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Blessing Jibidar 2025-01-15 18:46:25 +01:00
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@ -35,12 +35,12 @@ library(circlize)
```{r,echo=FALSE,results = FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,fig.show='hide'} ```{r,echo=FALSE,results = FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,fig.show='hide'}
set.seed(1234) set.seed(1234)
# chargement de la table, /!\ séparateur point virgule car on dirait que les données sont dans un genre de csv
T = read.table("DataProjet3MIC-2425.txt",header=TRUE,sep=";") T = read.table("DataProjet3MIC-2425.txt",header=TRUE,sep=";")
T$ExpT1 = as.factor(T$ExpT1) T$ExpT1 = as.factor(T$ExpT1)
T$ExpT2 = as.factor(T$ExpT2) T$ExpT2 = as.factor(T$ExpT2)
T$ExpT3 = as.factor(T$ExpT3) T$ExpT3 = as.factor(T$ExpT3)
#centrer T # petit regard sur les données
head(T) head(T)
summary(T) summary(T)
@ -51,9 +51,9 @@ levels(T$ExpT1)
# Contenu du jeu de données : # Contenu du jeu de données :
$$\text{3 variables qualitatives nominales représentant l'expression du gêne } g \text{ dont les modalités sont } \{"sur","sous","non"\}. \\ \text{ Chaque variable correspond respectivement à la différence d'expression du gêne mesurée à la 6ème heure lors du traitement }\\ T \in \{T1,T2,T3\} \text{ en moyenne, sur les réplicats } \{R1,R2\}$$ Le jeu de données contient 3 variables qualitatives nominales représentant l'expression du gêne g dont les modalités sont {"sur","sous","non"}. Chaque variable correspond respectivement à la différence d'expression du gêne mesurée à la 6ème heure lors du traitement T appartient à {T1,T2,T3} en moyenne, sur les réplicats {R1,R2}.
$$3\times6 + 3\times6 = 36 \text{ variables quantitatives continues représentant les effets des traitements sur l'expression des gênes T1 T2 et T3 à 1h,2h,3h,4h,5h,6h}\\ \text{après l'administration pour les replicats } \{R1,R2\} \text{, par rapport à leur expression à T=0 ( sans traitement).} \\ \text{Ce jeu de données contient des relevés sur 542 individus, ici des gênes.}$$ 3x6 + 3x6 = 36 variables quantitatives continues représentant les effets des traitements sur l'expression des gênes T1 T2 et T3 à 1h,2h,3h,4h,5h,6h après l'administration pour les replicats {R1,R2}, par rapport à leur expression à T=0 ( sans traitement). Ce jeu de données contient des relevés sur 542 individus, ici des gênes.
# Analyse unidimentionnelle : # Analyse unidimentionnelle :
@ -89,15 +89,11 @@ T1 quant à lui se démarque grandement par une large majorité (Un peu plus de
## Expression relative des gênes mesurées à intervalle régulier ## Expression relative des gênes mesurées à intervalle régulier
```{r, fig.height=5,fig.cap="Histogrammes de l'expression relative des gènes aux différents relevés lors du traitement T1",echo=FALSE,results = FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,fig.show='hide'} ```{r, fig.height=5,fig.cap="Histogrammes de l'expression relative des gènes aux différents relevés lors du traitement T1",echo=FALSE,results = FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,fig.show='hide'}
#apply(T[-c(37:39)],2,function(col){
# which(T == col)
#hist(col, main = paste("Histogram of", colnames(T)[which(T == col)[2]]),
# xlab = "Values", col = "lightblue", border = "black")
#})
T_long = melt(T[c(1,2,3,4,5,6,19,20,21,22,23,24)]) T_long = melt(T[c(1,2,3,4,5,6,19,20,21,22,23,24)])
ggplot(T_long, aes(x = value)) + ggplot(T_long, aes(x = value)) +
geom_histogram(binwidth = 1, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.7) + geom_histogram(binwidth = 1, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.7) +
facet_wrap(~variable,scales = "free",ncol=6) + facet_wrap(~variable,scales = "free",ncol=6) + # va créer un sous graphique pour chaque variable, sans forcément la même échelle sur les 2 axes
labs(title = "Histogrammes de l'expression relative des gènes aux différents relevés lors du traitement T1", x = "Valeurs", y = "Effectifs") labs(title = "Histogrammes de l'expression relative des gènes aux différents relevés lors du traitement T1", x = "Valeurs", y = "Effectifs")
``` ```
```{r, fig.height=5,fig.cap="Histogrammes de l'expression relative des gènes aux différents relevés lors du traitement T2",echo=FALSE,results = FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,fig.show='hide'} ```{r, fig.height=5,fig.cap="Histogrammes de l'expression relative des gènes aux différents relevés lors du traitement T2",echo=FALSE,results = FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,fig.show='hide'}
@ -126,7 +122,7 @@ c.f le document RMarkdown pour les histogrammes.
