pvclust R パッケージを使用して、R の通常の階層的クラスタリング hclust 関数を使用して生成したクラスターの重要性を判断することに興味があります。4 つの発生時点での ~ 8000 の遺伝子とその発現値で構成されるデータマトリックスがあります。以下のコードは、データに対して通常の階層クラスタリングを実行するために使用するものを示しています。私の最初の質問は: hr.dendrogram プロットを取得して、それを pvclust に適用する方法はありますか? 第二に、pvclust は列をクラスター化するようであり、私がやりたいように行ではなく列全体で比較されるデータにより適しているようです (遺伝子ではなくサンプルをクラスター化するために pvclust が使用される多くの例を見てきました)。私がやりたいことと同様の方法で pvclust を使用した人はいますか? 通常の階層クラスタリングの簡単なコードは次のとおりです。
mydata<-read.table("Developmental.genes",header=TRUE, row.names=1)
mydata<-na.omit(mydata)
data.corr <-cor(t(mydata),method="pearson")
d<-as.dist(1-data.corr)
hr<-hclust(d,method="complete",members=NULL)
hr.dendrogram.<-plot(as.dendrogram(hr))
これについて何か助けていただければ幸いです！