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8.5 : Regroupement - Mathématiques


Watts (1999) et bien d'autres ont noté que dans les grands réseaux du monde réel (de toutes sortes de choses), il existe souvent un modèle structurel qui semble quelque peu paradoxal.

D'une part, dans de nombreux grands réseaux (comme, par exemple, Internet), la distance géodésique moyenne entre deux nœuds est relativement courte. Le phénomène des « 6 degrés » de distance en est un exemple. Ainsi, la plupart des nœuds, même dans les très grands réseaux, peuvent être assez proches les uns des autres. La distance moyenne entre les paires d'acteurs dans les grands réseaux empiriques est souvent beaucoup plus courte que dans les graphes aléatoires de même taille.

D'autre part, la plupart des acteurs vivent dans des quartiers locaux où la plupart des autres sont également connectés les uns aux autres. C'est-à-dire que dans la plupart des grands réseaux, une très grande proportion du nombre total de liens sont fortement « regroupés » dans les quartiers locaux. C'est-à-dire que la densité dans les voisinages locaux des grands graphes a tendance à être beaucoup plus élevée que ce à quoi nous nous attendrions pour un graphe aléatoire de la même taille.

La plupart des gens que nous connaissons peuvent également se connaître - semblant nous situer dans un monde social très étroit. Pourtant, en même temps, nous pouvons être à des distances assez courtes d'un grand nombre de personnes que nous ne connaissons pas du tout. Le phénomène du « petit monde » - une combinaison de courtes longueurs de chemin moyen sur l'ensemble du graphe, couplée à un fort degré de voisinages locaux « de type clique » - semble avoir évolué indépendamment dans de nombreux grands réseaux.

Nous avons déjà évoqué une partie de ce phénomène. La distance géodésique moyenne entre tous les acteurs d'un graphe donne une idée de la proximité des acteurs. L'autre partie du phénomène est la tendance vers des quartiers de proximité denses, ou ce que l'on appelle aujourd'hui le « clustering ».

Une façon courante de mesurer dans quelle mesure un graphique affiche un clustering est d'examiner le voisinage local d'un acteur (c'est-à-dire tous les acteurs qui sont directement connectés à l'ego) et de calculer la densité dans ce quartier (en excluant l'ego). . Après avoir fait cela pour tous les acteurs de l'ensemble du réseau, nous pouvons caractériser le degré de regroupement comme une moyenne de tous les quartiers.

La figure 8.8 montre la sortie de Réseau>Cohésion>Coefficient de clustering tel qu'appliqué au réseau d'information de Knoke.

Graphique 8.8 : Réseau>Cohésion>Coefficient de regroupement du réseau d'information de Knoke

Deux mesures alternatives sont présentées. Le coefficient de regroupement du graphe « global » est simplement la moyenne des densités des voisinages de tous les acteurs. La version « pondérée » donne un poids aux densités de voisinage proportionnel à leur taille ; c'est-à-dire que les acteurs avec des quartiers plus grands ont plus de poids dans le calcul de la densité moyenne. Étant donné que les graphiques plus grands sont généralement (mais pas nécessairement) moins denses que les plus petits, la densité moyenne pondérée des quartiers (ou coefficient de regroupement) est généralement inférieure à celle de la version non pondérée. Dans notre exemple, nous voyons que tous les acteurs sont entourés de quartiers de proximité assez denses - nos organisations peuvent être vues comme enchâssées dans des quartiers de proximité denses à un degré assez élevé. De peur que nous ne sur-interprétions, nous devons nous rappeler que la densité globale de l'ensemble du graphique dans cette population est plutôt élevée (0,54). Ainsi, la densité des quartiers locaux n'est pas vraiment beaucoup plus élevée que la densité de l'ensemble du graphe. Pour évaluer le degré de regroupement, il est généralement sage de comparer le coefficient de regroupement à la densité globale.

On peut aussi examiner les densités de voisinage de chaque acteur, comme le montre la figure 8.9.

Graphique 8.9 : Coefficients de regroupement au niveau des nœuds pour le réseau d'information de Knoke

La taille du quartier de chaque acteur se reflète dans le nombre de paires d'acteurs qu'il contient. L'acteur 6, par exemple, a trois voisins, et donc trois liens possibles. Parmi ceux-ci, un seul est présent - l'acteur 6 n'est donc pas très concentré. L'acteur 8, en revanche, est dans un voisinage légèrement plus grand (6 voisins, et donc 15 paires de voisins), mais (80\%) de tous les liens possibles entre ces voisins sont présents. Les acteurs 8 et 10 sont intégrés dans des voisins fortement regroupés.