## Boxplots des différentes variables quantitatives du jeu de données ## Boxplots des différentes variables quantitatives du jeu de données
```{r,fig.height=4,message=FALSE,warning=FALSE,fig.cap="\\label{fig:boxplot1}Boxplots des différentes variables du jeu de données lors du réplicat R1"} ```{r,fig.height=4,message=FALSE,warning=FALSE,fig.cap="\\label{fig:boxplot1}Boxplots des différentes variables du jeu de données lors du réplicat R1"}
ggplot(melt(T[1:18]),aes(x=variable,y=value))+ ggplot(melt(T[1:18]),aes(x=variable,y=value))+ # multiplie chaque gène par chaque variable, on va donc avoir plusieurs lignes avec le même gène mais une autre colonne va donner sa valeur sur une variable précise
geom_boxplot()+ theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust = 0.5, hjust = 1)) geom_boxplot()+ theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust = 0.5, hjust = 1))
``` ```
@ -201,7 +197,9 @@ Nous avons généré la matrice de covariance de nos données sans les variables
```{r, fig.height = 4,fig.cap="\\label{fig:covplot1}Visualisation de la matrice de covariance des variables quantitatives sur le replicat R1"} ```{r, fig.height = 4,fig.cap="\\label{fig:covplot1}Visualisation de la matrice de covariance des variables quantitatives sur le replicat R1"}
# calcul de la matrice de covariance sur R1
cr = cor(T[c(1:18)]) cr = cor(T[c(1:18)])
# affichage
corrplot(cr,method="ellipse", type="lower", bg = "lightgrey") corrplot(cr,method="ellipse", type="lower", bg = "lightgrey")
``` ```
@ -263,7 +261,9 @@ Nous décidons de faire directement une ACP car, comme mentionné plus tôt lors
```{r, fig.width=10, fig.height=5, fig.cap="\\label{fig:vp1}Participation des chaque valeur propre de la matrice de correlation à l'intertie totale des données"} ```{r, fig.width=10, fig.height=5, fig.cap="\\label{fig:vp1}Participation des chaque valeur propre de la matrice de correlation à l'intertie totale des données"}
donnees_transposees = t(T[-c(37:39)]) donnees_transposees = t(T[-c(37:39)])
# ACP sans centrer ni réduire, on cache les graphes automatiques
res_pca<-PCA(donnees_transposees,scale.unit=FALSE,graph=FALSE) res_pca<-PCA(donnees_transposees,scale.unit=FALSE,graph=FALSE)
# on montre d'abord le graphe des vp
fviz_eig(res_pca) fviz_eig(res_pca)
``` ```
@ -277,6 +277,8 @@ On voit qu'on dépasse 80% de l'inertie totale rien qu'avec les deux premieres v
```{r,fig.width=8,fig.cap="\\label{fig:acp1}Projection des individus dans le plan factoriel et corrélations des variables avec les composantes principales"} ```{r,fig.width=8,fig.cap="\\label{fig:acp1}Projection des individus dans le plan factoriel et corrélations des variables avec les composantes principales"}
plot1=fviz_pca_ind(res_pca,label="all") plot1=fviz_pca_ind(res_pca,label="all")
# on met un habillage en fonction des modalités des variables qualitatives, on voit beaucoup mieux
plot2=fviz_pca_var(res_pca,axes=c(1,2),label="none",habillage=T$ExpT1, geom=c("point")) plot2=fviz_pca_var(res_pca,axes=c(1,2),label="none",habillage=T$ExpT1, geom=c("point"))
plot3=fviz_pca_var(res_pca,axes=c(1,2),label="none",habillage=T$ExpT2, geom=c("point")) plot3=fviz_pca_var(res_pca,axes=c(1,2),label="none",habillage=T$ExpT2, geom=c("point"))
plot4=fviz_pca_var(res_pca,axes=c(1,2),label="none",habillage=T$ExpT3, geom=c("point")) plot4=fviz_pca_var(res_pca,axes=c(1,2),label="none",habillage=T$ExpT3, geom=c("point"))
@ -316,7 +318,7 @@ L'objectif du clustering est de regrouper des individus (ici, les Tt_sH_Rr) en g
Nous avons commencé par effectuer un clustering avec la méthode K-means basée sur des estimations de nombre de clusters optimaux avec Silhouette et Calinski-Harabasz ainsi que l'inertie intra-classe, pour finir par effectuer un clustering avec la méthode CAH dont le nombre de classes est déterminé par l'indice de Calinski-Harabasz calculé sur des coupures du dendogramme. Nous avons commencé par effectuer un clustering avec la méthode K-means basée sur des estimations de nombre de clusters optimaux avec Silhouette et Calinski-Harabasz ainsi que l'inertie intra-classe, pour finir par effectuer un clustering avec la méthode CAH dont le nombre de classes est déterminé par l'indice de Calinski-Harabasz calculé sur des coupures du dendogramme.
Pour le dendogramme, nous avons utilisé la mesure d'agrégation de Ward car il y a trop de points pour utiliser la mesure euclidienne avec efficacité. Pour le dendogramme, nous avons utilisé la méthode d'agrégation de Ward car il y a trop de points pour utiliser la mesure euclidienne avec efficacité.
