RBailey_2_3_5_simulations_runtime.R
In ribailey/gghybrid: Evolutionary Analysis of Hybrids and Hybrid Zones
####################################################################################################
#2.3.5 Code for calculating runtime with different sample sizes#####################################
####################################################################################################
####################################################################################################
#Richard Ian Bailey 23 February 2022################################################################
####################################################################################################
library(gghybrid)
library(ggplot2)
library(cowplot)
####################################################################################################
#Specs for my laptop: HP ZBook Create G7 Notebook PC, with 32Gb RAM and an Intel(R) Core(TM) i9-10885H CPU @ 2.40GHz processor
################################################################################################
#100 haploid individuals with an even distribution of hybrid indices; change the number of loci#
################################################################################################
##########################################
#Regularly spaced hybrid indices##########
##########################################
#To be used for all ggcline runs.
Nind=100
#Make a custom esth object.
hybind=data.table(h_posterior_mode=seq(0,1,length=Nind))#Assume this is a set of test individuals
hybind[,INDLABEL:=paste("A",seq(.N),sep="")]
hindex=list()
hindex$hi=hybind
hindex$hi[,Source:="TEST"]
hindex$test.subject="INDLABEL"
##########################################
##########################################
#Nloci=1##################################
##########################################
##########################################
Nloci=1
simparam=data.table(index=seq(Nloci))
simparam[,locus:=paste("L",index,sep="")]
simparam[,index:=NULL]
#######################################
#Now I need to create a data.prep file#
#######################################
#1 row per allele copy#
indloc=expand.grid(hybind$INDLABEL,simparam$locus)
indloc=data.table(indloc);setnames(indloc,c("Var1","Var2"),c("INDLABEL","locus"));setkey(indloc,INDLABEL,locus)
indloc[,index:=seq(1,.N)]
setkey(hybind,INDLABEL);setkey(indloc,INDLABEL)
prepdata=hybind[indloc]
prepdata[,v:=1][,u:=0][,S0.prop_1:=0][,S1.prop_1:=1]
##########################################
#Simulate for fixed parental allele freqs#
##########################################
prepdata[,Source_allele:=rbinom(.N,1,prob=S0.prop_1 + (h_posterior_mode^v/(h_posterior_mode^v + (1 - h_posterior_mode)^v*exp(u)))*(S1.prop_1 - S0.prop_1))]
prepdata[,v:=NULL][,h_posterior_mode:=NULL][,u:=NULL]#Saving memory#
prepdata[,Source:="TEST"]
prepdata
#################################
set.seed(12345)
gc_L1_ygenomsamp=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
plot.test.subject=c("L1"), #Optional
plot.col=c("orange"), #Optional
plot.ylim=c(-1,2), #Optional
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
gc_L1_ygenomsamp2=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
Nallelecopies_L1 = prepdata[,.N]
gc_L1_ygenomsamp
# user system elapsed
# 137.63 2.84 142.99
gc_L1_ygenomsamp2
# user system elapsed
# 130.06 2.11 134.50
##########################################
##########################################
#Nloci=10##################################
##########################################
##########################################
Nloci=10
simparam=data.table(index=seq(Nloci))
simparam[,locus:=paste("L",index,sep="")]
simparam[,index:=NULL]
#######################################
#Now I need to create a data.prep file#
#######################################
#1 row per allele copy#
indloc=expand.grid(hybind$INDLABEL,simparam$locus)