8.5 : Regroupement - Mathématiques

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Les articles de fond représentent la recherche la plus avancée avec un potentiel important pour un impact élevé dans le domaine. Les articles de fond sont soumis sur invitation individuelle ou sur recommandation des éditeurs scientifiques et font l'objet d'un examen par les pairs avant leur publication.

L'article de fond peut être soit un article de recherche original, soit une nouvelle étude de recherche substantielle qui implique souvent plusieurs techniques ou approches, ou un article de synthèse complet avec des mises à jour concises et précises sur les derniers progrès dans le domaine qui passe systématiquement en revue les avancées les plus passionnantes en sciences Littérature. Ce type de communication donne un aperçu des orientations futures de la recherche ou des applications possibles.

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Les étudiants doivent être présents et participer activement à chaque cours, ainsi que sur le forum en ligne de la classe (Slack). Avant de venir en classe, vous aurez lu les lectures assignées et vous arriverez en classe préparé à participer à la discussion et aux exercices.

Vous devez également produire votre propre travail, que ce soit individuellement ou en groupe. Ne copiez pas de travaux à partir d'Internet ou d'autres sources publiées sans les citations appropriées. Il s'agit de plagiat et s'il s'avère qu'un étudiant le fait, il sera soumis à des mesures disciplinaires, y compris éventuellement un échec au cours.


Atelier sur le clustering de données de grande dimension et ses applications 13 avril 2002 Hyatt Regency Crystal City à l'aéroport national Ronald Reagan Arlington, Virginie

Les applications dans divers domaines conduisent souvent à des données de très grande dimension, la dimension des données se comptant par centaines ou par milliers, par exemple dans le text/web mining et la bioinformatique. En plus de la grande dimensionnalité, ces ensembles de données sont également souvent clairsemés. Le regroupement de tels ensembles de données de grande dimension est un défi contemporain. Les algorithmes réussis doivent éviter la malédiction de la dimensionnalité mais doivent en même temps être efficaces en termes de calcul.

Un atelier d'une journée sur le regroupement de données de grande dimension et ses applications est organisé conjointement avec SDM 2002 à Arlington (avril 02) pour réunir des chercheurs afin de présenter leurs approches actuelles et leurs résultats dans le regroupement de données de grande dimension qui surviennent dans diverses applications. . Les domaines d'intérêt particuliers sont l'exploration de texte, le regroupement de données bio-informatiques, les données du panier du marché et des journaux Web.

Les sujets d'intérêt comprennent :

  • Modèles probabilistes
  • Modèles d'espace vectoriel
  • Modèles basés sur des graphes
  • Clustering basé sur la densité (k-means, EM)
  • Logiciels et boîtes à outils
  • Exploration de texte
  • Sélection de fonctionnalité
  • Bioinformatique
  • Analyse des journaux Web
  • Analyse factorielle

Inscription

Les participants doivent s'inscrire à SDM 2002, mais aucune inscription distincte n'est nécessaire pour cet atelier.

Exigences de soumission

Original des articles sur le regroupement de données de grande dimension sont sollicités. Pour examen, envoyez une soumission électronique (versions postscript ou PDF imprimables sur papier 8,5 x 11 uniquement) à Jacob Kogan : [email protected] téléphone : (410)-455-3297 fax : (410)-455-1066.

Un e-mail comprenant le titre, les auteurs et le résumé de l'article doit être envoyé séparément au format ASCII simple (pas de balises HTML s'il vous plaît).

Pour garantir la considération, les manuscrits doivent être reçus par 14 janvier 2002, et doit être pas plus de 10 pages hors figures, tableaux et références. La soumission des travaux en cours est également encouragée.

Tous les documents acceptés dont les copies prêtes à photographier sont reçues par le 1 mars 2002 date limite (voir ci-dessous) seront distribués sous forme de photocopies des actes disponibles à la conférence pour achat par les participants. Des copies électroniques seront également mises sur un site Internet du SIAM.

