探索数据集

该示例使用来自Derisi等人的酵母中基因表达的微阵列表达的数据。1997 [1]。作者使用DNA微阵列研究几乎所有基因的时间基因表达酿酒酵母在代谢从发酵到呼吸的转变期间。在辅助偏移期间在七个时间点测量表达水平。可以从基因表达式omnibus网站下载完整数据集，https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE28.

的MAT-fileyeastdata.mat包含表达式值(log2的ratioch2dn_mean.和CH1DN_平均值)根据实验中的七个时间步，基因的名称和一系列测量表达水平的时间。

负载yeastdata.mat

了解您可以使用的数据的大小元素个数(基因)为了显示数据集中包含多少个基因。

元素个数(基因)

ans = 6400

你可以通过索引变量来访问与实验相关的基因名称基因，一个代表基因名称的细胞阵列。例如，第15个元素基因是yal054c。这表示变量的第15行yeastvalues包含YAL054C的表达水平。

基因{15}

ans ='yal054c'

可以使用一个简单的图来显示这个ORF的表达式概要文件。

绘图（时间，年值（15，：））xlabel(的时间(小时))；伊莱贝尔(“Log2相对表达式级别”）;

您还可以绘制实际的表达式比率，而不是log2转换值。

情节(*,2。^ yeastvalues(15日:))包含(的时间(小时))；伊莱贝尔(“相对表达水平”）;

与此ORF相关的基因ACS1在二价移位期间表现出强烈的上调。您可以通过在同一图上绘制多条线来比较此基因的表达与其他基因的表达。

持有在情节(*,2。^ yeastvalues(: 16:26)”)包含(的时间(小时))；伊莱贝尔(“相对表达水平”）;标题（'个人资料表达级别'）;

过滤基因

通常情况下，基因表达数据集包含与基因相对应的信息，这些基因在实验过程中没有显示出任何有趣的变化。为了更容易地找到感兴趣的基因，可以将数据集的大小减少到只包含最重要基因的某个子集。

如果您浏览基因列表，您将看到几个标记为的斑点“空”.这些是阵列上的空斑点，而它们可能具有与它们相关联的数据，因为此示例的目的，您可以考虑这些要点是噪声。可以使用这些点使用Strcmp.函数并从具有索引命令的数据集中删除。

空罐=strcmp(“空”,基因);yeastvalues (emptySpots:) = [];基因(emptySpots) = [];元素个数(基因)

ans = 6314

数据集中还有几个地方将表达式级别标记为南。这表明在特定时间点未收集该点的数据。处理这些缺失值的一种方法是使用特定基因随时间变化的数据平均值或中位数进行插补。该示例使用了一种不太严格的方法，即简单地丢弃一个或多个表达缺失的基因的数据未测量水平。功能伊斯南用于识别具有缺失数据的基因，使用索引命令用于删除具有缺失数据的基因。

纳丁德=任何（Isnan（yeastvalues），2）;yeastvalues（纳丁德，:) = [];基因（Naninindes）= [];元素个数(基因)

ans=6276

如果您要绘制所有其余配置文件的表达式配置文件，您将看到大多数配置文件是扁平的，与其他配置文件没有显著差异。这个平坦的数据显然是有用的，因为它表明与这些谱图相关的基因不受双auxic转移的显著影响;然而，在这个例子中，您感兴趣的是伴随双auxic转移的表达变化较大的基因。您可以使用生物信息学工具箱™中的过滤功能来删除具有不同类型配置文件的基因，这些配置文件不能提供有关受代谢变化影响的基因的有用信息。

你可以使用genevarfilter滤除随时间变化小的基因的功能。该函数返回与变量大小相同的逻辑数组(即掩码)基因与一行行相对应的yeastvalues方差大于第10个百分位数，零对应于低于阈值的。您可以使用掩码对值建立索引，并删除过滤的基因。

掩码=genevarfilter（YeastValue）；yeastvalues=yeastvalues（掩码，：）；基因=基因（面具）；努梅尔（基因）

ans=5648

功能genelowvalfilter去除绝对表达值很低的基因。注意，这些筛选函数还可以自动计算筛选后的数据和名称，因此没有必要使用掩码索引原始数据。

[mask，yeastvalues，genes]=genelowvalfilter（yeastvalues，genes，“absval”，log2（3））；numel（基因）

ANS = 822.

最后，您可以使用该函数geneentropyfilter删除其配置文件具有低熵的基因，例如数据的第15位熵级别。

[面膜，酵母，基因] =基因裂解（酵母，基因，“prctile”15);元素个数(基因)

ANS = 614.