indloc=data.table(indloc);setnames(indloc,c("Var1","Var2"),c("INDLABEL","locus"));setkey(indloc,INDLABEL,locus)
indloc[,index:=seq(1,.N)]
setkey(hybind,INDLABEL);setkey(indloc,INDLABEL)
prepdata=hybind[indloc]
prepdata[,v:=1][,u:=0][,S0.prop_1:=0][,S1.prop_1:=1]
##########################################
#Simulate for fixed parental allele freqs#
##########################################
prepdata[,Source_allele:=rbinom(.N,1,prob=S0.prop_1 + (h_posterior_mode^v/(h_posterior_mode^v + (1 - h_posterior_mode)^v*exp(u)))*(S1.prop_1 - S0.prop_1))]
prepdata[,v:=NULL][,h_posterior_mode:=NULL][,u:=NULL]#Saving memory#
prepdata[,Source:="TEST"]
prepdata
#################################
set.seed(12345)
gc_L10_ygenomsamp=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
plot.test.subject=c("L10"), #Optional
plot.col=c("orange"), #Optional
plot.ylim=c(-1,2), #Optional
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
gc_L10_ygenomsamp2=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
Nallelecopies_L10 = prepdata[,.N]
gc_L10_ygenomsamp
# user system elapsed
# 152.09 6.57 162.19
gc_L10_ygenomsamp2
# user system elapsed
# 149.97 6.97 157.14
##########################################
##########################################
#Nloci=100##################################
##########################################
##########################################
Nloci=100
simparam=data.table(index=seq(Nloci))
simparam[,locus:=paste("L",index,sep="")]
simparam[,index:=NULL]
#######################################
#Now I need to create a data.prep file#
#######################################
#1 row per allele copy#
indloc=expand.grid(hybind$INDLABEL,simparam$locus)
indloc=data.table(indloc);setnames(indloc,c("Var1","Var2"),c("INDLABEL","locus"));setkey(indloc,INDLABEL,locus)
indloc[,index:=seq(1,.N)]
setkey(hybind,INDLABEL);setkey(indloc,INDLABEL)
prepdata=hybind[indloc]
prepdata[,v:=1][,u:=0][,S0.prop_1:=0][,S1.prop_1:=1]
##########################################
#Simulate for fixed parental allele freqs#
##########################################
prepdata[,Source_allele:=rbinom(.N,1,prob=S0.prop_1 + (h_posterior_mode^v/(h_posterior_mode^v + (1 - h_posterior_mode)^v*exp(u)))*(S1.prop_1 - S0.prop_1))]
prepdata[,v:=NULL][,h_posterior_mode:=NULL][,u:=NULL]#Saving memory#
prepdata[,Source:="TEST"]
prepdata
#################################
set.seed(12345)
gc_L100_ygenomsamp=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
plot.test.subject=c("L100"), #Optional
plot.col=c("orange"), #Optional
plot.ylim=c(-1,2), #Optional
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
gc_L100_ygenomsamp2=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
Nallelecopies_L100 = prepdata[,.N]
gc_L100_ygenomsamp
# user system elapsed
# 271.33 41.19 286.14
gc_L100_ygenomsamp2
# user system elapsed
# 274.03 43.06 285.15
##########################################
##########################################
#Nloci=1000##################################
##########################################
##########################################
Nloci=1000
simparam=data.table(index=seq(Nloci))
simparam[,locus:=paste("L",index,sep="")]
simparam[,index:=NULL]
#######################################
#Now I need to create a data.prep file#
#######################################
#1 row per allele copy#
indloc=expand.grid(hybind$INDLABEL,simparam$locus)
indloc=data.table(indloc);setnames(indloc,c("Var1","Var2"),c("INDLABEL","locus"));setkey(indloc,INDLABEL,locus)
indloc[,index:=seq(1,.N)]
setkey(hybind,INDLABEL);setkey(indloc,INDLABEL)
prepdata=hybind[indloc]
prepdata[,v:=1][,u:=0][,S0.prop_1:=0][,S1.prop_1:=1]
##########################################
#Simulate for fixed parental allele freqs#
##########################################
prepdata[,Source_allele:=rbinom(.N,1,prob=S0.prop_1 + (h_posterior_mode^v/(h_posterior_mode^v + (1 - h_posterior_mode)^v*exp(u)))*(S1.prop_1 - S0.prop_1))]
