msigdbr基因集提示超时

Question

使用msigdbr选择基因集的时候报错提示超时

 human_KEGG = msigdbr(species = "Homo sapiens", #物种
                       category = "C2",
                       subcategory = "CP:KEGG_LEGACY") %>% 
    dplyr::select(gs_name,gene_symbol)#这里可以选择gene symbol或者ID
  human_KEGG_Set = split(human_KEGG$gene_symbol, human_KEGG$gs_name)#list

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

在使用 msigdbr 包加载基因集时，如果遇到超时（timeout）错误，通常是因为网络连接不稳定、服务器响应缓慢或数据量过大导致请求失败。以下是详细的解决方案和优化建议：

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一、问题原因分析

1. 网络连接不稳定：msigdbr 从外部源（如 MSigDB）获取数据，若网络延迟较高，容易出现超时。
2. 数据量过大：某些基因集包含大量基因，可能导致请求时间过长。
3. 默认参数设置不合理：可能没有对请求进行合理的超时控制。

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二、解决方法

1. 增加超时限制

可以通过修改 httr 的默认超时时间来避免因等待太久而中断请求。

options(httr_oauth_cache = FALSE)
options(timeout = 600)  # 将超时时间设为600秒（10分钟）

注意： 这个设置需要在运行 msigdbr 之前设置。

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2. 使用本地缓存（推荐）

为了避免每次都从网络下载数据，可以使用 msigdbr 的缓存功能，将数据保存到本地，后续直接读取。

# 设置缓存路径（可选）
cache_path <- "~/.msigdb"
dir.create(cache_path, showWarnings = FALSE)

# 获取基因集并缓存
human_KEGG <- msigdbr(
  species = "Homo sapiens",
  category = "C2",
  subcategory = "CP:KEGG_LEGACY",
  cache = TRUE,
  cache_dir = cache_path
) %>% 
  dplyr::select(gs_name, gene_symbol)

human_KEGG_Set <- split(human_KEGG$gene_symbol, human_KEGG$gs_name)

优点： 第一次加载后，后续使用会非常快，且不会受网络影响。

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3. 分页加载数据（适用于大规模数据）

如果数据量特别大，可以分批次加载，避免一次性请求过多数据。

library(msigdbr)
library(dplyr)

# 定义分页参数
page_size <- 500
total_pages <- 10

# 存储所有结果
all_gs <- list()

for (i in 1:total_pages) {
  page_data <- msigdbr(
    species = "Homo sapiens",
    category = "C2",
    subcategory = "CP:KEGG_LEGACY",
    page = i,
    page_size = page_size
  ) %>% 
    select(gs_name, gene_symbol)
  
  all_gs[[i]] <- page_data
}

# 合并所有分页结果
human_KEGG <- bind_rows(all_gs)
human_KEGG_Set <- split(human_KEGG$gene_symbol, human_KEGG$gs_name)

说明： 需要根据实际数据量调整 total_pages 和 page_size。

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4. 检查网络环境与代理设置

如果你在中国大陆，可能会因为网络原因导致无法访问 MSigDB，可以尝试以下方法：

• 使用国内镜像站点（如清华源）；
• 设置 HTTP 代理（如使用 Sys.setenv(http_proxy = "http://your.proxy:port")）。

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5. 替代方案：使用本地数据库或手动下载

如果上述方法仍然无法解决问题，可以考虑：

1. 手动下载 MSigDB 数据库：

   • 访问 MSigDB 官网
   • 下载 KEGG 基因集文件（如 c2.cp.kegg.v7.5.1.entrez.gmt）

2. 使用 gseapy 或 clusterProfiler 加载本地文件：

library(gseapy)
kegg_gmt <- gseapy.get_gmt("path/to/c2.cp.kegg.v7.5.1.entrez.gmt")

优点： 完全脱离网络依赖，适合离线环境。

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三、完整代码示例（推荐方式）

# 设置超时时间
options(timeout = 600)

# 设置缓存路径
cache_path <- "~/.msigdb"
dir.create(cache_path, showWarnings = FALSE)

# 获取基因集并缓存
human_KEGG <- msigdbr(
  species = "Homo sapiens",
  category = "C2",
  subcategory = "CP:KEGG_LEGACY",
  cache = TRUE,
  cache_dir = cache_path
) %>% 
  dplyr::select(gs_name, gene_symbol)

# 转换为基因集列表
human_KEGG_Set <- split(human_KEGG$gene_symbol, human_KEGG$gs_name)

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四、总结

| 解决方案 | 说明 | |----------|------| | 增加超时时间 | 通过 options(timeout = 600) 提高请求等待时间 | | 使用本地缓存 | 避免重复下载，提高效率 | | 分页加载 | 适用于大数据量，防止请求失败 | | 检查网络环境 | 确保能正常访问 MSigDB 服务器 | | 手动下载基因集 | 完全离线操作，适合复杂网络环境 |

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如有其他相关问题（如基因集格式转换、富集分析等），欢迎继续提问！