### Clustering k-means ### Clustering k-means
@ -325,9 +327,11 @@ On commence par afficher l'inertie intra classe en fonction du nombre de classe
```{r,fig.width=5,fig.cap="\\label{fig:intra1}Visualisation de l'inertie intra-classe en fonction du nombre de classes demandées pour le clustering"} ```{r,fig.width=5,fig.cap="\\label{fig:intra1}Visualisation de l'inertie intra-classe en fonction du nombre de classes demandées pour le clustering"}
#centrage et réduction des données
s = donnees_transposees s = donnees_transposees
set.seed(1234) set.seed(1234)
# code pour générer le graphe d'inertie intra issu du TP
Kmax<-15 Kmax<-15
reskmeanscl=matrix(0,nrow=nrow(s),ncol=Kmax-1) reskmeanscl=matrix(0,nrow=nrow(s),ncol=Kmax-1)
Iintra<-NULL Iintra<-NULL
@ -356,6 +360,9 @@ Sur la Figure \ref{fig:intra1} on dénote un coude dans la courbe d'inertie int
```{r,fig.cap="\\label{fig:sil1}Visualisation du critère de Silhouette et de Calinski-Harabasz en fonction du nombre de classes demandées pour le clustering",fig.width=5} ```{r,fig.cap="\\label{fig:sil1}Visualisation du critère de Silhouette et de Calinski-Harabasz en fonction du nombre de classes demandées pour le clustering",fig.width=5}
set.seed(1234) set.seed(1234)
# code pour générer le graphe Silhouette issu du TP
Silhou<-NULL Silhou<-NULL
for (k in 2:Kmax){ for (k in 2:Kmax){
aux<-silhouette(reskmeanscl[,k-1], daisy(s)) aux<-silhouette(reskmeanscl[,k-1], daisy(s))
@ -390,7 +397,7 @@ grid.arrange(p11,p12,ncol=2)
Sur la Figure \ref{fig:sil1} Silhouette et l'indice de Calinski-Harabasz ont un pic à 2, mais cela est normal sachant que Silhouette et l'indice de Calinski-Harabasz ont tendance à sous-estimer le nombre de clusters. Sur la Figure \ref{fig:sil1} Silhouette et l'indice de Calinski-Harabasz ont un pic à 2, mais cela est normal sachant que Silhouette et l'indice de Calinski-Harabasz ont tendance à sous-estimer le nombre de clusters.
### visualisation du clustering ### visualisation du clustering
```{r,fig.cap="\\label{fig:clust1}Visualisation des clusters générés par la méthode kmeans dans le plan factoriel 1,2",echo=FALSE,message=FALSE} ```{r,fig.cap="\\label{fig:clust1}Visualisation des clusters générés par la méthode kmeans dans le plan factoriel 1,2",echo=FALSE,message=FALSE,results='hide'}
set.seed(1234) set.seed(1234)
#graphes des clusters #graphes des clusters
res_kmeans = kmeans(s,4) res_kmeans = kmeans(s,4)
@ -431,9 +438,10 @@ Après comparaison sur la Figure \ref{fig:clust1}, on choisit 2 classes car cela
```{r, fig.width=5, fig.cap="\\label{fig:cah1}Visualisation du critère de Calinski-Harabasz en fonction du nombre de classes demandées pour le clustering"} ```{r, fig.width=5, fig.cap="\\label{fig:cah1}Visualisation du critère de Calinski-Harabasz en fonction du nombre de classes demandées pour le clustering"}
set.seed(1234) set.seed(1234)
dx<-dist(donnees_transposees) dx<-dist(donnees_transposees) # matrice de distance pour appliquer la méthode classification hierarchique dessus
hward<-hclust(dx,method = "ward.D2") hward<-hclust(dx,method = "ward.D2") # construis le dendogramme avec la méthode d'agregation de ward
# index.G1 est l'indice de Calinski-Harabasz, code repris du TP
CH<-NULL CH<-NULL
for (k in 2:Kmax){ for (k in 2:Kmax){
CH<-c(CH,index.G1(x=donnees_transposees, cl= cutree(hward,k))) CH<-c(CH,index.G1(x=donnees_transposees, cl= cutree(hward,k)))
@ -454,13 +462,17 @@ En regardant la Figure \ref{fig:cah1}, on choisit alors de prendre 2 classes par
```{r, fig.width=5, warning=FALSE, fig.cap="\\label{fig:dend1}Dendogramme du clustering de l'ACP des variables Tt en tant qu'individus, obtenu par méthode CAH"} ```{r, fig.width=5, warning=FALSE, fig.cap="\\label{fig:dend1}Dendogramme du clustering de l'ACP des variables Tt en tant qu'individus, obtenu par méthode CAH"}
set.seed(1234) set.seed(1234)
# clustering par découpage du dendogramme
ClustCH<-cutree(hward,k=2) ClustCH<-cutree(hward,k=2)
# plot le dendogramme
plot1=fviz_dend(hward,k=2,show_labels=FALSE) plot1=fviz_dend(hward,k=2,show_labels=FALSE)
# plot les individus et affiche les clusters
plot2=fviz_pca_ind(res_pca, habillage = as.factor(ClustCH), geom = c("point")) plot2=fviz_pca_ind(res_pca, habillage = as.factor(ClustCH), geom = c("point"))
grid.arrange(plot1,plot2,ncol=2) grid.arrange(plot1,plot2,ncol=2)
``` ```
\vspace{1cm} \vspace{1cm}
@ -471,7 +483,7 @@ La classification obtenue est en accord avec les observations faites lors de l'A
```{r,fig.width=5,fig.cap="\\label{fig:chord1}Diagramme mettant en valeur l'exacte correspondance des classes entre les deux clusterings"} ```{r,fig.width=5,fig.cap="\\label{fig:chord1}Diagramme mettant en valeur l'exacte correspondance des classes entre les deux clusterings"}
# kmeans et CAH # comparaison kmeans et CAH, code issu de la correction d'un TP
clust1f = paste("CLkm-",res_kmeans$cluster, sep="") clust1f = paste("CLkm-",res_kmeans$cluster, sep="")
clust2f = paste("CLCAH-", cutree(hward,2), sep="") clust2f = paste("CLCAH-", cutree(hward,2), sep="")