prepdata[,v:=NULL][,h_posterior_mode:=NULL][,u:=NULL]#Saving memory#
prepdata[,Source:="TEST"]
prepdata
#################################
set.seed(12345)
gc_L1000_ygenomsamp=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
plot.test.subject=c("L1000"), #Optional
plot.col=c("orange"), #Optional
plot.ylim=c(-1,2), #Optional
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
gc_L1000_ygenomsamp2=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
Nallelecopies_L1000 = prepdata[,.N]
gc_L1000_ygenomsamp
# user system elapsed
#1466.97 224.13 1193.51
gc_L1000_ygenomsamp2
# user system elapsed
#1488.85 203.52 1186.68
##########################################
##########################################
#Nloci=10000##################################
##########################################
##########################################
Nloci=10000
simparam=data.table(index=seq(Nloci))
simparam[,locus:=paste("L",index,sep="")]
simparam[,index:=NULL]
#######################################
#Now I need to create a data.prep file#
#######################################
#1 row per allele copy#
indloc=expand.grid(hybind$INDLABEL,simparam$locus)
indloc=data.table(indloc);setnames(indloc,c("Var1","Var2"),c("INDLABEL","locus"));setkey(indloc,INDLABEL,locus)
indloc[,index:=seq(1,.N)]
setkey(hybind,INDLABEL);setkey(indloc,INDLABEL)
prepdata=hybind[indloc]
prepdata[,v:=1][,u:=0][,S0.prop_1:=0][,S1.prop_1:=1]
##########################################
#Simulate for fixed parental allele freqs#
##########################################
prepdata[,Source_allele:=rbinom(.N,1,prob=S0.prop_1 + (h_posterior_mode^v/(h_posterior_mode^v + (1 - h_posterior_mode)^v*exp(u)))*(S1.prop_1 - S0.prop_1))]
prepdata[,v:=NULL][,h_posterior_mode:=NULL][,u:=NULL]#Saving memory#
prepdata[,Source:="TEST"]
prepdata
#################################
set.seed(12345)
#gc_L10000_ygenomsamp=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
plot.test.subject=c("L10000"), #Optional
plot.col=c("orange"), #Optional
plot.ylim=c(-1,2), #Optional
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
gc_L10000_ygenomsamp2=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
Nallelecopies_L10000 = prepdata[,.N]
#gc_L10000_ygenomsamp#I didn't run this one - decided to only summarize results for runs without plots#
gc_L10000_ygenomsamp2
# user system elapsed
#14131.67 952.20 9383.67
##############################################################
#Putting it all together######################################
##############################################################
names(gc_L10000_ygenomsamp2)
gc_L10000_ygenomsamp2[1:3]
timeres=data.table(
rbind(
t(data.table(gc_L1_ygenomsamp2)),
t(data.table(gc_L10_ygenomsamp2)),
t(data.table(gc_L100_ygenomsamp2)),
t(data.table(gc_L1000_ygenomsamp2)),
t(data.table(gc_L10000_ygenomsamp2))
),
keep.rownames=T);
timeres[,V4:=NULL];
timeres[,V5:=NULL];
setnames(timeres,c("filename","user.self","sys.self","elapsed"));
timeres[,nloci:=c(1,10,100,1000,10000)]
timeres[,elapsed_min:=elapsed/60]
########
#logged#
########
p1=ggplot()
p1=p1 + geom_point(data=timeres,aes(x=nloci,y=log10(elapsed_min)),col=c("blue","red","green","purple","cyan"))
p1
##########
#unlogged#
##########
p2=ggplot()
p2=p2 + geom_point(data=timeres,aes(x=log10(nloci),y=elapsed_min),col=c("blue","red","green","purple","cyan"))
p2
p3=ggplot()
p3=p3 + geom_point(data=timeres,aes(x=nloci,y=elapsed_min),col=c("blue","red","green","purple","cyan"))
p3
#
p4=ggplot()
p4=p4 + geom_point(data=timeres,aes(x=log10(nloci),y=log10(elapsed_min)),col=c("blue","red","green","purple","cyan"))
p4
plot_grid(p3,p4,p1,p2,nrow=2)
#####################################################
#Calculation of extra seconds per extra locus (ESEL)#
#####################################################
timeres[,timeperlocus_sec:=(elapsed - 134.5)/(nloci - 1)]
ribailey/gghybrid documentation built on Feb. 2, 2024, 12:53 a.m.
