python - マイクロアレイ階層的クラスタリングとPythonによるPCA

Question

マイクロアレイ列の階層的クラスタリング（個々のマイクロアレイ複製からの結果）とPCAを使用して、マイクロアレイデータを分析しようとしています。

私はPythonを初めて使用します。私はpython2.7.3、biopyhton、numpy、matplotlib、networkxを持っています。

これを行うために使用できるPythonまたはbiopython（MATLABのclustergramおよびmapcaplotに類似）の関数はありますか？

Answer 1

Pythonは神経科学に最適です。おめでとうございます。リソースはMatlabよりも見つけるのが難しい場合がありますが、無料であるため、活発なコミュニティと多くのサポートを見つけることができます。

良い出発点は、Pythonプロジェクトとそのサブプロジェクト（nitimeなど）のニューロイメージングです。私はメーリングリストに登録して尋ねることをお勧めします、それらの人は本当に賢くて助けたいです。

PCAの場合は、データ処理アルゴリズムの優れたライブラリであるPythonでのデータ処理用ModularToolkitを試すこともできます。

一般的なクラスタリングには、 Scipyクラスタリングをお勧めします。

HTH、Thorsten

Answer 2

RBioconductorとExpanderやMeVなどのフリーソフトウェアを使用することをお勧めします。柔軟な選択としては、TreeViewsを備えたクラスターソフトウェアが適しています。PythonコードからRとSTATAまたはJMPを実行して、データ管理を完全に自動化することもできます。

Answer 3

Rには、階層的クラスタリングを使用したマイクロアレイ分析に対して、説明していることを正確に実行するためのさまざまなツールがあります。これは、Rでマイクロアレイ分析を行う方法の詳細を説明したコースへのリンクです。これがお役に立てば幸いです。

Answer 4

私はPythonでクラスタリングやその他の機械学習アプリケーションにscikit-learnを使用しました。scikitのアプローチは一般的に直感的であり、幸いなことに、箱から出してすぐに機能することがわかりました。

階層的クラスタリング手法の1つである凝集クラスタリングを含む、利用可能なクラスタリングアルゴリズムがいくつかあります。

クラスタリングに加えて、教師ありと教師なしの両方の機械学習アルゴリズムが多数あります。特徴抽出、相互検証などをサポートするさまざまなツールもあります。前処理ツールには、PCAなどがあります。

間違いなくチェックする価値があります。