chordDiagram(table(clust1f,clust2f)) chordDiagram(table(clust1f,clust2f))
@ -534,9 +546,9 @@ Pour l'ACP de DataExpMoy, nous avons centré et réduit les données car cela do
```{r, fig.width=5,fig.cap="\\label{fig:vp2}Participation de chaque valeur propre à l'inertie totale des données"} ```{r, fig.width=5,fig.cap="\\label{fig:vp2}Participation de chaque valeur propre à l'inertie totale des données"}
# Effectuer l'ACP # on fait l'acp
res_pca2 = PCA(DataExpMoy, scale.unit = TRUE, graph = FALSE) res_pca2 = PCA(DataExpMoy, scale.unit = TRUE, graph = FALSE)
# Création des graphiques
plot1 = fviz_eig(res_pca2) plot1 = fviz_eig(res_pca2)
plot1 plot1
``` ```
@ -582,6 +594,8 @@ Nous allons maintenant afficher les points dans les dimensions de l'ACP, coloré
```{r, fig.height=7, fig.cap="\\label{fig:proj1}Données sous forme de points dans les dimensions de l'ACP, colorés en fonction des modalités des 3 variables qualitatives ExpT1, ExpT2 et ExpT3."} ```{r, fig.height=7, fig.cap="\\label{fig:proj1}Données sous forme de points dans les dimensions de l'ACP, colorés en fonction des modalités des 3 variables qualitatives ExpT1, ExpT2 et ExpT3."}
# on change l'habillage des graphes des individus à chaque ligne pour montrer selon les différentes variables qualitatives quelles modalités ils prennent
p11 = fviz_pca_ind(res_pca2,habillage=T$ExpT1,geom=c("point")) p11 = fviz_pca_ind(res_pca2,habillage=T$ExpT1,geom=c("point"))
p12 = fviz_pca_ind(res_pca2,habillage=T$ExpT2,geom=c("point")) p12 = fviz_pca_ind(res_pca2,habillage=T$ExpT2,geom=c("point"))
p13 = fviz_pca_ind(res_pca2,habillage=T$ExpT3,geom=c("point")) p13 = fviz_pca_ind(res_pca2,habillage=T$ExpT3,geom=c("point"))
@ -608,11 +622,13 @@ On confirme donc bien notre analyse descriptive préliminaire, et nos suppositio
L'objectif de ce clustering est de regrouper des individus (ici, des gènes) en groupes homogènes selon leurs similarités. L'objectif de ce clustering est de regrouper des individus (ici, des gènes) en groupes homogènes selon leurs similarités.
```{r,fig.cap="\\label{fig:sil2}Visualisation de l'inertie intra-classe et Silouhette en fonction du nombre de classes demandées pour le clustering",fig.width=5} ```{r,fig.cap="\\label{fig:sil2}Visualisation de l'inertie intra-classe et Silouhette en fonction du nombre de classes demandées pour le clustering",fig.width=5}
#centrage et réduction des données
set.seed(1234) set.seed(1234)
#centrage et réduction des données
s_2 = scale(DataExpMoy[-c(19:21)]) s_2 = scale(DataExpMoy[-c(19:21)])
# code issu des TPs pour afficher le graphe d'inertie intra-classe en fonction du nombre de classe
reskmeanscl_2<-matrix(0,nrow=nrow(s_2),ncol=Kmax-1) reskmeanscl_2<-matrix(0,nrow=nrow(s_2),ncol=Kmax-1)
Iintra<-NULL Iintra<-NULL
for (k in 2:Kmax){ for (k in 2:Kmax){
@ -655,8 +671,9 @@ En lisant le graphe de l'inertie intra-classe (Figure \ref{fig:sil2}), on observ
```{r,fig.cap="\\label{fig:clust2}Visualisation des clusters générés par la méthode kmeans dans le plan factoriel 1,2",fig.width=5} ```{r,fig.cap="\\label{fig:clust2}Visualisation des clusters générés par la méthode kmeans dans le plan factoriel 1,2",fig.width=5}
set.seed(1234) set.seed(1234)
#graphes des clusters #kmeans definitif
res_kmeans_2 = kmeans(s_2,3) res_kmeans_2 = kmeans(s_2,3)
#graphes des clusters
fviz_cluster(res_kmeans_2,data=s_2, fviz_cluster(res_kmeans_2,data=s_2,
ellipse.type="norm",labelsize=8, ellipse.type="norm",labelsize=8,
geom=c("point")) geom=c("point"))
@ -669,11 +686,14 @@ fviz_cluster(res_kmeans_2,data=s_2,
```{r, fig.width=9,message=FALSE,warning=FALSE, fig.cap="\\label{fig:cah2}Dendogramme du clustering de l'ACP, obtenu par méthode CAH",fig.width=5,echo=FALSE, } ```{r, fig.width=9,message=FALSE,warning=FALSE, fig.cap="\\label{fig:cah2}Dendogramme du clustering obtenu par méthode CAH",fig.width=5,echo=FALSE, }
# matrice de distances entre les points
dx=dist(s_2) dx=dist(s_2)
# calcule le clustering CAH avec la méthode d'agregation de ward
hward=hclust(dx,method = "ward.D2") hward=hclust(dx,method = "ward.D2")
# affiche le dendogramme
fviz_dend(hward,k=3, fviz_dend(hward,k=3,
show_labels = FALSE, show_labels = FALSE,
palette = "npg", palette = "npg",
@ -699,36 +719,43 @@ Nous avons généré 3 graphiques (Figure \ref{fig:evol1}) , représentant l'év
```{r,fig.width=10, fig.cap="\\label{fig:evol1}Graphiques représentant l'évolution de l'expression moyenne des gènes par cluster et par traitement",warning=FALSE} ```{r,fig.width=10, fig.cap="\\label{fig:evol1}Graphiques représentant l'évolution de l'expression moyenne des gènes par cluster et par traitement",warning=FALSE}
DataExpMoy$GeneID <- rownames(DataExpMoy) # on nomme les gènes dans la matrice
DataExpMoy$GeneID = rownames(DataExpMoy)
# stoquage plus utile du clustering
DataExpMoy$Cluster = as.factor(res_kmeans_2$cluster)
DataExpMoy$Cluster <- as.factor(res_kmeans_2$cluster) # Transforme les données de format large en format long. Chaque colonne (sauf Cluster et GeneID) devient une ligne.
