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タンパク質相互作用データベースをサブクラスターにクラスター化したいのですが、そのためにRで階層型クラスター化を使用しましたが、理解できず、クラスターが作成されないという警告メッセージが表示されます。私のコードとデータベースは次のとおりです。

データベース:

         trpD             trpB
         serB             sdaA
         pabA             trpA
         pabB             trpA
         pabA             pabB
         serB             glyA
         serB             trpB
         trpC             trpA
         ilvA             trpA
         serB             ilvA
         trpB             trpA
         pabB             trpB
         trpE             trpC
         trpC             trpB
         trpE             trpB
         pabB             trpC
         sdaA             trpB
         pabA             trpD
         trpE             trpD
         pabA             trpC
         sdaA             trpA
         serB             trpA
         pabA             trpE
         ilvA             glyA
         pabB             trpD
         trpD             trpC
         ilvA             trpB
         glyA             trpA
         glyA             trpB
         pabA             trpB
         trpE             trpA
         glyA             sdaA
         trpD             trpA

ここで traA は trpB とやり取りし、serB は sdaA とやり取りします...今、それらをクラスター化したいと思います。私のコードは次のとおりです。

rm(list=ls())  
options(max.print = 10000000)

library(igraph) # load package igraph
library(combinat)
library(e1071)
library(maptree)

read_database <- read.table("C:/Users/Priyanka/Desktop/text_summary.txt",             header=TRUE, comment.char = "") 
read_database

data_frame <- data.frame (read_database$V1, read_database$V2)
data_frame

dim(data_frame)

d_euclidian <- dist(read_database, method = "euclidean")
d_euclidian

警告が表示されました: 警告メッセージ: In dist(data_frame, method = "euclidean") : 強制によって導入された NA

誰でも助けることができますか？また、PPI をクラスタリングするための他の手法について教えてください。ここで K 平均クラスタリングを使用できますか? はいの場合、どのように??? 助けてください..

ありがとう...

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のクラスタリング アルゴリズムを使用した例を次に示しますigraph。

df <- read.table(sep = ";", text = "trpD;trpB
serB;sdaA
pabA;trpA
pabB;trpA
pabA;pabB
serB;glyA
serB;trpB
trpC;trpA
ilvA;trpA
serB;ilvA
trpB;trpA
pabB;trpB
trpE;trpC
trpC;trpB
trpE;trpB
pabB;trpC
sdaA;trpB
pabA;trpD
trpE;trpD
pabA;trpC
sdaA;trpA
serB;trpA
pabA;trpE
ilvA;glyA
pabB;trpD
trpD;trpC
ilvA;trpB
glyA;trpA
glyA;trpB
pabA;trpB
trpE;trpA
glyA;sdaA
trpD;trpA")
library(igraph)
set.seed(1)
g <- graph.data.frame(df, directed = F)
groups <- membership(cluster_louvain(g))
communities <- communities(cluster_louvain(g))
plot.igraph(g, mark.groups = communities)

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于 2015-07-28T21:48:32.587 に答える