Articole

8.5: Clustering - Matematică

8.5: Clustering - Matematică



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Watts (1999) și mulți alții au observat că în rețelele mari din lumea reală (de tot felul de lucruri) există adesea un model structural care pare oarecum paradoxal.

Pe de o parte, în multe rețele mari (cum ar fi, de exemplu, Internetul) distanța geodezică medie între oricare două noduri este relativ scurtă. „6 grade” ale fenomenului la distanță este un exemplu în acest sens. Deci, majoritatea nodurilor chiar și în rețele foarte mari pot fi destul de apropiate unele de altele. Distanța medie între perechile de actori din rețelele empirice mari este adesea mult mai mică decât în ​​graficele aleatorii de aceeași dimensiune.

Pe de altă parte, majoritatea actorilor locuiesc în cartiere locale, unde majoritatea celorlalți sunt conectați între ei. Adică, în majoritatea rețelelor mari, o proporție foarte mare din numărul total de legături sunt foarte „grupate” în cartierele locale. Adică, densitatea în cartierele locale a graficelor mari tind să fie mult mai mare decât ne-am aștepta pentru un grafic aleatoriu de aceeași dimensiune.

Majoritatea oamenilor pe care îi cunoaștem s-ar putea, de asemenea, să se cunoască - parând că ne situează într-o lume socială foarte îngustă. Totuși, în același timp, putem fi la distanțe destul de mici față de un număr mare de oameni pe care nu îi cunoaștem deloc. Fenomenul „lumea mică” - o combinație de lungimi medii scurte de parcurs pe întregul grafic, cuplat cu un grad puternic de cartiere locale „asemănătoare unei clici” - pare să fi evoluat independent în multe rețele mari.

Am discutat deja o parte a acestui fenomen. Distanța geodezică medie dintre toți actorii dintr-un grafic are ideea cât de apropiați sunt actorii. Cealaltă parte a fenomenului este tendința către cartiere locale dense, sau ceea ce se consideră acum „grupare”.

Un mod comun de măsurare a măsurii în care un grafic afișează gruparea este de a examina vecinătatea locală a unui actor (adică toți actorii care sunt conectați direct la ego) și de a calcula densitatea din acest vecinătate (lăsând în afară ego-ul) . După ce am făcut acest lucru pentru toți actorii din întreaga rețea, putem caracteriza gradul de grupare ca o medie a tuturor cartierelor.

Figura 8.8 arată ieșirea Rețea> Coeziune> Coeficient de clusterizare așa cum se aplică rețelei de informații Knoke.

Figura 8.8: Rețea> Coeziune> Coeficient de clusterizare a rețelei de informații Knoke

Sunt prezentate două măsuri alternative. Coeficientul de grupare „global” al graficului este pur și simplu media densităților cartierelor tuturor actorilor. Versiunea „ponderată” dă greutate densităților de vecinătate proporționale cu dimensiunea lor; adică actorii cu cartiere mai mari capătă mai multă greutate în calculul densității medii. Deoarece graficele mai mari sunt în general (dar nu neapărat) mai puțin dense decât cele mai mici, densitatea medie ponderată a vecinătății (sau coeficientul de grupare) este de obicei mai mică decât versiunea neponderată. În exemplul nostru, vedem că toți actorii sunt înconjurați de cartiere locale destul de dense - organizațiile noastre pot fi văzute ca fiind încorporate în cartiere locale dense într-un grad destul de ridicat. Pentru a nu interpreta excesiv, trebuie să ne amintim că densitatea totală a întregului grafic din această populație este destul de mare (0,54). Deci, densitatea cartierelor locale nu este cu adevărat mult mai mare decât densitatea întregului grafic. În evaluarea gradului de grupare, este de obicei înțelept să comparăm coeficientul de cluster cu densitatea totală.

De asemenea, putem examina densitatea cartierelor fiecărui actor, așa cum se arată în Figura 8.9.

Figura 8.9: Coeficienți de grupare la nivel de nod pentru rețeaua de informații Knoke

Dimensiunile cartierului fiecărui actor se reflectă în numărul de perechi de actori din acesta. Actorul 6, de exemplu, are trei vecini și, prin urmare, trei legături posibile. Dintre acestea, doar unul este prezent - deci actorul 6 nu este foarte grupat. Actorul 8, pe de altă parte, se află într-un cartier puțin mai mare (6 vecini și, prin urmare, 15 perechi de vecini), dar (80 \% ) dintre toate legăturile posibile dintre acești vecini sunt prezente. Actorii 8 și 10 sunt încorporați în vecini foarte grupați.


8.5: Clustering - Matematică

Toate articolele publicate de MDPI sunt puse la dispoziție imediat în întreaga lume sub o licență de acces deschis. Nu este necesară nicio permisiune specială pentru refolosirea totală sau parțială a articolului publicat de MDPI, inclusiv cifrele și tabelele. Pentru articolele publicate sub o licență Creative BY CC Common de acces deschis, orice parte a articolului poate fi refolosită fără permisiunea cu condiția ca articolul original să fie clar citat.

