使用 R 分割字符串和计算字符的更快方法？

我正在寻找一种更快的方法来计算从 FASTA 文件读取的 DNA 字符串的 GC 含量。这归结为获取一个字符串并计算字母“G”或“C”出现的次数。我还想指定要考虑的字符范围。

我有一个工作函数相当慢，它导致我的代码出现瓶颈。它看起来像这样：

##
## count the number of GCs in the characters between start and stop
##
gcCount <-  function(line, st, sp){
  chars = strsplit(as.character(line),"")[[1]]
  numGC = 0
  for(j in st:sp){
    ##nested ifs faster than an OR (|) construction
    if(chars[[j]] == "g"){
      numGC <- numGC + 1
    }else if(chars[[j]] == "G"){
      numGC <- numGC + 1
    }else if(chars[[j]] == "c"){
      numGC <- numGC + 1
    }else if(chars[[j]] == "C"){
      numGC <- numGC + 1
    }
  }
  return(numGC)
}

运行 Rprof 给出以下输出：

> a = "GCCCAAAATTTTCCGGatttaagcagacataaattcgagg"
> Rprof(filename="Rprof.out")
> for(i in 1:500000){gcCount(a,1,40)};
> Rprof(NULL)
> summaryRprof(filename="Rprof.out")

                   self.time self.pct total.time total.pct
"gcCount"          77.36     76.8     100.74     100.0
"=="               18.30     18.2      18.30      18.2
"strsplit"          3.58      3.6       3.64       3.6
"+"                 1.14      1.1       1.14       1.1
":"                 0.30      0.3       0.30       0.3
"as.logical"        0.04      0.0       0.04       0.0
"as.character"      0.02      0.0       0.02       0.0

$by.total
               total.time total.pct self.time self.pct
"gcCount"          100.74     100.0     77.36     76.8
"=="                18.30      18.2     18.30     18.2
"strsplit"           3.64       3.6      3.58      3.6
"+"                  1.14       1.1      1.14      1.1
":"                  0.30       0.3      0.30      0.3
"as.logical"         0.04       0.0      0.04      0.0
"as.character"       0.02       0.0      0.02      0.0

$sampling.time
[1] 100.74

有什么建议可以让这段代码更快吗？

最好根本不拆分，只计算匹配数：

gcCount2 <-  function(line, st, sp){
  sum(gregexpr('[GCgc]', substr(line, st, sp))[[1]] > 0)
}

这快了一个数量级。

一个仅迭代字符的小型 C 函数将会快一个数量级。