hierarchische clustering mit der gen-expression matrix in python

wie kann ich einen hierarchischen clustering (in diesem Fall für die gen-expression-Daten) in Python in einer Weise, die zeigt, dass die matrix der gene-expression-Werte zusammen mit der das dendrogramm? Was ich meine ist, wie das Beispiel hier:

http://www.mathworks.cn/access/helpdesk/help/toolbox/bioinfo/ug/a1060813239b1.html

gezeigt, nach Punkt 6 (Abbildung 1), wobei das das dendrogramm geplottet auf der linken Seite der gen-expression matrix, wo die Reihen wurden neu geordnet, spiegeln die clustering.

Wie kann ich dies in Python mit numpy/scipy oder andere tools? Auch ist es sehr praktisch, dies zu tun mit einer matrix aus rund 11.000 Genen, unter Verwendung der euklidischen Distanz als Metrik?

EDIT: Viele haben vorgeschlagen clustering-Pakete, aber ich bin noch unsicher, wie eine Darstellung der Art der Bilder, die ich im Zusammenhang mit oben in Python. Wie kann ich ein overlay das dendrogramm neben einer heatmap-matrix, mit Matplotlib zum Beispiel?

Dank.

InformationsquelleAutor | 2010-06-04
  1. 4

    Viele clustering-Methoden, einschließlich scipy.cluster starten Sie durch Sortieren aller paarweisen Distanzen,
    ~ 60 Millionen in Ihrem Fall, nicht zu groß.

    Wie lange gilt das folgende für Sie ?

    import scipy.cluster.hierarchy as hier
import pylab as pl

def fcluster( pts, ncluster, method="average", criterion="maxclust" ):
    """ -> (pts, Y pdist, Z linkage, T fcluster, clusterlists)   
        ncluster = n1 + n2 + ... (including n1 singletons)
        av cluster size = len(pts) /ncluster
    """
    pts = np.asarray(pts)
    Y = scipy.spatial.distance.pdist( pts )  # ~ N^2 /2
    Z = hier.linkage( Y, method )  # N-1                         
    T = hier.fcluster( Z, ncluster, criterion=criterion )
        # clusters = clusterlists(T)
    return (pts, Y, Z, T)

hier.dendrogram( Z )

    Wie permutiert die matrix und das Grundstück hübsch war, fragte
    hier
    So im März, mit einer teilweisen Antwort.

    InformationsquelleAutor denis
  2. 2

    Können Sie dies mit scipy ist cluster.Hierarchie Modul. Die Befehle sind eigentlich auch sehr ähnlich. Allerdings müssen Sie correlation statt corr als parameter an pdist und eher als cluster den Namen der Funktion scipy cluster-Modul ist fcluster. Auch, für die das dendrogramm, die Funktion ist dendrogram in scipy als Gegensatz zu clustergram in Matlab.

    Können Sie auf jeden Fall die Verwendung einer euklidischen Metrik (denke es ist der Standard für pdist). Ich denke, es sollte machbar sein, dies zu tun mit 11.000 Gene, weil das wird werden 11000*(11000-1)/2 = 60494500 (11000 wählen 2) Distanzen berechnet werden. Das ist eine große Zahl, aber sicherlich machbar, würde ich denken.

    • Gibt es tools für die Auswertung der resultierenden das dendrogramm in scipy?
    • Sie wollen auch die matplotlib Modul. Es könnte helfen, dieses Dokument anzusehen: cs.swarthmore.edu/~turnbull/cs67/s09/labs/lab05.pdf Es nutzt die scipy-cluster Paket (hcluster), die ich bin ziemlich sicher, dass ist das, was gebracht worden ist, in der scipy.cluster.Hierarchie-Modul.
    InformationsquelleAutor Justin Peel
  3. 2

    Ein paar Leute haben einige gute Fortschritte bei der Schaffung eines Prototyp-Modul für hierarchische clustering-und heatmap-Visualisierung mit scipy und matplotlib:

    Wie man flat clustering der entsprechenden Farbe Clustern in der das dendrogramm erstellt von scipy

    Ich habe die Anpassung dieser code, um ein vollwertiges hierarchische clustering-Modul, das ich integrieren kann in eine meiner Transkriptom-Analyse Pakete. Ich bin ziemlich zufrieden mit dem endgültigen Produkt, das Sie produzieren eine heatmap mit verschiedenen clustering-Metriken und Methoden und färben von Farbverläufen. Der code und ein Beispiel für die Ausgabe wird hier gezeigt:

    http://altanalyze.blogspot.com/2012/06/hierarchical-clustering-heatmaps-in.html

    InformationsquelleAutor nateS
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