Documentele de funcții reprezintă cea mai avansată cercetare cu potențial semnificativ de impact ridicat în domeniu. Lucrările de specialitate sunt trimise la invitație sau recomandare individuală de către editorii științifici și sunt supuse unei evaluări inter pares înainte de publicare.

Feature Paper poate fi fie un articol original de cercetare, un studiu substanțial de cercetare roman care implică adesea mai multe tehnici sau abordări, fie o lucrare de revizuire cuprinzătoare cu actualizări concise și precise cu privire la ultimele progrese în domeniu care revizuiesc sistematic cele mai interesante progrese în domeniul științific. literatură. Acest tip de hârtie oferă o perspectivă asupra direcțiilor viitoare de cercetare sau a posibilelor aplicații.

Articolele Editor’s Choice se bazează pe recomandările editorilor științifici ai revistelor MDPI din întreaga lume. Editorii selectează un număr redus de articole publicate recent în revistă, care consideră că vor fi deosebit de interesante pentru autori sau importante în acest domeniu. Scopul este de a oferi un instantaneu al unora dintre cele mai interesante lucrări publicate în diferitele domenii de cercetare ale revistei.


Se așteaptă ca elevii să fie prezenți și să participe activ la fiecare clasă, precum și pe forumul online al clasei (Slack). Înainte de a veni la curs, veți fi citit lecturile atribuite și veți veni la curs pregătiți să participați la discuții și exerciții.

De asemenea, vă așteptați să vă produceți propria lucrare, fie individual, fie în grup. Nu copiați lucrări de pe internet sau din alte surse publicate fără citări adecvate. Acesta este plagiat și dacă se constată că un student face acest lucru, el sau ea va fi supus unor măsuri disciplinare, inclusiv potențialul eșecului cursului.


Atelier de lucru despre clusterizarea datelor de dimensiuni înalte și a aplicațiilor sale 13 aprilie 2002 Hyatt Regency Crystal City pe Aeroportul Național Ronald Reagan Arlington, VA

Aplicațiile din diverse domenii duc adesea la date foarte ridicate, dimensiunea datelor fiind în sute sau mii, de exemplu în text / web mining și bioinformatică. Pe lângă dimensionalitatea ridicată, aceste seturi de date sunt, de asemenea, deseori rare. Regruparea unor astfel de seturi de date de înaltă dimensiune este o provocare contemporană. Algoritmii de succes trebuie să evite blestemul dimensionalității, dar în același timp ar trebui să fie eficienți din punct de vedere al calculului.

Un atelier de o zi despre clusterizarea datelor de înaltă dimensiune și a aplicațiilor sale se desfășoară împreună cu SDM 2002 la Arlington (aprilie '02) pentru a reuni cercetători pentru a-și prezenta abordările și rezultatele actuale în gruparea datelor de înaltă dimensiune care apar în diferite aplicații. . Domenii de interes particulare sunt mineritul textului, gruparea datelor bio-informatice, coșul de piață și datele jurnalului web.

Subiectele de interes includ:

  • Modele probabiliste
  • Modele de spațiu vectorial
  • Modele bazate pe grafice
  • Clusterizare bazată pe densitate (k-means, EM)
  • Software și seturi de instrumente
  • Text Mining
  • Selectarea caracteristicilor
  • Bioinformatică
  • Analiza jurnalului web
  • Analiza factorilor

Înregistrare

Participanții trebuie să se înregistreze pentru SDM 2002, dar nu este necesară înregistrarea separată pentru acest atelier.

Cerințe de depunere

Original sunt solicitate lucrări privind gruparea datelor de înaltă dimensiune. Pentru examinare, trimiteți o trimitere electronică (versiuni postscript sau PDF tipărite numai pe hârtie 8,5 x 11) către Jacob Kogan: [email protected] telefon: (410) -455-3297 fax: (410) -455-1066.

Un e-mail care include titlul, autorii și rezumatul lucrării trebuie trimis separat în format ASCII simplu (nu vă rog etichete HTML).

Pentru a garanta luarea în considerare, manuscrisele trebuie primite de către 14 ianuarie 2002, și trebuie să fie nu mai mult de 10 pagini cu excepția figurilor, tabelelor și referințelor. Trimiterea lucrărilor în curs este, de asemenea, încurajată.

Toate lucrările acceptate ale căror copii sunt pregătite pentru aparatul foto 1 martie 2002 termenul limită (a se vedea mai jos) va fi distribuit ca proceduri fotocopiate disponibile la conferință pentru cumpărare de către participanți. Copiile electronice vor fi, de asemenea, plasate pe un site web SIAM.

