From 3c8d37358bd2b505e8152a646214677c7fd52898 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jibidar Date: Tue, 7 Jan 2025 13:29:53 +0100 Subject: [PATCH] correction de theox --- Projet.Rmd | 34 +++++++++++++++++----------------- 1 file changed, 17 insertions(+), 17 deletions(-) diff --git a/Projet.Rmd b/Projet.Rmd index eca9840..be31d6e 100644 --- a/Projet.Rmd +++ b/Projet.Rmd @@ -159,10 +159,10 @@ On voit que même sans réduire les données, chaque variable s'exprime environ # traitement 1 corrélation avec l'expression des genes du T1 T2 et T3 -ggplot(T,aes(y=T$T1_6H_R1,x=T$ExpT1))+ - geom_boxplot() -ggplot(T,aes(y=T$T1_6H_R2,x=T$ExpT1))+ - geom_boxplot() +#ggplot(T,aes(y=T$T1_6H_R1,x=T$ExpT1))+ + #geom_boxplot() +#ggplot(T,aes(y=T$T1_6H_R2,x=T$ExpT1))+ + #geom_boxplot() ggplot(T,aes(y=T$T1_6H_R1,x=T$ExpT2))+ geom_boxplot() ggplot(T,aes(y=T$T1_6H_R2,x=T$ExpT2))+ @@ -178,10 +178,10 @@ ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R1,x=T$ExpT1))+ geom_boxplot() ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R2,x=T$ExpT1))+ geom_boxplot() -ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R1,x=T$ExpT2))+ - geom_boxplot() -ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R2,x=T$ExpT2))+ - geom_boxplot() +#ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R1,x=T$ExpT2))+ + #geom_boxplot() +#ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R2,x=T$ExpT2))+ + #geom_boxplot() ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R1,x=T$ExpT3))+ geom_boxplot() ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R2,x=T$ExpT3))+ @@ -196,15 +196,15 @@ ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R1,x=T$ExpT2))+ geom_boxplot() ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R2,x=T$ExpT2))+ geom_boxplot() -ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R1,x=T$ExpT3))+ - geom_boxplot() -ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R2,x=T$ExpT3))+ - geom_boxplot() +#ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R1,x=T$ExpT3))+ + #geom_boxplot() +#ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R2,x=T$ExpT3))+ + #geom_boxplot() ``` ### Analyse des boxplots : - traitement 1 (réplicats 1 et 2) -Les genes sur-exprimés au T1 n'ont pas changé d'expression relativement à l'absence de traitement durant le T2. +Les genes sur-exprimés au T1 sont non-exprimé durant le T2. Il est difficile d'observer une catégorie de genes de T1 qui se soient sous exprimés dans T2. De même pour la sur-expression dans T2. Ceux qui s'étaient sur-exprimés au T1 ont affiché aucun changement semblent ne pas avoir changé d'expression au T3 ( relativement à l'absence de traitement). @@ -554,7 +554,7 @@ ggplot(df,aes(x=K,y=Iintra))+ ```{r,fig.cap="Visualisation du critère de Silhouette en fonction du nombre de classes demandées pour le clustering"} Silhou<-NULL for (k in 2:Kmax){ - aux<-silhouette(reskmeanscl_2[,k-1], daisy(s)) + aux<-silhouette(reskmeanscl_2[,k-1], daisy(s_2)) Silhou<-c(Silhou,mean(aux[,3])) } @@ -563,7 +563,7 @@ ggplot(df,aes(x=K,y=Silhouette))+ geom_point()+ geom_line()+theme(legend.position = "bottom") -aux<-silhouette(reskmeanscl_2[,3-1], daisy(s)) +aux<-silhouette(reskmeanscl_2[,3-1], daisy(s_2)) fviz_silhouette(aux)+ theme(plot.title = element_text(size =9)) rm(df,Silhou,aux) @@ -615,10 +615,10 @@ set.seed(123) # Pour rendre les résultats reproductibles dbscan_res = dbscan::dbscan(s_2, eps = 2, minPts = round(log(nrow(s_2)))) # Ajouter les clusters résultants à DataExpMoy -DataExpMoy$DBSCAN_Cluster <- as.factor(dbscan_res$cluster) # Les clusters DBSCAN +#DataExpMoy$DBSCAN_Cluster <- as.factor(dbscan_res$cluster) # Les clusters DBSCAN # Visualiser les clusters -fviz_cluster(dbscan_res, data = data_for_clustering, +fviz_cluster(dbscan_res, data = s_2, geom = "point", ellipse = FALSE, # Pas d'ellipse pour DBSCAN show.clust.cent = FALSE, # Pas de centres pour DBSCAN palette = "jco") +