R語言rhdf5讀寫hdf5并展示文件組織結構和索引數(shù)據(jù)

更新時間：2022年06月27日 11:25:42 作者：倪樺

這篇文章主要為大家介紹了R語言rhdf5讀寫hdf5并展示文件組織結構和索引數(shù)據(jù)，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪

前言

h5只是一種簡單的數(shù)據(jù)組織格式【層級數(shù)據(jù)存儲格式(HierarchicalDataFormat：HDF)】，該格式被設計用以存儲和組織大量數(shù)據(jù)。

在一些單細胞文獻中，作者通常會將分析的數(shù)據(jù)上傳到GEO數(shù)據(jù)庫保存為.h5格式文件，而不是我們常見的工程文件(rds文件，表格數(shù)據(jù)等)，所以為了解析利用這些數(shù)據(jù)需要對hdf5格式的組織結構有一定的了解。

（注：在Seurat包中有現(xiàn)成的函數(shù)Seurat::Read10X_h5()可以用來提取表達矩陣，但似乎此外無法從h5文件中提取更多的信息）。

GEO數(shù)據(jù)庫

在R語言中對HDF5進行操作的軟件包為rhdf5。

安裝

install.packages("BiocManager");BiocManager::install("rhdf5");library(rhdf5)

打開.h5文件和展示內容的組織結構

h5_file= H5Fopen("new.h5")
####如下所示，new.h5文件內創(chuàng)建了一個組（group1_mat）
#組內又創(chuàng)建了df和matrix兩個層級用以保存矩陣和數(shù)據(jù)框
> h5dump(h5_file,load=FALSE)
$group1_mat
$group1_mat$df
  group name       otype   dclass dim
1     /   df H5I_DATASET COMPOUND   5

$group1_mat$matrix
  group   name       otype dclass   dim
1     / matrix H5I_DATASET  FLOAT 3 x 2

數(shù)據(jù)索引通過“$”符進行

> h5_file$group1_mat$df
  C_1 C_2 C_3 name
1   3   5  69   xx
2   2   8  60   yy
3   8   4  92   gg
4   1   6  16   ll
5   7   4  25   mm

關閉hdf5文件

H5Fclose(h5_file)#關閉當前打開的hdf5文件
h5closeAll()#關閉所有打開的hdf5文件

構建自己的hdf5文件

###準備數(shù)據(jù)
mdat <- matrix(c(0,2,3, 11,12,13), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE,dimnames = list(c("row1", "row2"),c("C.1", "C.2", "C.3")))
df <- data.frame(C_1 = c(3,2,8,1,7),C_2 = c(5,8,4,6,4),C_3 = round(runif(n = 5), 2) * 100,name = c("xx","yy","gg",'ll','mm'))
mdat.spar <- Matrix::Matrix(mdat, sparse = TRUE)
my_array <- array(seq(0.1,2.0,by=0.1),dim=c(5,2,2))
my_list <- list(my_array[,,1],my_array[,,2])
my_string <- "This is one hdf structure file"
###構建.h5文件
h5createFile("new.h5")
# Saving matrix information.
h5createGroup("new.h5","group1_mat")
h5write(mdat, "new.h5", "group1_mat/matrix")
h5write(df, "new.h5", "group1_mat/df")
# Saving sparse_matrix information.
mdat.spar <- as(mdat, "dgCMatrix")
h5createGroup("new.h5","group2_sparseMTX")
h5write(mdat.spar@x, "new.h5", "group2_sparseMTX/data")
h5write(dim(mdat.spar), "new.h5", "group2_sparseMTX/shape")
h5write(mdat.spar@i, "new.h5", "group2_sparseMTX/indices") # already zero-indexed.
h5write(mdat.spar@p, "new.h5", "group2_sparseMTX/indptr")
# Saving array and list data
h5createGroup("new.h5","group3_aL")
h5write(my_list, "new.h5", "group3_aL/list")
h5write(my_array, "new.h5", "group3_aL/array")
# Saving string data
h5createGroup("new.h5","group4_string")
h5write(my_string, "new.h5", "group4_string/string")
h5closeAll()

參考官方說明 rhdf5 - HDF5 interface for R (bioconductor.org)

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