data_long = pivot_longer(
data_long <- pivot_longer(
DataExpMoy, DataExpMoy,
cols = -c(Cluster, GeneID), cols = -c(Cluster, GeneID),
names_to = "Condition", names_to = "Condition",
values_to = "Expression" values_to = "Expression"
) )
data_long <- separate( # Sépare la colonne "Condition" en deux nouvelles colonnes : "Traitement" et "Temps", en utilisant "_" comme séparateur.
data_long = separate(
data_long, data_long,
col = "Condition", col = "Condition",
into = c("Traitement", "Temps"), into = c("Traitement", "Temps"),
sep = "_" sep = "_"
) )
data_long$Temps <- as.numeric(gsub("H", "", data_long$Temps)) # Convertit les valeurs de la colonne Temps en nombres après avoir supprimé le suffixe "H".
data_long$Temps = as.numeric(gsub("H", "", data_long$Temps))
data_grouped <- group_by(data_long, Cluster, Traitement, Temps) # Groupe les données par Cluster, Traitement et Temps
data_mean <- summarise( data_grouped = group_by(data_long, Cluster, Traitement, Temps)
# Calcule la moyenne de l'expression génique pour chaque combinaison de Cluster, Traitement et Temps. Chaque moyenne va donner un point du graphe.
data_mean = summarise(
data_grouped, data_grouped,
Expression = mean(Expression), Expression = mean(Expression),
.groups = "drop" .groups = "drop"
) )
ggplot(data_mean, aes(x = Temps, y = Expression, group = Cluster, color = Cluster)) + ggplot(data_mean, aes(x = Temps, y = Expression, group = Cluster, color = Cluster)) +
geom_line(size = 1.2) + geom_line(size = 1.2) + # grosseur du trait
facet_wrap(~ Traitement, scales = "free_y") + facet_wrap(~ Traitement, scales = "free_y") + # va créer un sous graphique pour chaque traitement, sans forcément la même échelle sur l'axe y
labs( labs(
x = "Temps (heures)", x = "Temps (heures)",
y = "Expression génique (moyenne)" y = "Expression génique (moyenne)"
@ -784,34 +811,41 @@ fviz_cluster(res_kmeans_3,data=s_2,
```{r,fig.width=10, fig.cap="\\label{fig:evol2}Graphiques représentant l'évolution de l'expression moyenne des gènes par cluster et par traitement",warning=FALSE} ```{r,fig.width=10, fig.cap="\\label{fig:evol2}Graphiques représentant l'évolution de l'expression moyenne des gènes par cluster et par traitement",warning=FALSE}
set.seed(1234) set.seed(1234)
DataExpMoy$Cluster <- as.factor(res_kmeans_3$cluster) DataExpMoy$Cluster = as.factor(res_kmeans_3$cluster)
data_long <- pivot_longer( # Transforme les données de format large en format long. Chaque colonne (sauf Cluster et GeneID) devient une ligne.
data_long = pivot_longer(
DataExpMoy, DataExpMoy,
cols = -c(Cluster, GeneID), cols = -c(Cluster, GeneID),
names_to = "Condition", names_to = "Condition",
values_to = "Expression" values_to = "Expression"
) )
data_long <- separate( # Sépare la colonne "Condition" en deux nouvelles colonnes : "Traitement" et "Temps", en utilisant "_" comme séparateur.
data_long = separate(
data_long, data_long,
col = "Condition", col = "Condition",
into = c("Traitement", "Temps"), into = c("Traitement", "Temps"),
sep = "_" sep = "_"
) )
data_long$Temps <- as.numeric(gsub("H", "", data_long$Temps)) # Convertit les valeurs de la colonne Temps en nombres après avoir supprimé le suffixe "H".
data_long$Temps = as.numeric(gsub("H", "", data_long$Temps))
data_grouped <- group_by(data_long, Cluster, Traitement, Temps) # Groupe les données par Cluster, Traitement et Temps
data_mean <- summarise( data_grouped = group_by(data_long, Cluster, Traitement, Temps)
# Calcule la moyenne de l'expression génique pour chaque combinaison de Cluster, Traitement et Temps. Chaque moyenne va donner un point du graphe.