Rendez-vous importants

Documents à payer :
14 janvier 2002

Notification d'acceptation:
11 février 2002 18 février

Appareil photo prêt:
1 er mars 2002

Atelier:
13 avril 2002

Horaire de l'atelier

Sélectionnez les formats Postscript ou PDF. Sera disponible plus tard

Comité de programme

Cliff Behrens, Telcordia Technologies
Paul Bradley, digiMine Inc.
Dan Boley, Université du Minnesota
Kui-Yu Chang, Interwoven Inc., Austin.
Ming Gu, Université de Californie, Berkeley.
George Karypis, Université du Minnesota
Jon Kettenring, Telcordia Technologies
Shailesh Kumar, HNC
Edward Marcotte, Division de biochimie, Université du Texas
Dharmendra Modha, Centre de recherche IBM Almaden
Ray Mooney, Université du Texas, Austin
Nick Street, Université de l'Iowa
Mark Teboulle, Université de Tel-Aviv


8.5 : Regroupement - Mathématiques

Acrobat Distiller 4.05 pour Windows modifié à l'aide d'iText 4.2.0 par 1T3XT

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Table des matières

1.1. Classification et clustering.

1.2. Définition des clusters.

1.3. Regrouper les applications.

1.4. Littérature des algorithmes de clustering.

2.2. Types de fonctionnalités et niveaux de mesure.

2.3. Défi nition des mesures de proximité.

2.4. Mesures de proximité pour les variables continues.

2.5. Mesures de proximité pour les variables discrètes.

2.6. Mesures de proximité pour les variables mixtes.

3. GROUPEMENT HIÉRARCHIQUE.

3.2. Clustering Hiérarchique Aggloméré.

3.3. Regroupement hiérarchique divisionnaire.

4. CLUSTER PARTITIONNEL.

4.3. K-Algorithme des moyens.

4.4. Regroupement basé sur la densité de mélange.

4.5. Clustering basé sur la théorie des graphes.

4.7. Algorithmes de clustering basés sur des techniques de recherche.

5. CLUSTERING BASÉ SUR LE RÉSEAU DE NEURAL –.

5.2. Cluster d'apprentissage compétitif difficile.

5.3. Cluster d'apprentissage compétitif doux.

6. CLUSTERING BASÉ SUR LE NOYAU.

6.2. Analyse en composantes principales du noyau.

6.3. Clustering basé sur des erreurs quadratiques avec des fonctions de noyau.

6.4. Prise en charge du regroupement de vecteurs.

7. GROUPEMENT DE DONNÉES SÉQUENTIELLES.

7.3. Regroupement de séquences indirectes.

7.4. Clustering de séquences basé sur un modèle.

7.5. Applications—Séquence génomique et biologique.

8. GROUPE DE DONNÉES À GRANDE ÉCHELLE.

8.2. Méthodes d'échantillonnage aléatoire.

8.3. Méthodes basées sur la condensation.

8.7. Clustering incrémentiel.

9. VISUALISATION DES DONNÉES ET GROUPEMENT DE DONNÉES HAUTE DIMENSIONNEMENT.

9.2. Algorithmes de projection linéaire.

9.3. Algorithmes de projection non linéaire.

9.4. Clustering projeté et subspatial.

11. REMARQUES FINALES.


Le but de cette tâche est double. L'une consiste à proposer aux élèves un problème à plusieurs étapes impliquant le volume. L'autre est de leur donner une chance de discuter de la différence entre des calculs exacts et leur signification dans un contexte. Il est important de noter que les élèves pourraient faire valoir que si le nouveau plateau est approprié dépend en partie de la précision de l'estimation de Leo pour la hauteur nécessaire.

Afin de savoir à quelle hauteur la pâte sera dans la deuxième casserole, nous devons d'abord connaître le volume total de la pâte que la recette fait. Nous savons que la recette remplit une casserole de 8,5 pouces sur 11 pouces sur 1,75 pouces. On peut calculer le volume de la pâte en multipliant la longueur, la largeur et la hauteur :

Nous savons que la pâte aura le même volume lorsque nous la verserons dans le nouveau moule. Lorsque la pâte est versée dans le nouveau moule, nous savons que le volume sera de $9 imes 9 imes h$ où $h$ est la hauteur de la pâte dans le moule. On sait déjà que $V=163.625 ext< in>^3$, donc :

Par conséquent, la pâte remplira le deuxième moule d'environ 2 pouces de hauteur. Étant donné que la casserole mesure 3 pouces de haut, il y a près d'un pouce entre le haut de la pâte et le bord de la casserole, donc cela fonctionnera probablement pour le pain aux bananes (en supposant que Leo a raison de dire qu'un pouce d'espace est suffisant) .