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#2.3.5 Code for calculating runtime with different sample sizes#####################################
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#Richard Ian Bailey 23 February 2022################################################################
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library(gghybrid)
library(ggplot2)
library(cowplot)
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#Specs for my laptop: HP ZBook Create G7 Notebook PC, with 32Gb RAM and an Intel(R) Core(TM) i9-10885H CPU @ 2.40GHz processor
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#100 haploid individuals with an even distribution of hybrid indices; change the number of loci#
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#Regularly spaced hybrid indices##########
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#To be used for all ggcline runs.
Nind=100
#Make a custom esth object.
hybind=data.table(h_posterior_mode=seq(0,1,length=Nind))#Assume this is a set of test individuals
hybind[,INDLABEL:=paste("A",seq(.N),sep="")]
hindex=list()
hindex$hi=hybind
hindex$hi[,Source:="TEST"]
hindex$test.subject="INDLABEL"
##########################################
##########################################
#Nloci=1##################################
##########################################
##########################################
Nloci=1
simparam=data.table(index=seq(Nloci))
simparam[,locus:=paste("L",index,sep="")]
simparam[,index:=NULL]
#######################################
#Now I need to create a data.prep file#
#######################################
#1 row per allele copy#
indloc=expand.grid(hybind$INDLABEL,simparam$locus)
indloc=data.table(indloc);setnames(indloc,c("Var1","Var2"),c("INDLABEL","locus"));setkey(indloc,INDLABEL,locus)
indloc[,index:=seq(1,.N)]
setkey(hybind,INDLABEL);setkey(indloc,INDLABEL)
prepdata=hybind[indloc]
prepdata[,v:=1][,u:=0][,S0.prop_1:=0][,S1.prop_1:=1]
##########################################
#Simulate for fixed parental allele freqs#
##########################################
prepdata[,Source_allele:=rbinom(.N,1,prob=S0.prop_1 + (h_posterior_mode^v/(h_posterior_mode^v + (1 - h_posterior_mode)^v*exp(u)))*(S1.prop_1 - S0.prop_1))]
prepdata[,v:=NULL][,h_posterior_mode:=NULL][,u:=NULL]#Saving memory#
prepdata[,Source:="TEST"]
prepdata
#################################
set.seed(12345)
gc_L1_ygenomsamp=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
plot.test.subject=c("L1"), #Optional
plot.col=c("orange"), #Optional
plot.ylim=c(-1,2), #Optional
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
gc_L1_ygenomsamp2=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
Nallelecopies_L1 = prepdata[,.N]
gc_L1_ygenomsamp
# user system elapsed
# 137.63 2.84 142.99
gc_L1_ygenomsamp2
# user system elapsed
# 130.06 2.11 134.50
##########################################
##########################################
#Nloci=10##################################
##########################################
##########################################
Nloci=10
simparam=data.table(index=seq(Nloci))
simparam[,locus:=paste("L",index,sep="")]
simparam[,index:=NULL]
#######################################
#Now I need to create a data.prep file#
#######################################
#1 row per allele copy#
indloc=expand.grid(hybind$INDLABEL,simparam$locus)
indloc=data.table(indloc);setnames(indloc,c("Var1","Var2"),c("INDLABEL","locus"));setkey(indloc,INDLABEL,locus)
indloc[,index:=seq(1,.N)]
setkey(hybind,INDLABEL);setkey(indloc,INDLABEL)
prepdata=hybind[indloc]
prepdata[,v:=1][,u:=0][,S0.prop_1:=0][,S1.prop_1:=1]
##########################################
#Simulate for fixed parental allele freqs#
##########################################