聚类分析

现在您已经有了一个可管理的基因列表，您可以使用Statistics和Machine Learning Toolbox™中的一些不同的聚类技术来查找配置文件之间的关系。对于分层聚类，函数pdist计算配置文件之间的成对距离和联动创建分层集群树。

corrdist = pdist（yeastvalues，“科尔”); clusterTree=链接（corrDist，'平均数'）;

这个簇函数根据截断距离或最大簇数计算簇。在这种情况下maxclust选项用于识别16个不同的群集。

集群=集群（集群树，“maxclust”16);

这些簇中的基因图谱可以使用一个简单的循环和子图命令

数字为C = 1:16 subplot(4,4, C);情节(次,yeastvalues ((: = = c)集群)');轴紧的结束sgtitle('配置文件的分层群集'）;

统计和机器学习工具箱也有一个k -均值聚类函数。同样，我们发现了16个簇，但由于算法不同，这些簇不一定与分层聚类发现的簇相同。

初始化随机数生成器的状态，以确保由这些命令生成的图形匹配此示例的HTML版本中的图。

RNG（'默认'）;[CIDX，CTRS] = kmeans（yeastvalues，16，“距离”,“科尔”,'rep'，5，“disp”,“最后一次”）;数字为c=1:16子图（4,4，c）；图（时间，年值（（cidx==c），：）'）；轴紧的结束sgtitle(“概况的K-Means聚类”）;

重复1，21次迭代，总距离=23.4699。重复2，22次迭代，总距离=23.5615。重复3，10次迭代，总距离=24.823。重复4，28次迭代，总距离=23.4501。重复5，19次迭代，总距离=23.5109。最佳总距离=23.4501

你可以绘制质心而不是绘制所有配置文件。

数字为C = 1:16 subplot(4,4, C);情节(次,点击率数据(c:) ');轴紧的轴离开结束sgtitle(“概况的K-Means聚类”）;

你可以使用clustergram功能要从分层聚类的输出中创建表达式的热图和树木图。

cgObj = clustergram (yeastvalues(:, 2:结束),'rowlabels'，基因，“专栏标签”，次（2：结束）；

主要成分分析

主成分分析（PCA）是一种有用的技术，可用于降低大型数据集（如微阵列数据集）的维数。PCA还可用于在噪声数据中查找信号。功能地图计算数据集的主要组成部分并创建结果的散点图。您可以交互方式从其中一个绘图中选择数据点，并且这些点在另一个绘图中自动突出显示。这使您可以同时可视化多个维度。

h=mapcaplot（YeastValue，基因）；

请注意，前两个主要成分的分数的散点图表明有两个不同的区域。这不是出乎意料的，因为过滤过程删除了具有低方差或低信息的许多基因。这些基因已经出现在散点图的中间。

如果要查看主成分的值，则主成分分析统计和机器学习工具箱中的函数用于计算数据集的主成分。

[pc，zscores，pcvars]=pca（年值）；

第一个输出，个人电脑，是一个主要成分的矩阵yeastvalues数据。矩阵的第一列是第一个主分量，第二列是第二个主分量，以此类推。第二个输出,zscores，由主成分得分组成，即主成分空间中YeastValue的表示。第三个输出，pcvars，包含主成分差异，这可以测量每个主组件的数据算法的数量。

很明显，第一主成分占模型中方差的大部分。您可以计算每个组件所占差异的确切百分比，如下所示。

PCVAR/总和（PCVAR）*100

Ans = 79.8316 9.5858 4.0781 2.6486 2.1723 0.9747 0.7089

这意味着差异的差异占前两个主要成分的差异。你可以使用浓汤命令以查看方差的累积和。

Cumsum（PCVars./sum（PCVARS）* 100）

ANS = 79.8316 89.4174 93.4955 96.1441 98.3164 99.2911 100.0000

如果希望对主成分的打印有更多的控制，可以使用散射函数。

图散射(zscores (: 1), zscores (:, 2));包含(“第一主成分”)；伊莱贝尔(“第二主成分”）;标题（“主成分散点图”）;

创建散点图的另一种方法是使用函数g箭偶来自统计学和机器学习工具箱。g箭偶创建一个分组散点图，其中每一组的点都有不同的颜色或标记。您可以使用clusterdata，或任何其他聚类功能，以对点进行分组。

图PCClusters = ClusterData（Zscores（：，1：2），“maxclust”8.“联系”,“影音”）;gscatter (zscores (: 1) zscores (:, 2), pcclusters)包含(“第一主成分”)；伊莱贝尔(“第二主成分”）;标题（“带彩色簇的主成分散点图”）;

自组织地图

如果您有深度学习工具箱™，您可以使用自组织映射(SOM)来聚类数据。

％检查是否安装了深度学习工具箱如果~((存在“selforgmap”）,“文件”) disp (“本例的自组织映射部分需要深度学习工具箱。”)返回结束

这个selforgmap函数创建一个新的SOM网络对象。此示例将使用前两个主组件生成一个索峰。

P=zscores（：，1:2）”；net=selforgmap（[4]）；

使用默认参数列车。

净=列车（净，P）；

用plotsom通过数据散点图显示网络。请注意，SOM算法使用随机起始点，因此每次运行的结果都会有所不同。

图绘图（p（1，:)，p（2，:)，'。G','Markersize'等一下在plotsom（net.iw{1,1}，net.layers{1}.distance）保持不变离开

您可以通过查找数据集中的每个点来分配使用SOM的群集。

距离= dist (P’,net.IW{1}”);[d, cndx] = min(距离,[],2);% CNDX包含集群指数图g箭偶（p（1，:)，p（2，:)，cndx）;传奇离开；持有在plotsom（net.iw{1,1}，net.layers{1}距离）；持有离开

关闭所有数字。

接近(“所有”）;删除(cgObj);删除(h);

参考

[1] DeRisi J.L.， Iyer, V.R. and Brown, P.O.，“在基因组规模上探索基因表达的代谢和遗传控制”，科学，278(5338):680- 6,1997。