8.5 : Regroupement - Mathématiques

Gcluster est un outil simple à utiliser pour visualiser et comparer les contextes génomiques de nombreux génomes. Il est disponible gratuitement sur http://www.microbialgenomic.com/Gcluster_tool.html et https://github.com/Xiangyang1984/Gcluster sous une licence open source GPLv3. Il s'agit d'une application Perl autonome, qui nécessite l'installation de MCL, NCBI BLAST+ et de plusieurs modules Perl (par exemple GD, GD::SVG) avant utilisation.

Si vous utilisez Gcluster, veuillez citer : Li X, Chen F, Chen Y. Gcluster : un outil simple à utiliser pour visualiser et comparer les contextes du génome pour de nombreux génomes, Bioinformatics 2020, 10.1093/bioinformatics/btaa212.

Gcluster est un script Perl qui n'a pas besoin de compilation. Mais avant de s'exécuter, Gcluster doit pré-installer plusieurs modules Perl et trois programmes supplémentaires. De plus, les chemins de ces trois programmes dans Gcluster.pl et Interest_gene_generation.pl doivent être définis. Il existe deux façons d'installer le Gcluster.

Installer le Gcluster via Conda

Nous avons construit un package bioconda pour Gcluster. Il est recommandé aux utilisateurs d'installer le conda, puis d'installer ce package avec la commande suivante :

Une fois l'installation terminée, les chemins absolus pour mcl, blastp et makeblastdb ont été bien configurés automatiquement pour Gcluster.pl et Interest_gene_generation.pl, les utilisateurs devraient donc pouvoir exécuter Grun itcluster.

Si Gcluster est installé via Conda, les trois scripts (Gcluster.pl, Interest_gene_generation.pl et test.pl) peuvent être exécutés sans ajouter "perl" devant ces scripts. Par exemple, exécutez Gcluster.pl en tapant simplement "Gcluster.pl <arg1> <arg2>" dans la ligne de commande au lieu d'avoir à taper "perl Gcluster.pl <arg1> <arg2>".

Installer le Gcluster à partir du code source

Gcluster est disponible sur https://github.com/xiangyang1984/Gcluster.git. L'installation de Gcluster peut être effectuée en téléchargeant le code, puis en suivant les étapes ci-dessous.

Étape 1 : Télécharger le code source

Téléchargez Gcluster,et placez le répertoire Gcluster dans votre PATH avec la commande suivante:

Étape 2 : installation des modules Perl

Le Gcluster nécessite Perl ainsi que des modules Perl, y compris GD GD::SVG, les threads SVG, File::Basename, FindBin, File::Spec, lib, Getopt::Long, Math::BigFloat, Storable, vars, Bio :: SeqIO, Bio::Tree::NodeI, Bio::TreeIO.

Ces modules peuvent être installés avec cpan en utilisant :

Étape 3 : Installation des programmes

Les dépendances logicielles supplémentaires pour le Gcluster sont les suivantes :

makeblastdb et blastp
Les deux proviennent de NCBI BLAST+, disponible sur https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/

mcl (algorithme de clustering de Markov)
Ce logiciel est disponible sur http://micans.org/mcl/

***Veuillez définir le chemin absolu pour trois programmes dans "Gcluster.pl", comme dans l'exemple suivant :

***Veuillez définir le chemin absolu pour trois programmes dans « interested_gene_generation.pl », comme dans l'exemple suivant :

Tester le Gcluster avec des exemples de données

Une fois l'installation de Gcluster terminée, un petit ensemble de données dans le ./données de test peut être utilisé pour tester si Gcluster (pour Gcluster.pl et gene_interesse_generation.pl) peut s'exécuter sur votre système (Linux/Mac OS) avec succès ou non en utilisant le test.pl script comme ci-dessous :

L'avertissement se produit car la base de données utilisateur contient moins de 5 séquences. Une fois tous les tests réussis, vous êtes prêt à commencer à utiliser Gcluster.

Il est très simple d'utiliser Gcluster. Tout d'abord, préparez les données d'entrée, contenant au moins Genbank_file_directory et Interest_gene_file puis, exécutez Gcluster comme ceci "perl Gcluster.pl -dir Genbank_file_directory -gene Interest_gene_file", et une figure sera enfin créée, personnalisez la figure en ajustant les paramètres Explications détaillées des arguments) ou en modifiant l'étiquette du gène, puis réexécutez Gcluster pour obtenir une figure de haute qualité.

