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這篇“怎么用R包mclust對樣本進行聚類”文章的知識點大部分人都不太理解,所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,內(nèi)容詳細,步驟清晰,具有一定的借鑒價值,希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲,下面我們一起來看看這篇“怎么用R包mclust對樣本進行聚類”文章吧。
$Rscript ../scripts/mclust_analysis.r -h usage: ../scripts/mclust_analysis.r [-h] -i gene_data -m metadata [--mclust] [-g group] [-n model_name] [-o outdir] [-p prefix] mclust analysis:https://www.億速云.com/article/1580 optional arguments: -h, --help show this help message and exit -i gene_data, --gene_data gene_data input data file path[required] -m metadata, --metadata metadata input clinical information file path[required] --mclust whether to cluster the samples[optional,default:False] -g group, --group group Group the samples into several categories[optional,default:3] -n model_name, --model_name model_name input the model category to use[optional,default:VVE] -o outdir, --outdir outdir output file directory[optional,default cwd] -p prefix, --prefix prefix out file name prefix[optional,default metadata]
-i 輸入基因的表達數(shù)據(jù):
ID | TCGA-A3-3319-01A-02R-1325-07 | TCGA-A3-3323-01A-02R-1325-07 |
YTHDC2 | 16.5128725081007 | 20.6535652352011 |
ELAVL1 | 44.3876796198438 | 31.8729000784291 |
-m 輸入樣本的臨床信息:
barcode | patient | TCGA_Study |
TCGA-A3-3319-01A-02R-1325-07 | TCGA-A3-3319 | KIRC |
TCGA-A3-3323-01A-02R-1325-07 | TCGA-A3-3323 | KIRC |
--mclust 是否對樣本進行聚類
第一次運行腳本不進行聚類,通過返回的BIC(貝葉斯信息判別標(biāo)準(zhǔn))結(jié)果選擇合適的聚類數(shù)和模型類別
-n 輸入選擇的模型類別
mclust包中提供了14種模型(EII、VII、EEI、VEI、EVI、VVI、EEE、EVE、VEE、VVE、EEV、VEV、EVV、VVV)
-g 輸入合適的聚類數(shù)
#第一次運行不指定g和n,通過BIC結(jié)果選擇合適的g和n
$Rscript ../scripts/mclust_analysis.r -i m6a_gene_TPM.tsv -m ../metadata_surv_immu.tsv
#再次運行指定g和n,進行聚類
Rscript ../scripts/mclust_analysis.r -i m6a_gene_TPM.tsv \ -m ../metadata_surv_immu.tsv --mclust -g 3 -n VVE
以上就是關(guān)于“怎么用R包mclust對樣本進行聚類”這篇文章的內(nèi)容,相信大家都有了一定的了解,希望小編分享的內(nèi)容對大家有幫助,若想了解更多相關(guān)的知識內(nèi)容,請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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