data_mean = summarise(
data_grouped, data_grouped,
Expression = mean(Expression), Expression = mean(Expression),
.groups = "drop" .groups = "drop"
) )
# plot
ggplot(data_mean, aes(x = Temps, y = Expression, group = Cluster, color = Cluster)) + ggplot(data_mean, aes(x = Temps, y = Expression, group = Cluster, color = Cluster)) +
geom_line(size = 1.2) + geom_line(size = 1.2) +
facet_wrap(~ Traitement, scales = "free_y") + facet_wrap(~ Traitement, scales = "free_y") + # va créer un sous graphique pour chaque traitement, sans forcément la même échelle sur l'axe y
labs( labs(
x = "Temps (heures)", x = "Temps (heures)",
y = "Expression génique (moyenne)" y = "Expression génique (moyenne)"

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@ -1,4 +1,4 @@
This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.22 (TeX Live 2022/dev/Debian) (preloaded format=pdflatex 2024.7.25) 15 JAN 2025 16:57 This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.22 (TeX Live 2022/dev/Debian) (preloaded format=pdflatex 2024.7.25) 15 JAN 2025 17:53
entering extended mode entering extended mode
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[]\OML/lmm/m/it/10 g[]\OMS/lmsy/m/n/10 f\OT1/lmr/m/n/10 "\OML/lmm/m/it/10 sur\O <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf, id=57, 459.7175pt x 208.78pt>
T1/lmr/m/n/10 "\OML/lmm/m/it/10 ; \OT1/lmr/m/n/10 "\OML/lmm/m/it/10 sous\OT1/lm
r/m/n/10 "\OML/lmm/m/it/10 ; \OT1/lmr/m/n/10 "\OML/lmm/m/it/10 non\OT1/lmr/m/n/
10 "\OMS/lmsy/m/n/10 g\OML/lmm/m/it/10 :[] [][] T \OMS/lmsy/m/n/10 2 f\OML/lmm/
m/it/10 T\OT1/lmr/m/n/10 1\OML/lmm/m/it/10 ; T\OT1/lmr/m/n/10 2\OML/lmm/m/it/10
; T\OT1/lmr/m/n/10 3\OMS/lmsy/m/n/10 g[]f\OML/lmm/m/it/10 R\OT1/lmr/m/n/10 1\O
ML/lmm/m/it/10 ; R\OT1/lmr/m/n/10 2\OMS/lmsy/m/n/10 g
[]
Overfull \hbox (947.64256pt too wide) detected at line 89
\OT1/lmr/m/n/10 3 \OMS/lmsy/m/n/10 ^^B \OT1/lmr/m/n/10 6 + 3 \OMS/lmsy/m/n/10 ^
^B \OT1/lmr/m/n/10 6 = 36[][] []\OMS/lmsy/m/n/10 f\OML/lmm/m/it/10 R\OT1/lmr/m/
n/10 1\OML/lmm/m/it/10 ; R\OT1/lmr/m/n/10 2\OMS/lmsy/m/n/10 g[][] []
[]
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf, id=24, 459.7175pt x 208.78pt>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf used
on input line 105. on input line 114.
(pdftex.def) Requested size: 459.74442pt x 208.7922pt. (pdftex.def) Requested size: 459.74442pt x 208.7922pt.
[1 [2 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf>]
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-6-1.pdf, id=76, 459.7175pt x 277.035pt
{/var/lib/texmf/fonts/map/pdftex/updmap/pdftex.map}]
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-6-1.pdf, id=64, 459.7175pt x 277.035pt
> >
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-6-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-6-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-6-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-6-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-6-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-6-1.pdf used
on input line 155. on input line 164.
(pdftex.def) Requested size: 459.71637pt x 277.03432pt. (pdftex.def) Requested size: 459.71637pt x 277.03432pt.
[2 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf>] <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-7-1.pdf, id=78, 460.72125pt x 315.1775
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-7-1.pdf, id=83, 460.72125pt x 315.1775
pt> pt>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-7-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-7-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-7-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-7-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-7-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-7-1.pdf used
on input line 188. on input line 197.
(pdftex.def) Requested size: 460.72012pt x 315.17673pt. (pdftex.def) Requested size: 460.72012pt x 315.17673pt.
[3 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-6-1.pdf>] [4 <./Projet_files/figu [3 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-6-1.pdf>] [4 <./Projet_files/figu
re-latex/unnamed-chunk-7-1.pdf>] re-latex/unnamed-chunk-7-1.pdf>]
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-1.pdf, id=116, 255.95625pt x 277.035 <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-1.pdf, id=110, 255.95625pt x 277.035
pt> pt>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-1.pdf used
on input line 232. on input line 241.
(pdftex.def) Requested size: 255.95561pt x 277.03432pt. (pdftex.def) Requested size: 255.95561pt x 277.03432pt.
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58. 67.
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File: ts1lmr.fd 2009/10/30 v1.6 Font defs for Latin Modern File: ts1lmr.fd 2009/10/30 v1.6 Font defs for Latin Modern
) [5 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-1.pdf>] ) [5 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-1.pdf>]
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77. 86.