prepdata[,Source_allele:=rbinom(.N,1,prob=S0.prop_1 + (h_posterior_mode^v/(h_posterior_mode^v + (1 - h_posterior_mode)^v*exp(u)))*(S1.prop_1 - S0.prop_1))]
prepdata[,v:=NULL][,h_posterior_mode:=NULL][,u:=NULL]#Saving memory#
prepdata[,Source:="TEST"]
prepdata
#################################
set.seed(12345)
gc_L10_ygenomsamp=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
plot.test.subject=c("L10"), #Optional
plot.col=c("orange"), #Optional
plot.ylim=c(-1,2), #Optional
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
gc_L10_ygenomsamp2=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
Nallelecopies_L10 = prepdata[,.N]
gc_L10_ygenomsamp
# user system elapsed
# 152.09 6.57 162.19
gc_L10_ygenomsamp2
# user system elapsed
# 149.97 6.97 157.14
##########################################
##########################################
#Nloci=100##################################
##########################################
##########################################
Nloci=100
simparam=data.table(index=seq(Nloci))
simparam[,locus:=paste("L",index,sep="")]
simparam[,index:=NULL]
#######################################
#Now I need to create a data.prep file#
#######################################
#1 row per allele copy#
indloc=expand.grid(hybind$INDLABEL,simparam$locus)
indloc=data.table(indloc);setnames(indloc,c("Var1","Var2"),c("INDLABEL","locus"));setkey(indloc,INDLABEL,locus)
indloc[,index:=seq(1,.N)]
setkey(hybind,INDLABEL);setkey(indloc,INDLABEL)
prepdata=hybind[indloc]
prepdata[,v:=1][,u:=0][,S0.prop_1:=0][,S1.prop_1:=1]
##########################################
#Simulate for fixed parental allele freqs#
##########################################
prepdata[,Source_allele:=rbinom(.N,1,prob=S0.prop_1 + (h_posterior_mode^v/(h_posterior_mode^v + (1 - h_posterior_mode)^v*exp(u)))*(S1.prop_1 - S0.prop_1))]
prepdata[,v:=NULL][,h_posterior_mode:=NULL][,u:=NULL]#Saving memory#
prepdata[,Source:="TEST"]
prepdata
#################################
set.seed(12345)
gc_L100_ygenomsamp=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
plot.test.subject=c("L100"), #Optional
plot.col=c("orange"), #Optional
plot.ylim=c(-1,2), #Optional
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
gc_L100_ygenomsamp2=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
Nallelecopies_L100 = prepdata[,.N]
gc_L100_ygenomsamp
# user system elapsed
# 271.33 41.19 286.14
gc_L100_ygenomsamp2
# user system elapsed
# 274.03 43.06 285.15
##########################################
##########################################
#Nloci=1000##################################
##########################################
##########################################
Nloci=1000
simparam=data.table(index=seq(Nloci))
simparam[,locus:=paste("L",index,sep="")]
simparam[,index:=NULL]
#######################################
#Now I need to create a data.prep file#
#######################################
#1 row per allele copy#
indloc=expand.grid(hybind$INDLABEL,simparam$locus)
indloc=data.table(indloc);setnames(indloc,c("Var1","Var2"),c("INDLABEL","locus"));setkey(indloc,INDLABEL,locus)
indloc[,index:=seq(1,.N)]
setkey(hybind,INDLABEL);setkey(indloc,INDLABEL)
prepdata=hybind[indloc]
prepdata[,v:=1][,u:=0][,S0.prop_1:=0][,S1.prop_1:=1]
##########################################
#Simulate for fixed parental allele freqs#
##########################################
prepdata[,Source_allele:=rbinom(.N,1,prob=S0.prop_1 + (h_posterior_mode^v/(h_posterior_mode^v + (1 - h_posterior_mode)^v*exp(u)))*(S1.prop_1 - S0.prop_1))]
prepdata[,v:=NULL][,h_posterior_mode:=NULL][,u:=NULL]#Saving memory#
prepdata[,Source:="TEST"]
prepdata
#################################
set.seed(12345)
gc_L1000_ygenomsamp=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
