一些写R函数的技巧

常常会写一些函数来分析Microarray。而每次使用函数所用的参数都不同，因此需要一些方法能够将每次这些不同的结果以及参数存储起来。

首先使用一个R内置的时间函数Sys.time()：

Sys.time()
[1] "2013-04-26 14:15:37 PDT"

#这里更改设置，输出成自己喜欢的格式：
format(Sys.time(), '_%Y_%b_%dth_%H_%M')

[1] "_2013_Apr_26th_14_18"

#因此，可以每次程序都能够新建一个以时间为名称的文件夹（避免重复问题） 
dir = '/media/Research/RData/Gene_Data_Mining/' 
Gene_DIR = paste(dir, GeneName, format(Sys.time(), '_%Y_%b_%dth_%H_%M'),'/', sep = '') 
dir.create(Gene_DIR) 
setwd(Gene_DIR)

接下来，使用一个sink函数，能够将该函数的参数记录下来：

Gene_Integrate_Analysis = function(GeneName, NSF_Cut = 0.3, 
                                   Standardize = c('mean','none', 'median'),
                                   GO_hgCutoff = 0.001,KEGG_hgCutoff = 0.01, PFAM_hgCutoff = 0.01, 
                                   QQ_Pos_Cut = 3.29, QQ_Neg_Cut = -3.29,
                                   Perm_Num = 10000, Perm_Pval_Cut = 0.001){

   ......   
   setwd(Gene_DIR)
  
  #write the log file
  sink('log.txt')
  print(paste('Gene Name:', GeneName))
  print(paste('Non-specific filtering cutoff:', NSF_Cut))
  print(paste('Standardize method:', Standardize))
  print(paste('GO Hypergeometric Test cutoff:', GO_hgCutoff ))
  print(paste('KEGG Hypergeometric Test cutoff:', KEGG_hgCutoff ))
  print(paste('PFAM Hypergeometric Test cutoff:', PFAM_hgCutoff ))
  print(paste('GSEA analysis QQ plot Positive Cutoff: ', QQ_Pos_Cut)) 
  print(paste('GSEA analysis QQ plot Negative Cutoff: ', QQ_Neg_Cut))
  print(paste('GSEA analysis Permutation Number:', Perm_Num))
  print(paste('GSEA analysis Permutation Pvalue Cut:',Perm_Pval_Cut))
  sink()
  }

这样我们就能够把每一次运用函数的参数及其相应结果都保存下来！