当大量样品被分析时，有必要在不加载所有数据的情况下随机访问特定的CpG甲基化。芝麻提供了这样的接口文件集对象，它本质上是一个基于索引文件的数值矩阵。
一个函数可以生成文件集是通过openSesameToFile函数。在这种情况下，函数没有具体的输出。结果是在给定的路径上生成一个文件。可以在文件集通过引用文件的路径。
以下openSesameToFile调用做三件事-生成一个名为mybetas．-生成一个名为mybetas_idx.rds-返回一个文件集对象，该对象用作两个文件的接口。
在mybetas为2个HM27样本分配空间。将2个HM27样本映射到mybeta。##成功处理2个idat(0个失败)打印到控制台时，显示样品数和探针数。
文件集27578个探针和2个样本。可以获得样品和探针信息＄操作符。
## [1] " 4207113116_a " " 4207113116_b "##[1]“cg24054653”“cg07665060”“cg22501393”“cg18895155”“cg01333131”##[6]“cg20557202”可以通过探针名称和样本名称查询特定的CpG。注意，对fset的每个查询都是磁盘读取。因此，它可能比内存中的处理慢。这里我们只检索两个探测的beta值cg00006414而且cg00007981在样本中4207113116 _b．
## cg00006414 0.1410441 ## cg00007981 0.0253735在前面的示例中，我们直接对idat进行预处理文件集．我们也可以阅读既存状态文件集使用文件路径UsingreadFileSet函数。
## 420713116_cg00000292 0.896829文件集大小总是固定的。不能动态地展开或收缩文件集。我们可以通过一个样本一个样本地填充空间来编写一个fileSet。这是通过首先分配给定样本数量和探针id的空间来实现的(如果平台是HM27, HM450或EPIC，则可选)。
在mybetas2为2个HM450样本分配空间。然后我们可以用mapFileSet．这里我用一个随机生成的beta值来说明。
hypothetical_betas < -setNames（runif(fset2＄n), fset2＄探针)mapFileSet(fset2“sample2”hypothetical_betas)485577探针和2个样本的文件集。映射值应该等于生成的beta值。我们抽查。
## sample2 ## cg00000108 TRUE