plot.test.subject=c("L1000"), #Optional
plot.col=c("orange"), #Optional
plot.ylim=c(-1,2), #Optional
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
gc_L1000_ygenomsamp2=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
Nallelecopies_L1000 = prepdata[,.N]
gc_L1000_ygenomsamp
# user system elapsed
#1466.97 224.13 1193.51
gc_L1000_ygenomsamp2
# user system elapsed
#1488.85 203.52 1186.68
##########################################
##########################################
#Nloci=10000##################################
##########################################
##########################################
Nloci=10000
simparam=data.table(index=seq(Nloci))
simparam[,locus:=paste("L",index,sep="")]
simparam[,index:=NULL]
#######################################
#Now I need to create a data.prep file#
#######################################
#1 row per allele copy#
indloc=expand.grid(hybind$INDLABEL,simparam$locus)
indloc=data.table(indloc);setnames(indloc,c("Var1","Var2"),c("INDLABEL","locus"));setkey(indloc,INDLABEL,locus)
indloc[,index:=seq(1,.N)]
setkey(hybind,INDLABEL);setkey(indloc,INDLABEL)
prepdata=hybind[indloc]
prepdata[,v:=1][,u:=0][,S0.prop_1:=0][,S1.prop_1:=1]
##########################################
#Simulate for fixed parental allele freqs#
##########################################
prepdata[,Source_allele:=rbinom(.N,1,prob=S0.prop_1 + (h_posterior_mode^v/(h_posterior_mode^v + (1 - h_posterior_mode)^v*exp(u)))*(S1.prop_1 - S0.prop_1))]
prepdata[,v:=NULL][,h_posterior_mode:=NULL][,u:=NULL]#Saving memory#
prepdata[,Source:="TEST"]
prepdata
#################################
set.seed(12345)
#gc_L10000_ygenomsamp=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
plot.test.subject=c("L10000"), #Optional
plot.col=c("orange"), #Optional
plot.ylim=c(-1,2), #Optional
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
gc_L10000_ygenomsamp2=system.time(ggcline(
data.prep.object=prepdata,
esth.object=hindex,
read.data.precols=c("INDLABEL"),
nitt = 5000, burnin = 2000, print.k = 50))
Nallelecopies_L10000 = prepdata[,.N]
#gc_L10000_ygenomsamp#I didn't run this one - decided to only summarize results for runs without plots#
gc_L10000_ygenomsamp2
# user system elapsed
#14131.67 952.20 9383.67
##############################################################
#Putting it all together######################################
##############################################################
names(gc_L10000_ygenomsamp2)
gc_L10000_ygenomsamp2[1:3]
timeres=data.table(
rbind(
t(data.table(gc_L1_ygenomsamp2)),
t(data.table(gc_L10_ygenomsamp2)),
t(data.table(gc_L100_ygenomsamp2)),
t(data.table(gc_L1000_ygenomsamp2)),
t(data.table(gc_L10000_ygenomsamp2))
),
keep.rownames=T);
timeres[,V4:=NULL];
timeres[,V5:=NULL];
setnames(timeres,c("filename","user.self","sys.self","elapsed"));
timeres[,nloci:=c(1,10,100,1000,10000)]
timeres[,elapsed_min:=elapsed/60]
########
#logged#
########
p1=ggplot()
p1=p1 + geom_point(data=timeres,aes(x=nloci,y=log10(elapsed_min)),col=c("blue","red","green","purple","cyan"))
p1
##########
#unlogged#
##########
p2=ggplot()
p2=p2 + geom_point(data=timeres,aes(x=log10(nloci),y=elapsed_min),col=c("blue","red","green","purple","cyan"))
p2
p3=ggplot()
p3=p3 + geom_point(data=timeres,aes(x=nloci,y=elapsed_min),col=c("blue","red","green","purple","cyan"))
p3
#
p4=ggplot()
p4=p4 + geom_point(data=timeres,aes(x=log10(nloci),y=log10(elapsed_min)),col=c("blue","red","green","purple","cyan"))
p4
plot_grid(p3,p4,p1,p2,nrow=2)
#####################################################
#Calculation of extra seconds per extra locus (ESEL)#
#####################################################
timeres[,timeperlocus_sec:=(elapsed - 134.5)/(nloci - 1)]
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