R如何使用parallel包并行下面脚本：fori in 1ncolphyseq1otu_tablephyseq1otu_tablei - sapplyphyseq1otu_tablei functionx ifelsex=sumphyseq1otu_tablei00005 0 x

使用parallel包实现并行化需要将循环转换为apply函数，然后使用mclapply函数来实现并行计算。以下是使用parallel包并行化该脚本的代码：

library(parallel) cl <- makeCluster(detectCores()) # 创建并行计算集群 physeq1_new <- physeq1 # 复制physeq1 physeq1_new@otu_table <- t(mclapply(1:ncol(physeq1@otu_table), function(i) { otu <- physeq1@otu_table[,i] otu_new <- ifelse(otu <= sum(otu)*0.0005, 0, otu) return(otu_new) })) physeq1_new@otu_table <- t(physeq1_new@otu_table) stopCluster(cl) # 停止并行计算集群

首先，我们使用makeCluster函数创建一个并行计算集群，它将使用所有可用的CPU内核。然后，我们使用mclapply函数将并行计算应用于每列otu表。在mclapply函数中，我们将循环的索引1:ncol(physeq1@otu_table)作为第一个参数，并将其它参数（function(x) ifelse(x<=sum(physeq1@otu_table[,i])*0.0005, 0, x)）作为第二个参数。在每个并行计算中，我们将otu表中的一列（physeq1@otu_table[,i]）复制到一个新变量（otu），然后将该变量传递给匿名函数，该函数执行与原始脚本中的sapply函数相同的操作，并返回新的otu列（otu_new）。mclapply函数将每个新的otu列收集到一个列表中，并在所有并行计算完成后返回该列表。最后，我们将列表转换回otu表的形式，并将其存储在physeq1_new@otu_table中。最后，我们使用stopCluster函数停止并行计算集群