Préparation des données d'entrée

Pour exécuter Gcluster, les utilisateurs n'ont besoin de préparer que deux données d'entrée obligatoires : (1) Genbank_file_directory et (2) Interest_gene_file. De plus, si un fichier souche_reclassement ou un fichier_phylogénétique est fourni, Gcluster peut trier le contexte des génomes en fonction des informations de commande de la souche, ou mapper automatiquement les contextes génomiques à l'arbre phylogénétique.

Les quatre données d'entrée sont les suivantes :

* Genbank_file_directory (option obligatoire)

Genbank_file_directory, un répertoire contenant des génomes annotés sous forme de fichier au format Genbank (par exemple test_data/gbk). Téléchargez les fichiers Genbank et placez-les dans un répertoire. Les fichiers Genbank peuvent être récupérés à partir de NCBI, RAST ou d'autres pipelines d'annotation génomique. Pour un grand nombre de génomes, il est recommandé aux utilisateurs de télécharger à partir de la base de données du génome NCBI (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/browse/#!/overview/) en utilisant Aspera, un transfert de fichiers à grande vitesse outil.

Il convient de noter que les génomes doivent être annotés et que les caractères spéciaux et les blancs ne sont pas autorisés dans les noms de fichiers.

* interest_gene_file (option obligatoire)

Interest_gene_file : une liste de gènes d'intérêt, dans laquelle chaque ligne contient une étiquette de locus du gène d'intérêt, et chaque génome n'a qu'un seul gène. Par exemple, s'il y a 50 génomes dans "genbank_file_directory", chacun de ces 50 génomes doit avoir une balise de locus du gène d'intérêt dans "interested_gene_file". Il convient de noter que chaque génome ne doit contenir qu'une seule balise de locus dans le fichier interest_gene_file si une option phylogenetic_file est utilisée.

Un fichier de gène d'intérêt généré ressemble à :

La balise de locus du gène d'intérêt peut être trouvée directement à l'aide de mots-clés dans les fichiers GenBank ou dans les sorties BLAST à partir de sources en ligne (par exemple, NCBI, RAST). s'ils visualisent et comparent de nombreux génomes, il est recommandé aux utilisateurs d'utiliser Interest_gene_generation.pl dans le package Gcluster pour obtenir une liste de balises de locus des gènes intéressés basée sur une analyse blastp locale.

Interest_gene_generation.pl a besoin de "Genbank_file_directory" (les mêmes données de fichier d'entrée pour Gcluster.pl) et "un fichier de base de données blast" pour fonctionner. Un fichier de base de données blast, une base de données de protéines au format FASTA, qui contient au moins une séquence de protéines homologue au gène d'intérêt. Par exemple, dans le répertoire "./test_data", aioB.fasta est un fichier de base de données blast.

Exécutez Interest_gene_generation.pl en utilisant la commande suivante : (** si de nombreux génomes sont utilisés pour l'analyse, définissez l'option "-m" pour utiliser plusieurs threads, par exemple -m 4)

Il générerait un fichier de sortie nommé (par exemple, test_data/interested_gene_name.txt). Dans ce fichier, les blast hits sont répertoriés pour chaque génome par ligne, le meilleur hit (top hit) a été utilisé comme gène d'intérêt pour chaque génome, et les autres hits non top sont également répertoriés, suivis de "#".

Les utilisateurs peuvent utiliser directement le nom_gène_intéressé.txt en tant que "fichier_gène_intéressé", ou créer un nouveau fichier_gène_intéressé basé sur le nom_gène_intéressé.txt.

* phylogenetic_file (option facultative)

Un arbre phylogénétique doit être au format Newick. Il est utilisé par Gcluster pour associer automatiquement les contextes génomiques à leur phylogénie. Il convient de noter que le nom de tous les nœuds dans l'arborescence fournie doit correspondre complètement au nom des fichiers genbank de tous les génomes. Gcluster fournit un perlscript (script/extract_rRNA_dir.pl) pour l'extraction par lots de séquences de gènes d'ARNr 16S à partir du répertoire gbk, qui peut être utilisé pour créer un arbre de gènes d'ARNr 16S à l'aide d'un logiciel comme MEGA.