Date importante

Lucrări datorate:
14 ianuarie 2002

Notificare de acceptare:
11 februarie 2002 18 februarie

Camera este gata:
1 martie 2002

Atelier:
13 aprilie 2002

Programul atelierului de lucru

Selectați formatele Postscript sau PDF. Va fi disponibil mai târziu

Comitetul programului

Cliff Behrens, Telcordia Technologies
Paul Bradley, digiMine Inc.
Dan Boley, Universitatea din Minnesota
Kui-Yu Chang, Interwoven Inc., Austin.
Ming Gu, Universitatea din California, Berkeley.
George Karypis, Universitatea din Minnesota
Jon Kettenring, Telcordia Technologies
Shailesh Kumar, HNC
Edward Marcotte, Divizia Biochimie, Universitatea din Texas
Dharmendra Modha, Centrul de Cercetare IBM Almaden
Ray Mooney, Universitatea din Texas, Austin
Nick Street, Universitatea din Iowa
Mark Teboulle, Universitatea din Tel-Aviv


8.5: Clustering - Matematică

Acrobat Distiller 4.05 pentru Windows modificat utilizând iText 4.2.0 de 1T3XT

endstream endobj 26 0 obj> stream x + | endstream endobj 27 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 L # | @ @. endstream endobj 28 0 obj> stream x + | endstream endobj 29 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LCK | @ @. endstream endobj 30 0 obj> stream x + | endstream endobj 31 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LS | @ @. endstream endobj 32 0 obj> stream x + | endstream endobj 33 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 L | @ @. endstream endobj 34 0 obj> stream x + | endstream endobj 35 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LC3 | @ @. endstream endobj 36 0 obj> stream x + | endstream endobj 37 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LCS | @ @. endstream endobj 38 0 obj> stream x + | endstream endobj 39 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 L # C | @ @. z endstream endobj 40 0 ​​obj> stream x + | endstream endobj 41 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LC | @ @. g endstream endobj 42 0 obj> stream x + | endstream endobj 43 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LCc | @ @. endstream endobj 44 0 obj> stream x + | endstream endobj 45 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 L3 | @ @. endstream endobj 46 0 obj> stream x + | endstream endobj 47 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LC | @ @. endstream endobj 48 0 obj> stream x + | endstream endobj 49 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 Ls | @ @. endstream endobj 50 0 obj> stream x + | endstream endobj 51 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 L # | @ @. q endstream endobj 52 0 obj> stream x + | endstream endobj 53 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LC | @ @. endstream endobj 54 0 obj> stream x + | endstream endobj 55 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LCC | @ @. p endstream endobj 56 0 obj> stream x + | endstream endobj 57 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LC | @ @. endstream endobj 58 0 obj> stream x + | endstream endobj 59 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 L | @ @. endstream endobj 60 0 obj> stream x + | endstream endobj 61 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 L | @ @. endstream endobj 62 0 obj> stream x + | endstream endobj 63 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LC # | @ @. y endstream endobj 64 0 obj> stream x + | endstream endobj 65 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 Lc | @ @. endstream endobj 66 0 obj> stream x + | endstream endobj 67 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LK | @ @. endstream endobj 68 0 obj> stream x + | endstream endobj 69 0 obj> stream x S * * T0T0 BC S c3 LCs | @ @. endstream endobj 71 0 obj> stream H W r H> + iC Yw! ׸ 鎍 ٍ 2 * C u YU L ӄ # R SNf = l b BDž] | o OO l a] Ζ 68 | l˶m ^ Q p `


