如何在iCAMP::bNRI.cm()中使用big.matrix.descriptor格式的大型进化距离矩阵？

我希望使用iCAMP::bNRI.cm()函数，但该函数要求系统发育距离矩阵为实际矩阵类型。我的矩阵规模庞大，已保存为big.matrix.descriptor格式：

new("big.matrix.descriptor", description = list(sharedType = "FileBacked", 
    filename = "pd.bin", dirname = "/dirpath/", 
    totalRows = 5122L, totalCols = 5122L, rowOffset = c(0, 5122
    ), colOffset = c(0, 5122), nrow = 5122, ncol = 5122, rowNames = NULL, 
    colNames = NULL, type = "double", separated = FALSE))

我可以将其加载为descriptor对象，请问如何在不占用过多内存的情况下，将该descriptor指定为iCAMP::bNRI.cm()的dis参数？示例调用代码如下：

bnri.whole <- bNRI.cm(comm=otu, dis=descriptor?, nworker = 4, memo.size.GB = 50...)

1. 加载descriptor为文件-backed的big.matrix对象 #

使用bigmemory包的attach.big.matrix()函数，将descriptor映射为磁盘-backed的big.matrix对象，该对象不会将整个矩阵加载到内存，仅在需要时读取磁盘数据：

library(bigmemory)
# 假设你的descriptor对象已加载，名为pd_desc
pd_big <- attach.big.matrix(pd_desc)

2. 直接传入bNRI.cm()的dis参数 #

big.matrix类支持标准的矩阵索引操作，若bNRI.cm()内部通过常规索引访问矩阵元素，可直接将pd_big传入dis参数：

library(iCAMP)
bnri.whole <- bNRI.cm(comm = otu, dis = pd_big, nworker = 4, memo.size.GB = 50)

3. 备选方案：内存可控时转换为普通矩阵 #

针对你当前5122×5122的矩阵，转换为普通矩阵的内存占用约200MB，多数场景下可直接执行：

pd_matrix <- as.matrix(pd_big)
bnri.whole <- bNRI.cm(comm = otu, dis = pd_matrix, nworker = 4, memo.size.GB = 50)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Geomicro