問題タブ [bioconductor]

注: バイオコンダクター固有の質問をしているわけではありませんが、サンプル コードではバイオコンダクターが必要です。我慢してください。

やあ、

特定の遺伝子に関するさまざまな種類の情報を含むタブ区切りのファイルが多数あります。1 つまたは複数の列が、最新の遺伝子シンボル アノテーションにアップグレードする必要がある遺伝子シンボルのエイリアスである可能性があります。

そのために Bioconductor の org.Hs.eg.db ライブラリを使用しています (特に org.Hs.egALIAS2EG および org.Hs.egSYMBOL オブジェクト)。

報告されたコードは機能しますが、反復ごとに org.Hs.eg.db データベースを照会する入れ子になった for ループが原因で、非常に遅いと思います。同じ結果を達成するためのより迅速/簡単/スマートな方法はありますか?

適用関数のいずれかを使用しようと考えていますが、org.Hs.egALIAS2EG と org.Hs.egSYMBOL はオブジェクトであり、関数ではないことに注意してください。

ありがとうございました！

バイオコンダクターユーザーの皆様、こんにちは。

ChipDb クラス、特に illuminaHumanv4.db パッケージをいじっています。ヘルプ セクションで説明されているように、select() メソッドを使用して、そのデータベースから注釈のテーブルを作成しようとしています。

これをテストするために必要な唯一のライブラリは

cols() 関数は正常に動作します

keytypes() 関数も正常に動作します

ただし、keys() 関数を実行すると、次のエラーが発生します。

ドキュメントによると、ChipDb クラスは AnnotationDb クラスからこの関数を継承する必要があります。渡す引数の 1 つが keys() 関数によって生成されるため、select() 関数を実行しようとするとエラーが発生します。

環境 (R 3.0.1、bioconductor 2.12) とすべてのパッケージを更新しました。これが私の sessionInfo() です。

最近同じ問題に遭遇した人がいたら教えてください。

ありがとうございました！

パッケージをインストールできませuseR2013ん。バイオコンダクターの Web サイトから可能なすべてのコマンドを試してみましたが、何もしませんでした。いつもRから同じメッセージが届きます。何かヒントをいただけますか？

の出力sessionInfo():

また

R のデンドログラムを使用してヒートマップを作成する 2 つの方法を比較しています。1 つは で、made4もうheatplot1 つはgplotsofheatmap.2です。適切な結果は分析によって異なりますが、デフォルトが非常に異なる理由と、両方の関数が同じ結果 (または非常に類似した結果) を与える方法を理解しようとしています。これに。

これはデータとパッケージの例です:

heatmap.2 を使用してデータをクラスター化すると、次のようになります。

を使用すると、次のようになりheatplotます。

最初は非常に異なる結果とスケーリング。heatplotこの場合、結果はより合理的に見えるので、使用したい他の利点/機能があり、不足している成分を理解したいのでheatmap.2、同じことを行うためにどのパラメーターにフィードするかを理解したいと思います.heatmap.2

heatplot相関距離との平​​均リンケージを使用するため、同様のクラスタリングが使用されるようにフィードできます( https://stat.ethz.ch/pipermail/bioconductor/2010-August/034757.htmlheatmap.2に基づく) 。

その結果：

これにより、行側のデンドログラムはより似たものになりますが、列は依然として異なり、スケールも異なります。デフォルトでは列をheatplotスケーリングheatmap.2しないように見えます。行スケーリングを heatmap.2 に追加すると、次のようになります。

これはまだ同一ではありませんが、より近いものです。heatplotで の結果を再現するにはどうすればよいheatmap.2ですか? 違いは何ですか？

edit2 : 主な違いはheatplot、次を使用して、行と列の両方でデータを再スケーリングすることです。

これは、への呼び出しにインポートしようとしているものですheatmap.2。私が気に入っている理由は、低い値と高い値の間のコントラストが大きくなるためです。一方、に渡すだけzlimでheatmap.2は無視されます。列に沿ったクラスタリングを維持しながら、この「デュアルスケーリング」を使用するにはどうすればよいですか? 私が望むのは、あなたが得るコントラストの増加だけです:

heatplot(..., dualScale=TRUE, scale="none")

得られる低コントラストと比較して：

heatplot(..., dualScale=FALSE, scale="row")

これに関するアイデアはありますか？

dA には、この種のデータ テーブルがあります

私が達成しようとしているのはEndPoint - StartPoint、特定のグループの長さ ( ) の SUM/MEAN/etc を取得することですが、これを sapply で機能させることはできません

私の目標は、フォームの結果を取得することです:

私は2つのことを組み合わせようとしています

と

しかし、私は立ち往生しており、それを機能させることができません。

サンプルデータの追加