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R变量索引 - 什么时候使用 @或$

R变量索引 - 什么时候使用 @或$

作者: 生信宝典 | 来源:发表于2020-03-11 11:09 被阅读0次

    单细胞分析经常用到Seurat包,整个分析过程中的中间结果都在一个Seurat对象中存储。常需要从里面提取对应数据进行后续分析,有时会用$,有时会用@,怎么选择呢?

    str函数是我们的好帮手,清晰展示对象层级结构和索引方式,如下,对应名字前出现@则用@索引(比如pbmc@assays),有则用索引(如pbmc@assays$RNA)。

    >str(pbmc)
    Formal class 'Seurat' [package "Seurat"] with 12 slots
      ..@ assays      :List of 1
      .. ..$ RNA:Formal class 'Assay' [package "Seurat"] with 7 slots
      .. .. .. ..@ counts       :Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots
      .. .. .. .. .. ..@ i       : int [1:2282976] 29 73 80 148 163 184 186 227 229 230 ...
      .. .. .. .. .. ..@ p       : int [1:2701] 0 779 2131 3260 4220 4741 5522 6304 7094 7626 ...
      .. .. .. .. .. ..@ Dim     : int [1:2] 13714 2700
      .. .. .. .. .. ..@ Dimnames:List of 2
      .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:13714] "AL627309.1" "AP006222.2" "RP11-206L10.2" "RP11-206L10.9" ...
      .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:2700] "AAACATACAACCAC" "AAACATTGAGCTAC" "AAACATTGATCAGC" "AAACCGTGCTTCCG" ...
      .. .. .. .. .. ..@ x       : num [1:2282976] 1 1 2 1 1 1 1 41 1 1 ...
      .. .. .. .. .. ..@ factors : list()
      .. .. .. ..@ data         :Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots
      .. .. .. .. .. ..@ i       : int [1:2282976] 29 73 80 148 163 184 186 227 229 230 ...
      .. .. .. .. .. ..@ p       : int [1:2701] 0 779 2131 3260 4220 4741 5522 6304 7094 7626 ...
      .. .. .. .. .. ..@ Dim     : int [1:2] 13714 2700
      .. .. .. .. .. ..@ Dimnames:List of 2
      .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:13714] "AL627309.1" "AP006222.2" "RP11-206L10.2" "RP11-206L10.9" ...
      .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:2700] "AAACATACAACCAC" "AAACATTGAGCTAC" "AAACATTGATCAGC" "AAACCGTGCTTCCG" ...
      .. .. .. .. .. ..@ x       : num [1:2282976] 1 1 2 1 1 1 1 41 1 1 ...
      .. .. .. .. .. ..@ factors : list()
      .. .. .. ..@ scale.data   : num[0 , 0 ]
      .. .. .. ..@ key          : chr "rna_"
      .. .. .. ..@ var.features : logi(0)
      .. .. .. ..@ meta.features:'data.frame':    13714 obs. of  0 variables
      .. .. .. ..@ misc         : NULL
      ..@ meta.data   :'data.frame':    2700 obs. of  7 variables:
      .. ..$ orig.ident  : Factor w/ 1 level "YSX": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
      .. ..$ nCount_RNA  : num [1:2700] 2419 4903 3147 2639 980 ...
      .. ..$ nFeature_RNA: int [1:2700] 779 1352 1129 960 521 781 782 790 532 550 ...
      .. ..$ phases      : Factor w/ 3 levels "G1","G2M","S": 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 ...
      .. ..$ G1          : num [1:2700] 0.988 0.568 0.999 0.941 0.432 0.966 0.997 0.95 0.703 0.993 ...
      .. ..$ S           : num [1:2700] 0.216 0.692 0.415 0.091 0.302 0.082 0.034 0.175 0.167 0.004 ...
      .. ..$ G2M         : num [1:2700] 0.002 0.055 0.001 0.079 0.227 0.055 0.274 0.301 0.273 0.333 ...
      ..@ active.assay: chr "RNA"
      ..@ active.ident: Factor w/ 1 level "YSX": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
      ..@ project.name: chr "YSX"
    

    具体操作如下:

    # 查看metadata文件列信息
    > colnames(pbmc@meta.data)
    [1] "orig.ident"   "nCount_RNA"   "nFeature_RNA" "phases"       "G1"     "S"     "G2M"
    
    # 查看部分基因在部分细胞的原始reads counts
    > pbmc@assays$RNA@counts[11:14,1:30]
    Assay data with 13714 features for 2700 cells
    First 10 features:
     AL627309.1, AP006222.2, RP11-206L10.2, RP11-206L10.9, LINC00115, NOC2L,
    KLHL17, PLEKHN1, RP11-54O7.17, HES4
    

    那么$和@,到底是什么?有什么区别呢?