Cuprins

1.1. Clasificare și clustere.

1.2. Definiția clusterelor.

1.3. Aplicații în cluster.

1.4. Literatura de algoritmi de grupare.

2.2. Tipuri de caracteristici și niveluri de măsurare.

2.3. Definiția măsurilor de proximitate.

2.4. Măsuri de proximitate pentru variabile continue.

2.5. Măsuri de proximitate pentru variabile discrete.

2.6. Măsuri de proximitate pentru variabile mixte.

3. CLUSTER IERARHIC.

3.2. Clustering ierarhic aglomerativ.

3.3. Clusterizare ierarhică divizivă.

4. GRUPARE PARTIȚIONALĂ.

4.3. K-Algoritmul înseamnă.

4.4. Clustering bazat pe densitatea amestecului.

4.5. Clustering bazat pe teoria graficelor.

4.7. Algoritmi de clusterizare bazate pe tehnici de căutare.

5. REȚEA NEURALĂ & CLUSTERING # 8211BAZAT.

5.2. Clustering greu de învățare competitivă.

5.3. Clustering ușor competitiv de învățare.

6. CLUSTERE PE BAZĂ DE MIELE.

6.2. Analiza componentelor principale ale nucleului.

6.3. Clusterare bazată pe erori pătrate cu funcții de nucleu.

6.4. Sprijiniți clusterizarea vectorială.

7. AGRUPAREA SECVENȚIALĂ A DATELOR.

7.3. Clusterarea indirectă a secvenței.

7.4. Clusterarea secvențelor bazate pe model.

7.5. Aplicații & # 8212 Secvența genomică și biologică.

8. AGRUPARE DE DATE LA SCARĂ MARE.

8.2. Metode de eșantionare aleatorie.

8.3. Metode bazate pe condensare.

8.7. Clustering incremental.

9. VIZUALIZAREA DATELOR ȘI CLUSTERUL DE DATE ÎNALTĂ DIMENSIONALĂ.

9.2. Algoritmi de proiecție liniară.

9.3. Algoritmi de proiecție neliniară.

9.4. Clustering proiectat și subspatiu.

11. OBSERVAȚII CONCLUZIVE.


Scopul acestei sarcini este dublu. Una este aceea de a oferi studenților o problemă în mai mulți pași care implică volum. Cealaltă este să le oferim șansa de a discuta diferența dintre calculele exacte și semnificația lor într-un context. Este important de reținut că elevii ar putea argumenta că dacă noua tigaie este adecvată depinde în parte de cât de exactă este estimarea lui Leo pentru înălțimea necesară.

Pentru a afla cât de mare va fi aluatul în a doua tigaie, trebuie mai întâi să aflăm volumul total al aluatului pe care îl face rețeta. Știm că rețeta umple o tigaie de 8,5 inci cu 11 inci și 1,75 inci. Putem calcula volumul bătătorului înmulțind lungimea, lățimea și înălțimea:

Știm că aluatul va avea același volum când îl turnăm în noua tigaie. Când aluatul este turnat în noua tigaie, știm că volumul va fi de 9 dolari ori de 9 ori h $ unde $ h $ este înălțimea aluatului din tigaie. Știm deja că $ V = 163.625 text <în> ^ 3 $, deci:

Prin urmare, aluatul va umple a doua tigaie de aproximativ 2 inci înălțime. Deoarece tigaia are o înălțime de 3 inci, există aproape un centimetru între vârful aluatului și marginea tigaiei, deci probabil va funcționa pentru pâinea cu banane (presupunând că Leul are dreptate că este suficient un centimetru de spațiu) .


8.5: Clustering - Matematică

Gcluster este un instrument simplu de utilizat pentru vizualizarea și compararea contextelor genomului pentru numeroase genomuri. Este disponibil gratuit la http://www.microbialgenomic.com/Gcluster_tool.html și https://github.com/Xiangyang1984/Gcluster sub o licență GPLv3 open source. Este o aplicație Perl autonomă, care necesită instalarea MCL, NCBI BLAST + și mai multe module Perl (de ex. GD, GD :: SVG) înainte de utilizare.

Dacă utilizați Gcluster, vă rugăm să citați: Li X, Chen F, Chen Y. Gcluster: un instrument simplu de utilizat pentru vizualizarea și compararea contextelor genomului pentru numeroși genomi, Bioinformatics 2020, 10.1093 / bioinformatics / btaa212.

Gcluster este un script Perl care nu are nevoie de compilare. Dar, înainte de a rula, Gcluster trebuie să preinstaleze mai multe module Perl și trei programe suplimentare. În plus, trebuie setate căile acestor trei programe din Gcluster.pl și interested_gene_generation.pl. Există două moduri de a instala Gcluster.

Instalarea Gcluster prin Conda

Am construit un pachet bioconda pentru Gcluster. Utilizatorilor li se recomandă să instaleze conda, apoi să instaleze acest pachet cu următoarea comandă:

După finalizarea instalării, căile absolute pentru mcl, blastp și makeblastdb au fost bine configurate automat pentru Gcluster.pl și interested_gene_generation.pl, astfel încât utilizatorii ar trebui să poată rula Grun itcluster.

Dacă Gcluster este instalat prin Conda, toate cele trei scripturi (Gcluster.pl, interested_gene_generation.pl și test.pl) pot fi executate fără a adăuga „perl” în partea din față a acestor scripturi. De exemplu, rulați Gcluster.pl doar tastând „Gcluster.pl & ltarg1 & gt & ltarg2 & gt” în linia de comandă în loc să fie necesar să tastați „perl Gcluster.pl & ltarg1 & gt & ltarg2 & gt”.

Instalarea Gcluster din codul sursă

Gcluster este disponibil la https://github.com/xiangyang1984/Gcluster.git. Instalarea Gcluster poate fi realizată prin descărcarea codului și apoi urmând pașii de mai jos.

Pasul 1: Descărcați codul sursă

Descărcați Gcluster , și puneți directorul Gcluster în PATH cu următoarea comandă :

Pasul 2: instalarea modulelor Perl

Gcluster necesită module Perl, precum și Perl, inclusiv GD GD :: SVG, fire SVG, File :: Basename, FindBin, File :: Spec, lib, Getopt :: Long, Math :: BigFloat, Storable, vars, Bio :: SeqIO, Bio :: Tree :: NodeI, Bio :: TreeIO.

