小弟最近在写一个关于分子标记指纹图谱的包，数据如下图


第一列为品种名，其它列为标记，每行一个观测，现在要从所有标记中选择n个标记，重新组合成图1的形式，计算一些参数。我建了一个函数，进行标记的全组合：
fun<- function(input,n) {
  dna_n<- input[1];
  com<- combn(names(input[-1]),n);
  number<- choose(ncol(input)-1,n);
   for(i in 1:number) dna_n[paste(com[,i],collapse = "+")]<- droplevels(interaction(subset(input,select = com[,i])))
  return(dna_n)
}

参数input为图1的数据，n为选取的标记数，这个函数比较暴力，将所有组合都列出，在进行一步计算比较，在标记较小的时候可以很好的实现，但是当标记数太大的时候，运行速度很慢，使用并行运算也没有很好的改善。期望有大神能不能帮忙修改下代码，提高速度，或者提高一个比较好的抽样算法提高我这个穷举法。