    首先这两个符号最大的区别在于:它们是两个不同的面向对象系统的提取变量的符号。S3对象通常是列表,使用$索引;S4对象的不同slot使用@索引。

    那什么是S3、S4呢?

    要想知道S3、S4,首先得了解一下面向对象编程(object-oriented programming),它是一种编程范式,它将对象作为程序的基本单元, 将程序和数据封装 (encapsulate) 其中, 以提高软件的重用性, 灵活性和扩展性。

    R语言中现有的S3类、S4类、以及R6类等都可以实现面向对象的编程范式。

    与S3不同,S4有更正式的定义和创建对象的统一方法。

    如何定义S4类?
    S4类使用setClass()函数来定义
    用R的术语来说,成员变量被称为属性。当定义一个类时,我们需要设置类的名字和成员变量(以及成员变量的属性)。每个成员变量也会称为一个slot。

    例子一:定义S4类

    setClass("student", slots=list(name="character", age="numeric", GPA="numeric"))
    

    在上面的例子中,我们定义了一个名为student的新类,它有三个slot,分别是name (字符型), age 和 GPA (数值型)。

    如何创建S4对象?
    S4类使用new()函数来定义
    例子二:创建S4对象

    # create an object using new()
    # provide the class name and value for slots
    s <- new("student",name="John", age=21, GPA=3.5)
    s
    An object of class "student"
    Slot "name":
    [1] "John"
    Slot "age":
    [1] 21
    Slot "GPA":
    [1] 3.5
    

    函数setClass()返回一个生成器函数。

    这个生成器函数(通常与类同名)可用于创建新对象,它充当构造器。

    student <- setClass("student", slots=list(name="character", age="numeric", GPA="numeric"))
    student
    class generator function for class “student” from package ‘.GlobalEnv’
    function (...)
    new("student", ...)
    现在我们可以用构造函数创建新对象。

    例子三:用构造函数创建S4对象

    > student(name="John", age=21, GPA=3.5)
    An object of class "student"
    Slot "name":
    [1] "John"
    Slot "age":
    [1] 21
    Slot "GPA":
    [1] 3.5
    

    如何访问和修改属性?
    正如使用$访问list表的组件一样,使用@访问对象的属性。

    访问属性

    s@name
    [1] "John"
    s@GPA
    [1] 3.5
    s@age
    [1] 21
    

    直接修改属性
    可以通过直接赋值修改属性

    # modify GPA
    s@GPA <- 3.7
    s
    An object of class "student"
    Slot "name":
    [1] "John"
    Slot "age":
    [1] 21
    Slot "GPA":
    [1] 3.7
    

    用slot()函数修改属性

    > slot(s,"name")
    [1] "John"
    > slot(s,"name") <- "Paul"
    > s
    An object of class "student"
    Slot "name":
    [1] "Paul"
    Slot "age":
    [1] 21
    Slot "GPA":
    [1] 3.7
    

    方法和泛型函数
    与S3类一样,S4类的方法也属于泛型函数,而不是类本身。使用S4泛型与S3泛型非常相似。

    可以使用showMethods()函数列出所有可用的S4通用函数和方法。

    例子四:列出所有泛型函数

    > showMethods()
    Function: - (package base)
    Function: != (package base)
    ...
    Function: trigamma (package base)
    Function: trunc (package base)
    

    在交互模式中输入对象名称将会输出它,用S4通用函数show()来达到同样效果。

    您可以在上面的列表中看到这个函数,这个函数类似于S3 print()函数。

    例子五:判断一个函数是否是泛型函数。

    > isS4(print)
    [1] FALSE
    > isS4(show)
    [1] TRUE
    

    我们可以使用showMethods(show)列出show泛型函数所有的方法。

    例子六:列出泛型函数的所有方法。

    > showMethods(show)
    Function: show (package methods)
    object="ANY"
    object="classGeneratorFunction"
    ...
    object="standardGeneric"
    (inherited from: object="genericFunction")
    object="traceable"
    

    如何去写你自己的方法?
    我们可以使用setMethod()帮助函数写自己的方法。

    例如,我们可以实现show()泛型的类方法,如下所示。

    setMethod("show",
    "student",
    function(object) {
    cat(object@name, "\n")
    cat(object@age, "years old\n")
    cat("GPA:", object@GPA, "\n")
    }
    )
    

    现在,如果我们像以前一样以交互模式写出对象的名称,就会执行上面的代码。

    参考来源

    https://www.datamentor.io/r-programming/s4-class/

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