Par exemple, dans le répertoire "./test_data", 16S_rRNA_tree.nwk est un arbre phylogénétique au format Newick qui ressemble à :

* souche_reorder_file (option facultative)

Un fichier texte délimité par des tabulations à deux colonnes est utilisé pour trier les génomes de haut en bas selon les besoins des utilisateurs. Chaque ligne doit comprendre un nom de souche suivi de l'ordre numérique utilisé pour trier les génomes. Il convient de noter que le nom de toutes les souches doit correspondre complètement au nom des fichiers genbank de tous les génomes. Gcluster a besoin d'un "strain_reorder_file" ou d'un "phylogenetic_file", mais pas des deux à la fois.

Par exemple, dans le répertoire "./test_data", temp_strain_reorder_file est un fichier de réorganisation des contraintes qui ressemble à :

nom_souche ordre
Thiomonas_sp._FB-Cd 1
Thiomonas_sp._X19 4
Thiomonas_delicata_DSM_16361 3
Thiomonas_intermedia_ATCC_15466 2
Thiomonas_sp._B1 5
Thiomonas_sp._ACO7 6
Thiomonas_intermedia_K12 9
Thiomonas_arsenitoxydans_3As 7
Thiomonas_sp._ACO3 8

Ici, nous avons fourni plusieurs exemples pour montrer comment utiliser Gcluster.pl. Toutes les données d'entrée proviennent de ./test_data dans le package Gcluster. Pour obtenir plus d'informations sur les options, veuillez vous référer à la Section : Explications détaillées des arguments dans Gcluster.pl dans le fichier README.md ou utilisez "Gcluster.pl -h".

Exemple 1 : Un mode simple pour visualiser les contextes génomiques des génomes

Exécute Gcluster.pl en utilisant les fichiers gbk d'entrée sous ./test_data/gbk et Interest_gene_name.txt en tant que Interest_gene_file. Place les données dans ./out_directory. Obtient d'autres paramètres en utilisant la valeur par défaut.

Exemple 2 : Un fichier arbre au format Newick est utilisé par Gcluster pour associer automatiquement le contexte génomique à leur phylogénie

Exécute Gcluster.pl en utilisant les fichiers gbk d'entrée sous ./test_data/gbk, Interest_gene_name.txt comme Interest_gene_file et 16S_rRNA_tree.nwk comme phylogenetic_file. Place les données dans ./out_directory. Obtient d'autres paramètres en utilisant la valeur par défaut.

Exemple 3 : Un fichier texte délimité par des tabulations à deux colonnes est utilisé pour trier les génomes de haut en bas selon les besoins des utilisateurs

Exécute Gcluster.pl en utilisant les fichiers gbk d'entrée sous ./test_data/gbk, interest_gene_name.txt comme Interest_gene_file et temp_strain_reorder_file comme souche_reorder_file. Place les données dans ./out_directory. Obtient d'autres paramètres en utilisant la valeur par défaut.

Exemple 4 : utilisez plusieurs threads et définissez le numéro du gène flanquant d'intérêt à afficher

Exécute Gcluster.pl en utilisant les fichiers gbk d'entrée sous ./test_data/gbk, Interest_gene_name.txt comme Interest_gene_file et 16S_rRNA_tree.nwk comme phylogenetic_file. Place les données dans ./out_directory. 4 threads sont utilisés, 100 gènes flanqués du gène d'intérêt sont définis pour être affichés et d'autres paramètres utilisent la valeur par défaut.

Exemple 5 : Sauter pour générer une collection de sous-tables TFT et effectuer une analyse de gènes homologues (Par défaut : F). Ignore l'extraction des séquences et la génération du fichier TFT.

Exemple 6 : Passer à la génération de carte. La génération d'une collection de sous-tables TFT et de clusters de gènes homologues a déjà été effectuée.

Personnalisation de la figurine

Une fois qu'une figure a été créée, l'utilisateur peut personnaliser la figure en modifiant les paramètres et redessiner la figure en utilisant l'option "--start_at_map = T", qui est une option utile pour personnaliser la carte rapidement.

Gcluster offre une flexibilité pour personnaliser la figure, contient principalement :

Ajuster les marges, l'intervalle entre deux génomes voisins, la taille du texte, la longueur et la largeur des gènes, l'échelle, l'angle de rotation des étiquettes des gènes, l'ordre des contextes génomiques, etc. Pour obtenir plus d'informations sur les options, veuillez vous référer à la Section : Explications détaillées des arguments dans Gcluster.pl dans le fichier README.md ou utilisez "Gcluster.pl -h".

