良いでしょう。微量になると、テクニカルなノイズが増えるために、生物学的な差を知るためには、n を…