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R语言的tsne_analysis.r怎么使用


R语言的tsne_analysis.r怎么使用

发布时间:2022-03-19 17:51:46 来源:高防服务器网 阅读:54 作者:iii 栏目:开发技术

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tsne_analysis.r 表达聚类分析

使用说明:

$ 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.高防服务器网.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]

参数说明

dims 参数设置降维之后的维度,默认是2
perplexity

困惑度,参数须取值小于 (样本数量-1)/3  

theta 参数越大,结果的准确度越低,默认是0.5
max_iter 最大迭代次数
pca 表示是否对输入的原始数据进行PCA分析,然后用分析后的数据进行后续分析,默认TRUE 

使用举例:

#降维验证分组  #####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

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