解释这段代码 else if (ncol(interaction_tab)==3){#abandoned 被抛弃的 cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) mydata1 <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { cox_all=matrix(nrow = 3, ncol = 1) ce1_1= as.character(interaction_tab[i,1]) ce2_1= as.character(interaction_tab[i,2]) miRNA1= as.character(interaction_tab[i,3]) s1<-cbind(t(ex2[ce1_1,]), t(ex2[ce2_1,]), t(ex1[miRNA1,])) xcor=cor(s1,method = "pearson") cox_all[1,1]=xcor[2,1] cox_all[2,1]=xcor[3,1] cox_all[3,1]=xcor[3,2] return(cox_all) }

这段代码是一个条件语句，当`interaction_tab`的列数等于3时执行。首先，它创建了一个并行计算的集群`cl`，使用`parallel::detectCores() - 1`确定集群的大小。然后，它在集群中加载了`ggm`和`corpcor`这两个包，并将变量`ex1`、`ex2`和`interaction_tab`导出到集群环境中。

接下来，它使用`parSapply`函数在集群中并行计算。`parSapply`函数的第一个参数是集群对象`cl`，第二个参数是一个序列，从1到`interaction_tab`的行数，表示要处理的每个组合。对于每个组合，它执行以下操作：

1. 创建一个名为`cox_all`的3行1列的矩阵。
2. 将`interaction_tab`中第i行的第1、2、3列分别赋值给变量`ce1_1`、`ce2_1`和`miRNA1`。
3. 使用这些变量从矩阵`ex2`和`ex1`中检索相应的数据，并通过`cbind`函数将它们合并为一个矩阵`s1`。
4. 使用"Pearson"方法计算矩阵`s1`的相关系数，并将结果存储在变量`xcor`中。
5. 将相关系数矩阵中的特定元素赋值给`cox_all`矩阵的相应位置。
6. 返回`cox_all`矩阵。

整个过程将在集群中并行执行，并返回一个包含所有计算结果的列表。