Aceste module pot fi instalate cu cpan folosind:

Pasul 3: Instalarea programelor

Dependențele software suplimentare pentru Gcluster sunt următoarele:

makeblastdb și blastp
Ambii provin de la NCBI BLAST +, disponibil la https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/

mcl (algoritm de clustere Markov)
Acest software este disponibil la http://micans.org/mcl/

*** Vă rugăm să setați calea absolută pentru trei programe din „Gcluster.pl”, ca în exemplul următor:

*** Vă rugăm să setați calea absolută pentru trei programe din „interested_gene_generation.pl”, ca în exemplul următor:

Testați Gcluster cu date de exemplu

După terminarea instalării Gcluster, un mic set de date din ./test_data directorul poate fi folosit pentru a testa dacă Gcluster (pentru Gcluster.pl și interesați_generație_generație.pl) poate rula pe sistemul dvs. (Linux / MacOS) cu succes sau nu folosind test.pl script ca mai jos:

Avertismentul se întâmplă deoarece baza de date a utilizatorului conține mai puțin de 5 secvențe. Odată ce toate testele au trecut, atunci sunteți gata să începeți să utilizați Gcluster.

Este foarte simplu de utilizat Gcluster. Mai întâi, pregătiți datele de intrare, cel puțin conținând Genbank_file_directory și interested_gene_file apoi, rulați Gcluster astfel "perl Gcluster.pl -dir Genbank_file_directory -gene interested_gene_file", iar o cifră va fi creată în cele din urmă, personalizați figura ajustând parametrii (vă rugăm să consultați Explicații detaliate pentru argumente) sau editarea etichetei genetice și relansați Gcluster pentru a obține o cifră de înaltă calitate.

Pregătirea datelor de intrare

Pentru a rula Gcluster, utilizatorii trebuie doar să pregătească două date de intrare obligatorii: (1) Genbank_file_directory și (2) interested_gene_file. În plus, dacă este furnizat un fișier strain_reorder_ sau un fișier filogenetic, Gcluster poate sorta contextul genomului în funcție de informația care ordonează tulpina sau auto-mapează contextele genomului în arborele filogenetic.

Patru date de intrare sunt după cum urmează:

* Genbank_file_directory (opțiune obligatorie)

Genbank_file_directory, un director care conține genomi adnotați ca fișier format Genbank (de exemplu, date_test / gbk). Descărcați fișierele Genbank și puneți-le într-un director. Fișierele Genbank pot fi recuperate din NCBI, RAST sau alte pipline de adnotări genomice. Pentru un număr mare de genomi, se recomandă utilizatorilor să descarce din baza de date a genomului NCBI (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/browse/#!/overview/) utilizând Aspera, un transfer de fișiere de mare viteză instrument.

Trebuie remarcat faptul că genomurile trebuie adnotate, iar caracterele speciale și golurile nu sunt permise în numele fișierelor.

* interested_gene_file (opțiune obligatorie)

interested_gene_file: o listă de gene de interes, în care fiecare rând conține o etichetă locus a genei de interes și fiecare genom are o singură genă. De exemplu, dacă există 50 de genomi în „directorul_file_bancar”, fiecare dintre acești 50 genomi trebuie să aibă o etichetă locus de genă de interes în „fișier_generat_interesat". Trebuie remarcat faptul că fiecare genom trebuie să conțină o singură etichetă de locus în fișierul_interesat_generat dacă se folosește o opțiune fișier filogenetic.

Un gen de fișier de interes generat arată ca:

Eticheta locus a genei de interes poate fi găsită direct folosind cuvinte cheie în fișierele GenBank sau în ieșirile BLAST din surse online (de ex. NCBI, RAST). dacă se vizualizează și se compară mai mulți genomi, se recomandă utilizatorilor să utilizeze interested_gene_generation.pl în pachetul Gcluster pentru a obține o listă a etichetei locus a genelor interesate pe baza unei analize locale blastp.

interested_gene_generation.pl are nevoie de „Genbank_file_directory” (aceleași date de fișiere de intrare pentru Gcluster.pl) și „un fișier de bază de date blast” pentru a rula. Un fișier de baze de date cu explozii, o bază de date cu proteine ​​în format FASTA, care conține cel puțin o secvență de proteine ​​omologă cu gena de interes. De exemplu, în directorul „./test_data”, aioB.fasta este un fișier de bază de date blast.

Rulați interested_gene_generation.pl folosind următoarea conmandă: (** dacă sunt folosiți mai mulți genomi pentru analiză, setați opțiunea „-m” pentru a utiliza mai multe fire, de ex. -M 4)

Ar genera un fișier de ieșire numit (de exemplu, date_test / nume_gene_interesat.txt). În acest fișier, sunt afișate loviturile explozive pentru fiecare genom pe rând, cel mai bun hit (lovitura superioară) a fost folosit ca genă de interes pentru fiecare genom, iar celelalte hituri fără top sunt, de asemenea, listate, urmate de „#”.

