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R語言的tsne_analysis.r怎么使用

發布時間:2022-03-19 17:51:46 來源:億速云 閱讀:144 作者:iii 欄目:開發技術

本篇內容主要講解“R語言的tsne_analysis.r怎么使用”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“R語言的tsne_analysis.r怎么使用”吧!

tsne_analysis.r 表達聚類分析

使用說明:

$ Rscript $scriptdir/tsne_analysis.r -h
usage: /work/my_stad_immu/scripts/tsne_analysis.r [-h] -i filepath -m metadata
                                                  [-d dims] [-p perplexity]
                                                  [--theta theta]
                                                  [-M initial_dims] [-T top]
                                                  -g group [-s size]
                                                  [-a alpha] [-e] [-L]
                                                  [-X x.lab] [-Y y.lab]
                                                  [-t title] [-o outdir]
                                                  [-n prefix] [-H height]
                                                  [-W width]

t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding t-SNE analysis:
https://www.億速云.com/article/1498

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -i filepath, --input filepath
                        input the dataset martix [required]
  -m metadata, --metadata metadata
                        input metadata file path[required]
  -d dims, --dims dims  set Output dimensionality [default=2]
  -p perplexity, --perplexity perplexity
                        Perplexity parameter (should not be bigger than 3 *
                        perplexity < nrow(X) - 1, see details for
                        interpretation) [default 50]
  --theta theta         Speed/accuracy trade-off (increase for less accuracy),
                        set to 0.0 for exact TSNE [default 0.5]
  -M initial_dims, --initial_dims initial_dims
                        the number of dimensions that should be retained in
                        the initial PCA step [default 50]
  -T top, --top top     select top gene to analysis [default NULL]
  -g group, --group group
                        input group id in metadata file to fill
                        color[required]
  -s size, --size size  point size [optional, default: 3]
  -a alpha, --alpha alpha
                        point transparency [0-1] [optional, default: 1]
  -e, --ellipse         whether draw ellipse [optional, default: False]
  -L, --label           whether show pionts sample name [optional, default:
                        False]
  -X x.lab, --x.lab x.lab
                        the label for x axis [optional, default: t-SNE1]
  -Y y.lab, --y.lab y.lab
                        the label for y axis [optional, default: t-SNE2]
  -t title, --title title
                        the label for main title [optional, default: t-SNE]
  -o outdir, --outdir outdir
                        output file directory [default cwd]
  -n prefix, --name prefix
                        out file name prefix [default demo]
  -H height, --height height
                        the height of pic inches [default 5]
  -W width, --width width
                        the width of pic inches [default 5]

參數說明

dims參數設置降維之后的維度,默認是2
perplexity

困惑度,參數須取值小于 (樣本數量-1)/3  

theta參數越大,結果的準確度越低,默認是0.5
max_iter最大迭代次數
pca表示是否對輸入的原始數據進行PCA分析,然后用分析后的數據進行后續分析,默認TRUE 


使用舉例:

#降維驗證分組
#####t-SNE
Rscript $scriptdir/tsne_analysis.r -i immu/ssgsea.res.tsv -m metadata.group.tsv \
  -o tsne -g subtype.hclust -p 6 -n tsne

到此,相信大家對“R語言的tsne_analysis.r怎么使用”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!

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