Réviser l'étiquette du gène. Les utilisateurs peuvent réviser l'étiquette du gène en éditant directement le locus_tag dans le fichier sub_TFT ou le fichier all_orthomcl.out.

Les fichiers Sub_TFT sont situés dans "Gcluster_output_directory/directory_part_TFT". un fichier sub_TFT ressemble à :

Modifiez directement le locus_tag, par ex. révisé "THI_RS14520" à "moeATHI_RS14520":

Exécutez à nouveau Gcluster avec les mêmes options que la première exécution, mais ajoutez l'option "-start_at_map T". Dans la nouvelle figure, "Tous les gènes homologues à THI_RS14520 auront l'étiquette de gène "moeA" dans la figure de sortie si l'option "--unification_label" est définie sur "T".

Exemple 2 : édition du locus_tag dans le fichier all_orthomcl.out :

homologue_gene_cluster_8 (5 gènes, 5 taxons): ACO3_RS13890 ACO7_RS14160 THICB1_RS17625 THIX_RS16470 THI_RS14520

Exécutez à nouveau Gcluster avec les mêmes options que la première exécution, mais ajoutez l'option "-start_at_map T". Dans la nouvelle figure, tous les gènes homologues à THI_RS14520 auront l'étiquette de gène "moeA" dans la figure de sortie si l'option "--unification_label" est définie sur "T".

Utiliser vous-même des clusters de gènes homologues. Au lieu de "all_orthomcl.out" créé par Gcluster, les utilisateurs peuvent fournir des groupes de gènes homologues à partir de leur propre sortie d'analyse de gènes homologues à l'aide d'un outil tiers (par exemple, la version actuelle d'OrthoMCL qui utilise une base de données SQL). Lorsque vous utilisez un outil tiers pour effectuer une analyse de gènes homologues, les fichiers de séquence de protéines d'entrée doivent suivre ces règles :

Veuillez suivre ces étapes :

(1) Exécutez Gcluster pour créer une figure en fonction de vos options personnalisées

(2) Ouvrez "Gcluster_output_directory/directory_homologs_cluster", qui est l'endroit où stocker le fichier de cluster de gènes homologues "all_orthomcl.out" généré par Gcluster. Placez votre sortie d'analyse de gènes homologues fournie dans ce répertoire, renommez-le avec le suffixe ".out" (par exemple group.out) et supprimez "all_orthomcl.out"

(3) Exécutez à nouveau Gcluster avec les mêmes options qu'à l'étape (1), mais ajoutez l'option "-start_at_map T".

Explications détaillées des arguments dans Gcluster

Dr Xiangyang Li (E-mail : [email protected], [email protected]), université de Fudan Kaili University Bacterial Genome Data mining & Bioinformatic Analysis (http://www.microbialgenomic.com/).

Copyright 2020, Xiangyang Li. Tous les droits sont réservés.


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Le but de cette tâche est d'expliciter la signification des ratios équivalents. Les élèves créent, analysent et dessinent des diagrammes de deux ensembles différents de rapports équivalents, puis ils écrivent leur propre définition des «rapports équivalents» dans leurs propres mots.

Cette tâche ne devrait pas être la première rencontre des élèves avec des ratios équivalents, mais devrait plutôt couronner de nombreux travaux avec des ensembles de ratios équivalents dans de nombreux contextes utilisant différentes représentations.

Nous vous suggérons de montrer quelques minutes d'une performance d'une grande fanfare universitaire (il y a un exemple intégré au bas de ce commentaire) avant de commencer cette tâche (ou peut-être pendant une courte pause). Les étudiants qui participent à la fanfare pourraient penser que certaines des quantités données sont irréalistes, mais certaines fanfares sont assez grandes. Un enseignant peut prendre quelques minutes pour voir combien d'instruments les élèves peuvent identifier.

La partie (a) vise à clarifier que même si 24:15 et 8:5 sont écrits avec des nombres différents, ils décrivent tous les deux correctement la situation. Utiliser un langage comme « il y a 24 trombones pour 15 caisses claires » et « il y a 8 trombones pour 5 caisses claires » peut aider à renforcer cela, en particulier avec un schéma construit de manière appropriée. Lorsque des praticiens expérimentés parlent de « rapport », ils supposent souvent automatiquement une forme réduite écrite avec les nombres entiers les plus petits possibles, mais rien dans les mathématiques ne l'exige.