Utilizatorii pot folosi direct_interesat_gene_name.txt ca „fișier_interesat_gene” sau pot crea un nou fișier_interesat_gene bazat pe numele_interesat_gene.txt.

* fișier filogenetic (opțiune opțională)

Un copac filogenetic trebuie să fie în format Newick. Este folosit de Gcluster pentru a asocia automat contextele genomice cu filogenia lor. Trebuie remarcat faptul că numele tuturor nodurilor din arborele furnizat trebuie să se potrivească complet cu numele fișierului genbank al tuturor genomilor. Gcluster oferă un perlscript (script / extract_rRNA_dir.pl) pentru extragerea în serie a secvențelor genei 16S rRNA din directorul gbk, care poate fi utilizat pentru a construi un arbore genic 16S rRNA utilizând software precum MEGA.

De exemplu, în directorul „./test_data”, 16S_rRNA_tree.nwk este un arbore filogenetic în format Newick care arată ca:

* strain_reorder_file (opțiune opțională)

Un fișier text cu două coloane, delimitat de tab-uri, este utilizat pentru a sorta genomii de la sus la jos în conformitate cu cerințele utilizatorilor. Fiecare rând trebuie să fie format dintr-un nume de tulpină urmat de ordinea numerică care este utilizată pentru sortarea genomilor. Trebuie remarcat faptul că numele tuturor tulpinilor trebuie să se potrivească complet cu numele fișierelor genbank ale tuturor genomilor. Gcluster are nevoie de un „fisier_reorder_train” sau un „fișier_filogenetic”, dar nu de ambele în același timp.

De exemplu, în directorul „./test_data”, temp_strain_reorder_file este un fișier de reordonare a tulpinilor care arată ca:

nume_tensiune Ordin
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

Aici, am furnizat câteva exemple pentru a arăta cum să utilizați Gcluster.pl. Toate datele de intrare provin de la ./test_data din pachetul Gcluster. Pentru a obține mai multe informații despre opțiuni, vă rugăm să consultați secțiunea: Explicații detaliate pentru argumente în Gcluster.pl în fișierul README.md sau utilizați „Gcluster.pl -h”.

Exemplul 1: un mod simplu de vizualizare a contextelor genomului pentru genomi

Rulează Gcluster.pl folosind fișierele gbk de intrare sub ./test_data/gbk și interested_gene_name.txt ca fișier interessati_gene_file. Plasează datele în ./out_directory. Obține alți parametri utilizând valoarea implicită.

Exemplul 2: Un fișier arbore format Newick este utilizat de Gcluster pentru a asocia automat contextul genomic cu filogenia lor

Rulează Gcluster.pl folosind fișierele gbk de intrare sub ./test_data/gbk, interested_gene_name.txt ca interested_gene_file și 16S_rRNA_tree.nwk ca filogenetic_file. Plasează datele în ./out_directory. Obține alți parametri utilizând valoarea implicită.

Exemplul 3: Un fișier text cu două coloane, delimitat de tab-uri, este utilizat pentru a sorta genomii de la sus la jos în conformitate cu cerințele utilizatorilor

Rulează Gcluster.pl folosind fișierele gbk de intrare sub ./test_data/gbk, interested_gene_name.txt ca interested_gene_file și temp_strain_reorder_file ca strain_reorder_file. Plasează datele în ./out_directory. Obține alți parametri utilizând valoarea implicită.

Exemplul 4: utilizați mai multe fire și setați numărul genei flancante de interes pentru a fi afișat

Rulează Gcluster.pl folosind fișierele gbk de intrare sub ./test_data/gbk, interested_gene_name.txt ca interested_gene_file și 16S_rRNA_tree.nwk ca filogenetic_file. Plasează datele în ./out_directory. Se utilizează 4 fire, 100 de gene însoțite de gene de interes sunt setate să se afișeze, iar alți parametri folosesc valoarea implicită.

Exemplul 5: Salt pentru a genera o colecție de tabele sub-TFT și a efectua analize genetice omoloage (implicit: F). Omite extragerea secvențelor și generarea de fișiere TFT.

Exemplul 6: Salt la generarea hărții. Generarea unei colecții de tabele sub-TFT și grupuri genetice omoloage a fost deja realizată.

Personalizarea figurii

După ce a fost creată o figură, utilizatorul poate personaliza figura prin modoficarea parametrilor și poate desena din nou figura folosind opțiunea „--start_at_map = T”, care este o opțiune utilă pentru a personaliza rapid harta.