(/usr/share/texmf/tex/latex/lm/t1lmtt.fd (/usr/share/texmf/tex/latex/lm/t1lmtt.fd
File: t1lmtt.fd 2009/10/30 v1.6 Font defs for Latin Modern File: t1lmtt.fd 2009/10/30 v1.6 Font defs for Latin Modern
) )
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-11-1.pdf, id=136, 712.6625pt x 349.305 <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-11-1.pdf, id=132, 712.6625pt x 349.305
pt> pt>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-11-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-11-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-11-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-11-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-11-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-11-1.pdf used
on input line 341. on input line 350.
(pdftex.def) Requested size: 469.74974pt x 230.24353pt. (pdftex.def) Requested size: 469.74974pt x 230.24353pt.
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-12-1.pdf, id=138, 562.1pt x 315.1775pt [6]
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-12-1.pdf, id=143, 562.1pt x 315.1775pt
> >
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-12-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-12-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-12-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-12-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-12-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-12-1.pdf used
on input line 359. on input line 368.
(pdftex.def) Requested size: 469.75067pt x 263.3959pt. (pdftex.def) Requested size: 469.75067pt x 263.3959pt.
[6] [7 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-11-1.pdf> <./Projet_files/fig [7 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-11-1.pdf>]
ure-latex/unnamed-chunk-12-1.pdf>] <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-13-1.pdf, id=160, 351.3125pt x 313.17p
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-13-1.pdf, id=169, 351.3125pt x 313.17p
t> t>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-13-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-13-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-13-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-13-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-13-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-13-1.pdf used
on input line 445. on input line 454.
(pdftex.def) Requested size: 351.32234pt x 313.17877pt. (pdftex.def) Requested size: 351.32234pt x 313.17877pt.
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-14-1.pdf, id=172, 351.3125pt x 313.17p [8 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-12-1.pdf>] [9 <./Projet_files/fig
ure-latex/unnamed-chunk-13-1.pdf>]
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-14-1.pdf, id=189, 351.3125pt x 313.17p
t> t>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-14-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-14-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-14-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-14-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-14-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-14-1.pdf used
on input line 462. on input line 471.
(pdftex.def) Requested size: 351.32234pt x 313.17877pt. (pdftex.def) Requested size: 351.32234pt x 313.17877pt.
[8] [9 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-13-1.pdf>] [10 <./Projet_file <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-15-1.pdf, id=191, 453.695pt x 315.1775
s/figure-latex/unnamed-chunk-14-1.pdf>]
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-15-1.pdf, id=206, 453.695pt x 315.1775
pt> pt>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-15-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-15-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-15-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-15-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-15-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-15-1.pdf used
on input line 494. on input line 489.
(pdftex.def) Requested size: 453.6939pt x 315.17673pt. (pdftex.def) Requested size: 453.6939pt x 315.17673pt.
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-16-1.pdf, id=208, 351.3125pt x 313.17p <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-16-1.pdf, id=193, 351.3125pt x 313.17p
t> t>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-16-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-16-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-16-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-16-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-16-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-16-1.pdf used
on input line 512. on input line 507.
(pdftex.def) Requested size: 351.32234pt x 313.17877pt. (pdftex.def) Requested size: 351.32234pt x 313.17877pt.
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-17-1.pdf, id=210, 345.29pt x 315.1775p <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-17-1.pdf, id=195, 345.29pt x 315.1775p
t> t>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-17-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-17-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-17-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-17-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-17-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-17-1.pdf used
on input line 524. on input line 519.
(pdftex.def) Requested size: 345.2944pt x 315.18153pt. (pdftex.def) Requested size: 345.2944pt x 315.18153pt.
[11 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-15-1.pdf>] [12 <./Projet_files/f [10 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-14-1.pdf>] [11 <./Projet_files/f
igure-latex/unnamed-chunk-16-1.pdf>] igure-latex/unnamed-chunk-15-1.pdf>] [12 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-c
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-18-1.pdf, id=242, 266.9975pt x 266.997 hunk-16-1.pdf>] [13 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-17-1.pdf>]
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-18-1.pdf, id=252, 266.9975pt x 266.997
5pt> 5pt>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-18-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-18-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-18-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-18-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-18-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-18-1.pdf used
on input line 547. on input line 542.
(pdftex.def) Requested size: 267.02126pt x 267.02126pt. (pdftex.def) Requested size: 267.02126pt x 267.02126pt.
[13 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-17-1.pdf>] <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-20-1.pdf, id=254, 351.3125pt x 313.17p
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-20-1.pdf, id=262, 351.3125pt x 313.17p
t> t>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-20-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-20-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-20-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-20-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-20-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-20-1.pdf used
on input line 578. on input line 573.
(pdftex.def) Requested size: 351.32234pt x 313.17877pt. (pdftex.def) Requested size: 351.32234pt x 313.17877pt.
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-21-1.pdf, id=264, 495.8525pt x 315.177 [14 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-18-1.pdf>] [15 <./Projet_files/f
igure-latex/unnamed-chunk-20-1.pdf>]
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-21-1.pdf, id=287, 495.8525pt x 315.177
5pt> 5pt>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-21-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-21-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-21-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-21-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-21-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-21-1.pdf used
on input line 592. on input line 587.
(pdftex.def) Requested size: 469.75583pt x 298.58974pt. (pdftex.def) Requested size: 469.75583pt x 298.58974pt.
[14 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-18-1.pdf>] [15 <./Projet_files/f [16 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-21-1.pdf>]
igure-latex/unnamed-chunk-20-1.pdf>] [16 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-c <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-22-1.pdf, id=303, 453.695pt x 495.8525
hunk-21-1.pdf>]
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-22-1.pdf, id=305, 453.695pt x 495.8525
pt> pt>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-22-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-22-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-22-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-22-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-22-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-22-1.pdf used
on input line 643. on input line 638.
