在数据框中查找重叠范围并为其分配值

Question

原始question 的一个更简单的版本，我问过，但还没有人回答。

我有一个巨大的输入文件（其代表性示例如下所示为input）：

> input
           CT1           CT2           CT3
1 chr1:200-400  chr1:250-450  chr1:400-800
2 chr1:800-970  chr2:200-500  chr1:700-870
3 chr2:300-700 chr2:600-1000 chr2:700-1400

我想按照规则（如下所述）处理它，以便我得到 output 之类的：

 > output
              CT1 CT2 CT3
chr1:200-400    1   1   0
chr1:800-970    1   0   1
chr2:300-700    1   1   0
chr1:250-450    1   1   1
chr2:200-500    1   1   0
chr2:600-1000   1   1   1
chr1:400-800    0   1   1
chr1:700-870    1   0   1
chr2:700-1400   0   1   1

规则： 获取数据帧的每个索引（在这种情况下第一个是chr1:200-400），看看它是否与数据帧中的任何其他值重叠。如果是，在它所在的那一列下面写1，如果不是，写0。

例如，如果我们采用输入input[1,1] 的第一个索引，即chr1:200-400。由于它存在于第 1 列中，我们将在其下方写 1。现在我们将检查此范围是否与input 中任何其他列中存在的任何其他范围重叠。该值仅与第二列 (CT2) 的第一个值 (chr1:250-450) 重叠，因此，我们也在其下方写入 1。由于与CT3 中的任何值都没有重叠，我们在输出数据帧中的CT3 下方写入0。

这是input和output的输入：

> dput(input)
structure(list(CT1 = structure(1:3, .Label = c("chr1:200-400", 
"chr1:800-970", "chr2:300-700"), class = "factor"), CT2 = structure(1:3, .Label = c("chr1:250-450", 
"chr2:200-500", "chr2:600-1000"), class = "factor"), CT3 = structure(1:3, .Label = c("chr1:400-800", 
"chr1:700-870", "chr2:700-1400"), class = "factor")), .Names = c("CT1", 
"CT2", "CT3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))
> dput(output)
structure(list(CT1 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L), CT2 = c(1L, 
0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L), CT3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
1L, 1L, 1L, 1L)), .Names = c("CT1", "CT2", "CT3"), class = "data.frame", row.names = c("chr1:200-400", 
"chr1:800-970", "chr2:300-700", "chr1:250-450", "chr2:200-500", 
"chr2:600-1000", "chr1:400-800", "chr1:700-870", "chr2:700-1400"
))

Answer 1

使用data.table-package 的可能解决方案：

# load the 'data.table'-package and convert 'input' to a data.table with 'setDT'
library(data.table)
setDT(input)

# reshape 'input' to long format and split the strings in 3 columns
DT <- melt(input, measure.vars = 1:3)[, c('chr','low','high') := tstrsplit(value, split = ':|-', type.convert = TRUE)
                                      , by = variable][]

# create aggregation function; needed in the ast reshape step
f <- function(x) as.integer(length(x) > 0)

# cartesian self join & reshape result back to wide format with aggregation function
DT[DT, on = .(chr, low < high, high > low), allow.cartesian = TRUE
   ][, dcast(.SD, value ~ i.variable, fun = f)]

给出：

           value CT1 CT2 CT3
1:  chr1:200-400   1   1   0
2:  chr1:250-450   1   1   1
3:  chr1:400-800   0   1   1
4:  chr1:700-870   1   0   1
5:  chr1:800-970   1   0   1
6:  chr2:200-500   1   1   0
7:  chr2:300-700   1   1   0
8: chr2:600-1000   1   1   1
9: chr2:700-1400   0   1   1