Gcluster oferă flexibilitate pentru personalizarea figurii, conține în principal:

Reglarea marginilor, intervalul dintre doi genomi vecini, dimensiunea textului, lungimea și lățimea genei, scala, unghiul de rotație al etichetelor genelor, ordinea contextelor genomului și așa mai departe. Pentru a obține mai multe informații despre opțiuni, vă rugăm să consultați secțiunea: Explicații detaliate pentru argumente în Gcluster.pl în fișierul README.md sau utilizați „Gcluster.pl -h”.

Revizuirea etichetei genetice. Utilizatorii pot revizui eticheta genei prin ediția directă a locus_tag în fișierul sub_TFT sau fișierul all_orthomcl.out.

Fișierele Sub_TFT sunt situate în „Gcluster_output_directory / directory_part_TFT”. un fișier sub_TFT arată ca:

Editați direct locus_tag, de ex. „THI_RS14520” revizuit în „moeATHI_RS14520”:

Rulați din nou Gcluster cu aceleași opțiuni ca prima rundă, dar adăugați opțiunea „-start_at_map T”. În noua figură, „Toate genele omoloage cu THI_RS14520 vor avea eticheta genei„ moeA ”în figura de ieșire dacă opțiunea„ --unification_label ”este setată la„ T ”.

Exzample 2: editarea locus_tag în fișierul all_orthomcl.out:

homologous_gene_cluster_8 (5 gene, 5 taxa): ACO3_RS13890 ACO7_RS14160 THICB1_RS17625 THIX_RS16470 THI_RS14520

Rulați din nou Gcluster cu aceleași opțiuni ca prima rundă, dar adăugați opțiunea „-start_at_map T”. În noua figură, toate genele omoloage THI_RS14520 vor avea eticheta genei „moeA” în figura de ieșire dacă opțiunea „--unification_label” este setată la „T”.

Folosirea grupurilor de gene omoloage. În loc de „all_orthomcl.out” creat de Gcluster, utilizatorii pot furniza clustere de gene omoloage din propriul rezultat de analiză a genelor omoloage utilizând un instrument terță parte (de exemplu, versiunea curentă OrthoMCL care utilizează o bază de date SQL). Atunci când utilizați un instrument terță parte pentru a efectua analiza genelor omoloage, fișierele secvenței proteinelor de intrare ar trebui să respecte aceste reguli:

Vă rugăm să urmați acești pași:

(1) Rulați Gcluster pentru a crea o figură conform opțiunilor personalizate

(2) Deschideți „Gcluster_output_directory / directory_homologs_cluster”, care este locul unde dețineți fișierul omogen al grupului de gene „all_orthomcl.out” generat de Gcluster. Plasați rezultatul analizei genelor omoloage furnizate în acest director, redenumiți-l cu sufixul ".out" (de exemplu, group.out) și ștergeți "all_orthomcl.out"

(3) Rulați din nou Gcluster cu aceleași opțiuni ca la pasul (1), dar adăugați opțiunea „-start_at_map T”.

Explicații detaliate pentru argumente în Gcluster

Dr. Xiangyang Li (E-mail: [email protected], [email protected]), universitatea Fudan Universitatea Kaili Bacterian Genome Data mining & amp Bioinformatic Analysis (http://www.microbialgenomic.com/).

Copyright 2020, Xiangyang Li. Toate drepturile rezervate.


Comentariu IM

Scopul acestei sarcini este de a face explicit sensul unor rapoarte echivalente. Elevii creează, analizează și desenează diagrame a două seturi diferite de rapoarte echivalente, iar apoi își scriu propria definiție a „rapoartelor echivalente” în propriile lor cuvinte.

Această sarcină nu ar trebui să fie prima întâlnire a elevilor cu rapoarte echivalente, ci mai degrabă ar trebui să limiteze o mulțime de muncă cu seturi de rapoarte echivalente în multe contexte folosind reprezentări diferite.

Vă sugerăm să arătați câteva minute dintr-un spectacol de către o mare fanfară universitară (există un exemplu încorporat în partea de jos a acestui comentariu) înainte de a începe această sarcină (sau poate într-o scurtă pauză). Studenții care participă la formație ar putea crede că unele dintre cantitățile date sunt nerealiste, dar unele trupe de marș sunt destul de mari. Un profesor ar putea dura câteva minute pentru a vedea câte instrumente pot identifica elevii.

Partea (a) este menită să clarifice faptul că, chiar dacă 24:15 și 8: 5 sunt scrise cu numere diferite, că ambele descriu corect situația. Folosirea unui limbaj de genul „există 24 de tromboni pentru fiecare 15 tobe de snare” și „există 8 tromboni pentru fiecare 5 tobe de snare” poate ajuta la consolidarea acestui lucru, mai ales cu o diagramă construită corespunzător. Când practicanții cu experiență vorbesc despre „raportul”, aceștia adesea își asumă automat o formă redusă scrisă cu cele mai mici numere întregi posibile, dar nu există nimic în matematică care să necesite acest lucru.