(pdftex.def) Requested size: 453.6939pt x 495.85129pt. (pdftex.def) Requested size: 453.6939pt x 495.85129pt.
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-23-1.pdf, id=307, 351.3125pt x 313.17p <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-23-1.pdf, id=305, 351.3125pt x 313.17p
t> t>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-23-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-23-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-23-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-23-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-23-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-23-1.pdf used
on input line 672. on input line 667.
(pdftex.def) Requested size: 351.32234pt x 313.17877pt. (pdftex.def) Requested size: 351.32234pt x 313.17877pt.
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-24-1.pdf, id=309, 345.29pt x 315.1775p <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-24-1.pdf, id=307, 345.29pt x 315.1775p
t> t>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-24-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-24-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-24-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-24-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-24-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-24-1.pdf used
on input line 688. on input line 683.
(pdftex.def) Requested size: 345.2944pt x 315.18153pt. (pdftex.def) Requested size: 345.2944pt x 315.18153pt.
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-25-1.pdf, id=310, 338.26375pt x 300.12 <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-25-1.pdf, id=308, 338.26375pt x 300.12
125pt> 125pt>
File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-25-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-25-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-25-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-25-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-25-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-25-1.pdf used
on input line 697. on input line 692.
(pdftex.def) Requested size: 338.27322pt x 300.12967pt. (pdftex.def) Requested size: 338.27322pt x 300.12967pt.
LaTeX Warning: Reference `fig:proj2' on page 17 undefined on input line 708. LaTeX Warning: Reference `fig:proj2' on page 17 undefined on input line 703.
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-26-1.pdf, id=313, 706.64pt x 315.1775p <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-26-1.pdf, id=311, 706.64pt x 315.1775p
t> t>
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File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-27-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-27-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-27-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-27-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-27-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-27-1.pdf used
on input line 769. on input line 764.
(pdftex.def) Requested size: 345.2944pt x 315.18153pt. (pdftex.def) Requested size: 345.2944pt x 315.18153pt.
<Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-28-1.pdf, id=391, 706.64pt x 315.1775p <Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-28-1.pdf, id=389, 706.64pt x 315.1775p
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File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-28-1.pdf Graphic file (type pdf) File: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-28-1.pdf Graphic file (type pdf)
<use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-28-1.pdf> <use Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-28-1.pdf>
Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-28-1.pdf used Package pdftex.def Info: Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-28-1.pdf used
on input line 776. on input line 771.
(pdftex.def) Requested size: 469.75874pt x 209.52307pt. (pdftex.def) Requested size: 469.75874pt x 209.52307pt.
[22 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-27-1.pdf>] [23 <./Projet_files/f [22 <./Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-27-1.pdf>] [23 <./Projet_files/f
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221238 string characters out of 5849289 221098 string characters out of 5849289
552120 words of memory out of 5000000 550110 words of memory out of 5000000
31369 multiletter control sequences out of 15000+600000 31365 multiletter control sequences out of 15000+600000
526471 words of font info for 133 fonts, out of 8000000 for 9000 520273 words of font info for 128 fonts, out of 8000000 for 9000
1141 hyphenation exceptions out of 8191 1141 hyphenation exceptions out of 8191
74i,6n,77p,1149b,404s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,80000s 74i,6n,77p,1149b,397s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,80000s
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ips/lm/lm-ts1.enc}{/usr/share/texmf/fonts/enc/dvips/lm/lm-rm.enc}{/usr/share/te ips/lm/lm-ts1.enc}</usr/share/texmf/fonts/type1/public/lm/lmbx10.pfb></usr/shar
xmf/fonts/enc/dvips/lm/lm-mathsy.enc}{/usr/share/texmf/fonts/enc/dvips/lm/lm-ma e/texmf/fonts/type1/public/lm/lmbx12.pfb></usr/share/texmf/fonts/type1/public/l
thit.enc}</usr/share/texmf/fonts/type1/public/lm/lmbx10.pfb></usr/share/texmf/f m/lmr10.pfb></usr/share/texmf/fonts/type1/public/lm/lmr17.pfb></usr/share/texmf
onts/type1/public/lm/lmbx12.pfb></usr/share/texmf/fonts/type1/public/lm/lmmi10. /fonts/type1/public/lm/lmtt10.pfb>
pfb></usr/share/texmf/fonts/type1/public/lm/lmr10.pfb></usr/share/texmf/fonts/t Output written on Projet.pdf (23 pages, 623810 bytes).
ype1/public/lm/lmr17.pfb></usr/share/texmf/fonts/type1/public/lm/lmsy10.pfb></u
sr/share/texmf/fonts/type1/public/lm/lmtt10.pfb>
Output written on Projet.pdf (23 pages, 635558 bytes).
PDF statistics: PDF statistics:
548 PDF objects out of 1000 (max. 8388607) 532 PDF objects out of 1000 (max. 8388607)
439 compressed objects within 5 object streams 428 compressed objects within 5 object streams
112 named destinations out of 1000 (max. 500000) 112 named destinations out of 1000 (max. 500000)
33026 words of extra memory for PDF output out of 35830 (max. 10000000) 28930 words of extra memory for PDF output out of 29859 (max. 10000000)

Binary file not shown.