R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
fread
做基因组数据分析时，常常需要读入处理大文件，这个时候我们就可以舍弃read.table，read.csv等，使用读入速度快的fread函数
fread(input, sep="auto", sep2="auto", nrows=-1L, header="auto", na.strings="NA", file,
stringsAsFactors=FALSE, verbose=getOption("datatable.verbose"), autostart=1L,
skip=0L, select=NULL, drop=NULL, colClasses=NULL,
integer64=getOption("datatable.integer64"),# default: "integer64"
dec=if (sep!=".") "." else ",", col.names,
check.names=FALSE, encoding="unknown", quote="\"",
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