百万级单细胞GSVA如何提速？

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在学完我们生信入门课程后，群里的小伙伴都陆陆续续开始了自己的数据分析，其中有一个学员可能是有一个超大的单细胞数据在跑GSVA分析： 已经过去了一个小时候，还没有运行完，就在这里等待着 ，说不定一下子就等到了2025年... （现在是 2024年12月31日 21:33:26） 那么，当我们遇到大数据量的时候，如何加速单细胞的GSVA分析呢？ 下面以 seurat 官网的 pbm3k 数据为例，进行演示： 首先是加载这个经典的数据集： library(gplots) library(ggplot2)  library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db) library(GSVA)  # BiocManager::install('GSVA') library(GSEABase) # install.packages('devtools') # devtools::install_github('satijalab/seurat-data') library(SeuratData)  #加载seurat数据集   getOption( 'timeout' ) options(timeout=10000) # InstallData("pbmc3k")   data( "pbmc3k" )  sce table(Idents(sce))  p1 sce $celltype   sce table(Idents(sce)) 现在 ………………………………