Les étudiants qui ont travaillé avec des taux unitaires, surtout s'ils en sont venus à considérer les taux unitaires comme utiles, peuvent générer quelque chose comme $frac<8><5>:1$ dans la partie (c) et $frac<2><7 >:1$ en partie (d). Cela pourrait être l'occasion d'une conversation agréable sur le fait de garder un contexte à l'esprit lors de la représentation de quantités (impliquant des aspects de MP2). Il n'y a rien de mal mathématiquement à dire que $frac<8><5>:1$ est un rapport équivalent aux autres dans la partie (c), et cela peut être une bonne utilisation du temps pour montrer comment nous pouvons voir $ frac<8><5>:1$ dans un diagramme. En même temps, on peut reconnaître qu'il serait impossible pour une fanfare de contenir des trombones $frac<8><5>$ (un peu plus d'un et demi).

La solution de la partie (e) est donnée sous une forme qu'un étudiant pourrait produire. Plus formellement, nous pourrions dire « Étant donné un rapport $a : b$, un rapport équivalent est tout rapport de la forme $sa : sb$ où $s$ est un nombre positif. Les élèves sont susceptibles de dire « multiplier ou diviser » au lieu de simplement « multiplier ». Un enseignant pourrait décider de laisser tomber cela ou de prendre le temps de parler de la façon dont nous aimons écrire des définitions aussi simplement que possible en mathématiques. Puisque, par exemple, diviser par 4 équivaut à multiplier par $frac<1><4>$, nous pouvons nous en tirer en disant simplement "multiplier".


Une façon de décrire ce qui est typique ou caractéristique d'un ensemble de données consiste à examiner les centre et diffuser de sa diffusion.

Comparons la distribution des poids des chats et des chiens indiqués sur ces dot plots.

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La description: <p>Un diagramme de points pour "le poids des chats en kilogrammes". Les chiffres 2 à 12 sont indiqués. Les données sont les suivantes : 3 kilogrammes, 2 points. 3,5 kilogrammes, 3 points. 4 kilogrammes, 4 points. 4,5 kilogrammes, 5 points. 5 kilogrammes, 5 points. 5,5 kilogrammes, 4 points. 6 kilogrammes, 3 points. 6,5 kilogrammes, 3 points. 7 kilogrammes, 1 point.</p>

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La description: <p>Un diagramme de points pour "le poids des chiens en kilogrammes". Les chiffres 2 à 12 sont indiqués. Les données sont les suivantes : 5 kilogrammes, 1 point. 5,5 kilogrammes, 2 points. 6 kilogrammes, 2 points. 6,5 kilogrammes, 3 points. 7 kilogrammes, 4 points. 7,5 kilogrammes, 4 points. 8 kilogrammes, 3 points. 8,5 kilogrammes, 3 points. 9 kilogrammes, 3 points. 9,5 kilogrammes, 2 points. 10 kilogrammes, 2 points. 10,5 kilogrammes, 1 point. 11 kilogrammes, 1 point.</p>

La collecte de points pour les données du chat est plus à gauche sur la droite numérique que les données du chien. Sur la base des diagrammes de points, nous pouvons décrire le centre de la distribution pour le poids des chats entre 4 et 5 kilogrammes et le centre pour le poids des chiens entre 7 et 8 kilogrammes.

Nous disons souvent que les valeurs au centre ou près du centre d'une distribution sont typiques de ce groupe. Cela signifie qu'un poids de 4 à 5 kilogrammes est typique pour un chat dans l'ensemble de données et qu'un poids de 7 à 8 kilogrammes est typique pour un chien.

On voit aussi que les poids des chiens sont plus étalés que les poids des chats. La différence entre les chats les plus lourds et les plus légers n'est que de 4 kilogrammes, mais la différence entre les chiens les plus lourds et les plus légers est de 6 kilogrammes.

Une distribution avec une plus grande diffusion nous indique que les données ont une plus grande variabilité. Dans ce cas, on pourrait dire que les chats sont plus similaires dans leurs poids que les chiens.

Dans les prochaines leçons, nous discuterons de la façon de mesurer le centre et l'étendue d'une distribution.

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Le deuxième ensemble d'évaluations en anglais (marqué comme ensemble "B") est protégé par le droit d'auteur 2019 d'Open Up Resources et est sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).

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Voir la vidéo: 2-Digit Addition with Regrouping (Décembre 2021).