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matlabr2012b代码-RExGC:使用基因聚类(RExGC)检索实验
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2021-05-23
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Matlab R2012b代码RExGC 使用基因聚类(RExGC)检索实验 该文件描述了下载,处理和分析以下数据的工作流程: Blomstedt,P.,Dutta,R.,Seth,S.,Brazma,A.和Kaski,S.(2016)。 基于建模的实验检索:基因表达聚类的案例研究。 生物信息学, 32 (9),1388–1394。 该存储库中的文件也可以从发布者的网页上获得。 该代码在MATLAB(R2012b或更高版本)中运行,并已在linux中进行了设计和测试。 对于演示,请运行demo.m脚本。 数据集与以下子文件夹一起存储在Data文件夹中 EFO:EFO数据的csv文件 MAT:从下面的MATLAB函数输出生成的mat文件 TAB:从Expression Atlas下载的基因表达数据的选项卡文件。 由于空间原因,这些选项卡文件(〜20GB)未预先存储,但可以使用步骤1中提供的R脚本进行下载。 注意! 步骤1是用于下载和预处理数据的预备步骤,可能需要花费大量时间才能运行。 步骤2和4b需要提供在步骤1中下载的数据。要使用基于2014年6月4日下载的预处理数据集,可以省略步骤1
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RExGC-master.zip (56个子文件)
RExGC-master
selectGenes.m 3KB
downloadData.r 5KB
createData.m 6KB
DEpValCorrelation.m 2KB
rexVisualization.m 2KB
LICENSE 34KB
computeNid.m 723B
README.md 5KB
evaluateLogML.m 624B
Data
MAT
PPM_NID_top_5.mat 453KB
G44_cell_type.mat 3KB
DE.mat 460KB
LogML.mat 466KB
PPM_clust_top_5.mat 146KB
G44_EFO_combined.mat 5KB
G44_organism_part.mat 4KB
G44_disease.mat 2KB
EFO
EFOdata.csv 2.28MB
organism_part.csv 14KB
disease.csv 15KB
cell_type.csv 12KB
demo.m 985B
rexClustering.m 2KB
private
updateGlobalVariables.p 550B
Contingency.p 242B
prec_rec.m 8KB
cummaxPR.m 439B
updateLogmlTable.p 549B
initialStats.p 221B
calcMean.p 102B
calc_Euclid_dist.p 249B
initialCounts3.p 190B
update_difference_tables.p 588B
computeTotalLogml.p 278B
model_search_parallel.p 2KB
precrecsim2.m 760B
updateLogmlTable2.p 331B
clearGlobalVars.p 192B
analyzeData.m 2KB
calcLogmlChanges.p 561B
cluster_own.p 374B
randraw.p 9KB
calcSquareofsums.p 123B
initialSums.p 228B
evaluate.m 1KB
normalizeData.p 235B
linkage.p 698B
AMI.m 6KB
initialCounts2.p 260B
calcSumofsquares.p 125B
update_join_difference.p 543B
calcVar.p 112B
computeDiffInCounts.p 187B
poistaTyhjatPopulaatiot.p 283B
computeTotalLogml2.p 296B
calcStats.p 174B
共 56 条
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