หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

MRHCA

MRHCA เป็นวิธีการวิเคราะห์การแสดงออกที่ไม่ใช่พารามิเตอร์สำหรับเครือข่ายการเชื่อมโยงขนาดใหญ่:

  1. โดยทั่วไปสามารถนำไปใช้กับเครือข่ายการเชื่อมโยงของวิธีการประเมินส่วนใหญ่;
  2. มันส่งออกระดับความสำคัญที่แน่นอนสำหรับแต่ละฮับและโมดูลที่ระบุ
  3. วิธีการนี้มีการคำนวณและการใช้หน่วยความจำค่อนข้างเล็กดังนั้นจึงสามารถนำไปใช้กับเครือข่ายการเชื่อมโยงขนาดใหญ่ได้
  4. มันมีความอ่อนไหวต่อโมดูลของความสัมพันธ์ที่อ่อนแอ และ
  5. ช่วยให้โมดูลซ้อนทับในเอาต์พุต

การวิเคราะห์ของเราได้แสดงให้เห็นว่า MRHCA สามารถทำได้

  1. จัดการกับเครือข่ายการเชื่อมโยงขนาดใหญ่
  2. ประเมินนัยสำคัญทางสถิติอย่างเข้มงวดสำหรับฮับและขนาดโมดูล
  3. ระบุโมดูลการแสดงออกร่วมกับการเชื่อมโยงต่ำ
  4. ตรวจจับโมดูลขนาดเล็กและสำคัญและ
  5. อนุญาตให้ยีนมีอยู่ในโมดูลมากกว่าหนึ่งโมดูลเมื่อเทียบกับวิธีการที่มีอยู่

ลิงก์ไปยังรหัสที่เกี่ยวข้อง

ลิงก์ไปยังรหัส R และ C ++ ซึ่งสามารถทำซ้ำผลลัพธ์ของ "MRHCA: วิธีการใช้สถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์สำหรับการระบุโมดูลฮับและการแสดงออกร่วมในเครือข่ายการแสดงออกของยีนขนาดใหญ่"

  • รหัส r
  • รหัส C ++

r การติดตั้งแพ็คเกจ

ในการติดตั้ง MRHCA เวอร์ชันการพัฒนาคุณจะต้องติดตั้งแพ็คเกจอย่างน้อยจาก CRAN ต่อไปนี้ 

install.packages( " Rcpp " )

สำหรับผู้ใช้ Windows, rtools (https://cran.r-project.org/bin/windows/rtools/) ควรติดตั้งด้วย

แล้ว, 

install.packages( " devtools " )
devtools :: install_github( " zy26/MRHCA " )

r การใช้แพ็คเกจ 

 file <- " https://github.com/zy26/mrct/raw/master/testdata/E_coli_anaerobic.txt "
x <- as.matrix(read.table( file , sep = ' ' , header = TRUE , row.names = 1 ))
mr <- MRHCA :: GetHubs( x )

แก้ไขผลลัพธ์จากเวอร์ชัน C ++

หากคุณได้รับผลลัพธ์จากรหัส C ++ แล้วคุณสามารถใช้ฟังก์ชั่น FixHubs เพื่อกรองและเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ 

 datafile <- " TCGA-COAD.htseq_fpkm.tsv "
file <- " TCGA-COAD.htseq_fpkm.tsv.id.txt "
emfile <- " TCGA-COAD.htseq_fpkm.tsv.txt "
mr <- MRHCA :: FixHubs( datafile , file , emfile )
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด