基因的chr,start,end都是已知的

学术一点讲述这个问题：已知CNV数据在染色体上的position如chr1:2075000-2930999，怎样批量获取其对应的Gene Symbol呢（批量）

数据如下：

head gene_position.hg19 //共21629行

1 chr19 58858171 58874214 A1BG ENSG00000121410

2 chr12 9220303 9268558 A2M ENSG00000175899

3 chr12 9381128 9386803 A2MP1 ENSG00000256069

9 chr8 18027970 18081198 NAT1 ENSG00000171428

10 chr8 18248754 18258723 NAT2 ENSG00000156006

12 chr14 95058394 95090390  ENSG00000273259

13 chr3 151531860 151546276 AADAC ENSG00000114771

14 chr2 219128851 219134893 AAMP ENSG00000127837

15 chr17 74449432 74466199 AANAT ENSG00000129673

16 chr16 70286296 70323412 AARS ENSG00000090861

head pfam.df.hg19.bed   //共340960行

chr1  12190          12689          Helicase_C_2     0        +        12190          12689          255,255,0

chr1  69157          69220          7tm_4        0        +        69157          69220          255,255,0

chr1  69184          69817          7TM_GPCR_Srsx         0        +        69184          69817          255,255,0

chr1  69190          69931          7tm_1        0        +        69190          69931          255,255,0

chr1  69490          69910          7tm_4        0        +        69490          69910          255,255,0

现在需要对我们的pfam数据进行注释，根据每一行的chr和pos来看看是属于哪一个基因

总共会有338879 条pfam记录可以注释上基因。

注释之后应该是 head pfam.gene.df.hg19  这个样子

CDK11B       chr1  1571423     1573930     Pkinase        0        -         1571423     1573930     255,255,0

CDK11B       chr1  1572048     1573921     Pkinase_Tyr          0        -         1572048     1573921     255,255,0

CDK11B       chr1  1572120     1572823     Kinase-like  0        -         1572120     1572823     255,255,0

CDK11B       chr1  1572120     1572820     Kinase-like  0        -         1572120     1572820     255,255,0

CDK11B       chr1  1572120     1572817     Kinase-like  0        -         1572120     1572817     255,255,0

CDK11B       chr1  1573173     1573918     Kinase-like  0        -         1573173     1573918     255,255,0

CDK11B       chr1  1575747     1577317     Daxx  0        -         1575747     1577317     255,255,0

CDK11B       chr1  1576417     1577347     Nop14         0        -         1576417     1577347     255,255,0

CDK11B       chr1  1576423     1577332     Mitofilin      0        -         1576423     1577332     255,255,0

CDK11B       chr1  1576432     1577317     SAPS  0        -         1576432     1577317     255,255,0

我的第一个程序用的是全基因位点扫描到hash的方法。这样需要扫描13,1390,4974个位点,多于三分之一的基因组，这样是非常浪费内存的，尤其是keys需要多个字节。

我用了256G的服务器都没有运行完。

后来我取巧了把我的gene_position.hg19文件用split命令分成了25个，然后循环25次对pfam.df.hg19.bed  文件进行注释。

这样的确可以解决问了，而且只需要32G的内存的服务器即可，时间也很快，就十多分钟吧。

但这只是取巧的方法，应该要从算法上面优化，首先我仅仅做一个改动，就是不再扫描全基因的位点，对每个基因，我以1K的窗口来取位点进行扫描。这样我判断pfam的坐标时候，也以1K为最小单位进行判断。

这样只需要不到30s就可以出结果，总共注释了303474条pfam记录，还不是最终的338879，因为我这次只注释了基因的1000整数倍基因区间，这样如果pfam记录落在一个基因的起始终止点不到1K位置时就不会被注释。这时候需要对代码进行继续优化。

 脚步懒得上传了，在我的有道云笔记里面。

http://note.youdao.com/share/?id=58e66d138e9434284ffa61c53b65abdc&type=note