Studenții care au lucrat cu tarifele unitare, mai ales dacă au ajuns să vadă tarifele unitare ca fiind utile, pot genera ceva de genul $ frac <8> <5>: 1 $ în partea (c) și $ frac <2> <7 >: 1 $ în partea (d). Acest lucru ar putea oferi o oportunitate pentru o conversație frumoasă despre păstrarea unui context în minte atunci când se reprezintă cantități (care implică aspecte ale MP2). Nu este nimic în neregulă matematic în a spune că $ frac <8> <5>: 1 $ este un raport echivalent cu celelalte din partea (c) și poate fi o bună utilizare a timpului pentru a arăta cum putem vedea $ frac <8> <5>: 1 $ într-o diagramă. În același timp, putem recunoaște că ar fi imposibil ca o fanfară să conțină $ frac <8> <5> $ (puțin mai mult de un și jumătate) tromboni.

Soluția la partea (e) este dată într-o formă pe care un student ar putea să o producă. Mai formal, am putea spune „Având în vedere un raport $ a: b $, un raport echivalent este orice raport de forma $ sa: sb $ unde $ s $ este un număr pozitiv”. Este probabil ca elevii să spună „înmulțiți sau împărțiți” în loc de „înmulțiți”. Un profesor poate decide să renunțe la asta sau să-și ia timp pentru a vorbi despre cum în matematică ne place să scriem definiții cât mai simplu posibil. Since, for example, dividing by 4 is the same as multiplying by $frac<1><4>$, we can get away with just saying "multiply."


One way to describe what is typical or characteristic for a data set is by looking at the centru și răspândire of its distribution.

Let’s compare the distribution of cat weights and dog weights shown on these dot plots.

Extindeți imaginea

Descriere: <p>A dot plot for "cat weights in kilograms". The numbers 2 through 12 are indicated. The data are as follows: 3 kilograms, 2 dots. 3.5 kilograms, 3 dots. 4 kilograms, 4 dots. 4.5 kilograms, 5 dots. 5 kilograms, 5 dots. 5.5 kilograms, 4 dots. 6 kilograms, 3 dots. 6.5 kilograms, 3 dots. 7 kilograms, 1 dot.</p>

Extindeți imaginea

Descriere: <p>A dot plot for "dog weights in kilograms". The numbers 2 through 12 are indicated. The data are as follows: 5 kilograms, 1 dot. 5.5 kilograms, 2 dots. 6 kilograms, 2 dots. 6.5 kilograms, 3 dots. 7 kilograms, 4 dots. 7.5 kilograms, 4 dots. 8 kilograms, 3 dots. 8.5 kilograms, 3 dots. 9 kilograms, 3 dots. 9.5 kilograms, 2 dots. 10 kilograms, 2 dots. 10.5 kilograms, 1 dot. 11 kilograms, 1 dot.</p>

The collection of points for the cat data is further to the left on the number line than the dog data. Based on the dot plots, we may describe the center of the distribution for cat weights to be between 4 and 5 kilograms and the center for dog weights to be between 7 and 8 kilograms.

We often say that values at or near the center of a distribution are typical for that group. This means that a weight of 4–5 kilograms is typical for a cat in the data set, and weight of 7–8 kilograms is typical for a dog.

We also see that the dog weights are more spread out than the cat weights. The difference between the heaviest and lightest cats is only 4 kilograms, but the difference between the heaviest and lightest dogs is 6 kilograms.

A distribution with greater spread tells us that the data have greater variability. In this case, we could say that the cats are more similar in their weights than the dogs.

In future lessons, we will discuss how to measure the center and spread of a distribution.

IM 6–8 Math was originally developed by Open Up Resources and authored by Illustrative Mathematics®, and is copyright 2017-2019 by Open Up Resources. It is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). OUR's 6–8 Math Curriculum is available at https://openupresources.org/math-curriculum/.

Adaptations and updates to IM 6–8 Math are copyright 2019 by Illustrative Mathematics, and are licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).

Adaptations to add additional English language learner supports are copyright 2019 by Open Up Resources, and are licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).

The second set of English assessments (marked as set "B") are copyright 2019 by Open Up Resources, and are licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).

Spanish translation of the "B" assessments are copyright 2020 by Illustrative Mathematics, and are licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).

Numele și sigla Illustrative Mathematics nu sunt supuse licenței Creative Commons și nu pot fi utilizate fără consimțământul scris și prealabil al Mathematics Illustrative.

This site includes public domain images or openly licensed images that are copyrighted by their respective owners. Imaginile cu licență deschisă rămân în condițiile licențelor respective. Consultați secțiunea de atribuire a imaginii pentru mai multe informații.


Priveste filmarea: Află termenul necunoscut. termeni de la 0 la 10 Video (August 2022).