如何在进行孟德尔随机化时，使用了LDtrait函数报错

Question

在进行孟德尔随机化时，使用了LDtrait函数去除混杂因素

for (i in names(snp_chunks)) {
  confounder <- LDtrait(snps = snp_chunks[[i]],
                        pop = "CEU", r2d = "r2", r2d_threshold = 0.1, win_size = 500000, genome_build = "grch37",
                        token = "6f0c5c6d1245")

运行代码后提示如下报错，请问如何解决？

error: Concurrent API requests restricted. Please limit usage to sequential requests only. Contact system administrator if you have issues accessing API: [e-mail]

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

这个错误通常是由R语言中的并发请求限制导致的。当多个用户同时尝试访问API时，系统可能会因为资源不足而拒绝这些请求。

为了解决这个问题，可以考虑以下几个步骤：

1. 优化数据处理： 确保每次迭代只对一个SNP进行分析。这可以通过将SNPs分组并单独处理来实现，每个组只包含一组SNP，然后将结果合并。

2. 减少内存占用： 如果可能的话，确保使用的内存足够大以容纳所有SNP的结果。否则，可以考虑增加内存大小。

3. 提高并发处理能力： 使用多线程或多进程来加速数据处理过程，特别是在处理大量SNP时。例如，可以使用parallel包中的foreach函数来并行处理SNPs。

下面是一个示例，展示如何逐步解决上述问题：

library(parallel)
library(rgdal)

# 假设您有一个名为snps的数据框，其中包含SNPs的信息
# 并且有一个名为pop的列，用于区分不同的群体

# 创建一个空的数据框来存储结果
results <- data.frame()

# 分别处理每个群体
for (i in unique(pop)) {
  # 获取特定群体的SNPs
  subset_snps <- snps[pop == i, ]
  
  # 检查SNPs是否已经完成处理
  if (!is.null(subset_snps$ldtrait_result)) {
    # 如果已经完成，则跳过此群体
    continue
  }
  
  # 计算LD trait值
  subset_snps$ldtrait_result <- LDtrait(snps = subset_snps[, c("chr", "pos", "id")], 
                                          pop = i,
                                          r2d = "r2", r2d_threshold = 0.1, 
                                          win_size = 500000, 
                                          genome_build = "GRCh38", 
                                          token = "6f0c5c6d1245")

  # 将结果添加到结果集中
  results <- rbind(results, subset_snps)
}

# 打印结果
print(results)

在这个例子中，我们首先检查当前群体是否有已完成的LD trait计算。如果有，我们跳过它，继续下一个群体。这样可以避免重复计算，并减少内存消耗。