diff --git a/Projet.Rmd b/Projet.Rmd index 1b53283..8441c1d 100644 --- a/Projet.Rmd +++ b/Projet.Rmd @@ -1,6 +1,8 @@ --- title: "Projet" -output: html_document +output: + pdf_document: default + html_document: default date: "2024-12-04" --- @@ -12,6 +14,8 @@ library(reshape2) library(corrplot) library(FactoMineR) library(factoextra) +library(cluster) +library(mclust) ``` ```{r} @@ -19,6 +23,7 @@ T = read.table("DataProjet3MIC-2425.txt",header=TRUE,sep=";") T$ExpT1 = as.factor(T$ExpT1) T$ExpT2 = as.factor(T$ExpT2) T$ExpT3 = as.factor(T$ExpT3) +#centrer T head(T) summary(T) str(T) @@ -281,9 +286,7 @@ Contexte : les relevés aux heures sont décrits par les gènes ( les gènes son - les genes proches d'un axe sont très représentés par celui-ci - les genes dont l'angle entre eux est petit sont corrélés entre eux -#### Dire : Ce coté on voit bien qu'on est plus ce type de gènes et vers le haut c'est plutot ce type là etc... -## ON EST SENSE VOIR UN TRUC IMPORTANT D'APRES LA PROF MAIS JE VOIS RIEN -### interprétation globale du couple de graphes +## Interprétation globale du couple de graphes On voit que les genes se polarisent principalement sur l'axe 1 dans un sens ou l'autre. Les flèches sont d'une longueur presque du rayon du cercle, indiquant une participation très forte des genes dans la variance expliquée par ces dimensions. Il n'y a pas de tendance particulière sur la direction selon l'axe 2 des flèches : Dans chaque "polarité" de fleches selon l'axe 1, il y a des fleches dont la direction est negative d'autres positive selon l'axe 2. @@ -291,7 +294,10 @@ Il n'y a pas de tendance particulière sur la direction selon l'axe 2 des flèch Le traitement 1 est entièrement groupé sur des valeurs très negatives de l'axe 1. On remarque dans ce groupement la présence des T3 et T4 à la première heure de relevés d'expression des gènes. -axe 1: force du changement d'expression : si on sur-exprime/sous-exprime de beaucoup ( genre 0=>5) ou pas, polarisation ? +## ON EST SENSE VOIR UN TRUC IMPORTANT D'APRES LA PROF MAIS JE VOIS RIEN +### Les axes générés par l'ACP sont purement virtuels, mais on peut y préter un sens plus ou moins défini selon les variables qui y sont corrélées + +axe 1: force du changement d'expression des gènes : si on sur-exprime/sous-exprime de beaucoup ( genre 0=>5) ou pas, polarisation ? axe 2 : vers le haut => ça va changer d'expression bientot, vers le bas => ça se stabilise ( donc les genes pointant vers le haut changent d'expression, et ceux vers le bas ont tendance à rester plutot pareil ) @@ -302,10 +308,6 @@ axe 2 : vers le haut => ça va changer d'expression bientot, vers le bas => ça -En ayant en tête les histogrammes de l'analyse descriptive, on pourrait y voir un axe représentant l'expression : les valeurs négatives portent les gènes dont l'expression relative est. - - - En regardant le graphe des individus (résultats aux heures de relevés), on a effectivement les heures groupées à des valeurs negatives de l'axe 1 correspondant aux relevés du traitement 1 qui, souvenons-nous toujours des histogrammes, ne change l'expression relative que de très peu de gènes. Pour l'interprétation du second axe, les gènes semblent y être positivement et negativement corrélés quel que soit leur correlation avec l'axe 1. @@ -318,11 +320,91 @@ En regardant les individus, on observe que plus l'heure est tardive, plus ils te ### afin de visualiser les corrélations des variables intiales avec toutes les méta-variables (pas trs utile on a déjà le cercle) ```{r fig.height=18} +# que 50 gènes sinon c'est le bordel corrplot(res_pca$var$cor[1:50,],method="ellipse", type="lower", bg = "lightgrey") ``` MAIS C'EST INBUVABLE +### plus ou moins inutile ici de regarder d'autres plans + +```{r} +fviz_pca_ind(res_pca,axes = c(1,3),geom=c("point")) +fviz_pca_ind(res_pca,axes = c(1,4),geom=c("point")) +fviz_pca_ind(res_pca,axes = c(1,5),geom=c("point")) +``` +## Clustering + +Nous avons choisi d'effectuer un clustering de l'ACP réalisée plus haut grâce à la méthode des kmeans. Car à l'oeil nu, on dénote déjà très précisément 3 ou 4 clusters donc il sera aisé de trouver le nombre de classes, car normalement il sera de 3 ou 4. - \ No newline at end of file +```{r} +#centrage et réduction des données +s = scale(donnees_transposees) + +Kmax<-15 +reskmeanscl<-matrix(0,nrow=nrow(s),ncol=Kmax-1) +Iintra<-NULL +for (k in 2:Kmax){ + resaux<-kmeans(s,k) + reskmeanscl[,k-1]<-resaux$cluster + Iintra<-c(Iintra,resaux$tot.withinss) +} + +df<-data.frame(K=2:15,Iintra=Iintra) +ggplot(df,aes(x=K,y=Iintra))+ + geom_line()+ + geom_point()+ + xlab("Nombre de classes")+ + ylab("Inertie intraclasse") +``` + +On voit un coude à 4 clusters ? + + +```{r} +Silhou<-NULL +for (k in 2:Kmax){ + aux<-silhouette(reskmeanscl[,k-1], daisy(s)) + Silhou<-c(Silhou,mean(aux[,3])) +} + +df<-data.frame(K=2:Kmax,Silhouette=Silhou) +ggplot(df,aes(x=K,y=Silhouette))+ + geom_point()+ + geom_line()+theme(legend.position = "bottom") + +aux<-silhouette(reskmeanscl[,3-1], daisy(s)) +fviz_silhouette(aux)+ + theme(plot.title = element_text(size =9)) +rm(df,Silhou,aux) +``` + + + + + + +Silhouette fait un pic à 5 et pas 4 :/ + +### visualisation du clustering +```{r} +#graphes des clusters +res_kmeans = kmeans(s,3) +fviz_cluster(res_kmeans,data=donnees_transposees, + ellipse.type="norm",labelsize=8, + geom=c("point"))+ggtitle("") + +table(wine$Type,wine$Qualite) +adjustedRandIndex(wine$Type,reskmeans$cluster) # fonction de similarité, on a 0,35 avec Type, ce n'est donc pas fou non plus +adjustedRandIndex(wine$Qualite,reskmeans$cluster) # on voit que la similarité avec la qualité donne 0 => cela n'a rien à voir + +clust<-paste("Cl-K",res_kmeans$cluster,sep="") +Tab<-melt(table(clust,donnees_transposees[,1])) +ggplot(Tab,aes(y=value,axis1=clust,axis2=Var2))+ + geom_alluvium(aes(fill=clust))+ + geom_stratum(width = 1/12)+ + geom_text(stat = "stratum", aes(label = after_stat(stratum)))+ + theme(legend.position = "none") +chordDiagram(table(clust,donnees_transposees[,2])) +``` \ No newline at end of file diff --git a/Projet.html b/Projet.html new file mode 100644 index 0000000..f0aaab4 --- /dev/null +++ b/Projet.html @@ -0,0 +1,1086 @@ + + + + + + + + + + + + + + +Projet + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
+ + + + + + + +
T = read.table("DataProjet3MIC-2425.txt",header=TRUE,sep=";")
+T$ExpT1 = as.factor(T$ExpT1)
+T$ExpT2 = as.factor(T$ExpT2)
+T$ExpT3 = as.factor(T$ExpT3)
+head(T)
+
##       T1_1H_R1   T1_2H_R1    T1_3H_R1     T1_4H_R1    T1_5H_R1   T1_6H_R1
+## G5  -0.2054734 -0.6888206 -0.18108429 -0.066565379  0.52170865  0.4480939
+## G6  -0.6195103 -0.8561376 -0.02108391 -0.144561565  0.49344924  0.4536955
+## G11  0.3087073  0.8172262 -0.56147370  0.181479326 -0.33704562 -0.3731662
+## G13  0.1924929  0.1476873  0.24238730  0.561824906  0.04531418 -0.6351644
+## G18  0.1080725  0.2881167 -0.19747270 -0.001549827 -0.22740847 -0.5709062
+## G23  0.1135094 -0.2969878 -0.13434839  0.071241947 -0.59324439  0.7029352
+##       T2_1H_R1    T2_2H_R1   T2_3H_R1   T2_4H_R1    T2_5H_R1  T2_6H_R1
+## G5  -0.4491395 -1.51438243 -3.8153763 -2.5030107 -2.91443708 -3.572760
+## G6  -0.5715679 -1.47552917 -3.0786353 -2.2175271 -2.26586463 -3.359180
+## G11 -0.2089430 -1.28998670 -2.6332288 -2.4010825 -2.43974374 -2.033578
+## G13  0.5262851  1.43148420  1.8420478  1.8328251  1.92424716  2.192265
+## G18  0.3401306 -0.04682641 -0.3267337 -0.4701502  0.01529052  2.167138
+## G23  0.1681757 -1.33944054 -2.8555289 -3.4466995 -4.29654702 -3.843560
+##        T3_1H_R1  T3_2H_R1   T3_3H_R1  T3_4H_R1     T3_5H_R1  T3_6H_R1
+## G5  -0.66446988 -2.522064 -1.7969866 -2.967056 -2.991815880 -2.836828
+## G6  -0.54270432 -2.281383 -1.5971483 -2.635147 -2.424743983 -2.535588
+## G11 -0.27086062 -1.176080 -3.0179239 -2.952781 -2.963556862 -2.490674
+## G13  0.41267413  1.687565  1.8118555  1.867925  2.142488325  2.098050
+## G18 -0.04019622  0.179040 -0.1922123 -0.552894 -0.005530098  2.092308
+## G23  0.55921015 -1.338337 -2.6151952 -3.555361 -4.375187079 -3.605193
+##       T1_1H_R2     T1_2H_R2   T1_3H_R2   T1_4H_R2   T1_5H_R2   T1_6H_R2
+## G5  -0.2499091 -0.237592463 -0.7414745  0.5043795  0.3548600  0.6983094
+## G6  -0.5265623 -0.347359147 -0.6399105  0.2740703  0.3466837  0.6626021
+## G11  0.3029732  0.547722402  0.5885428 -0.9077323 -1.4279824 -0.6993109
+## G13 -0.2344408 -0.289916318  0.7250230 -0.4877646 -0.2893664 -0.6486218
+## G18 -0.3295655  0.004397478  0.1714382 -0.5300958 -0.4808025 -0.7135995
+## G23 -0.1475303 -0.044008927 -0.4404662  0.1751426 -0.4610258  0.7436764
+##       T2_1H_R2   T2_2H_R2  T2_3H_R2   T2_4H_R2   T2_5H_R2  T2_6H_R2   T3_1H_R2
+## G5  -0.6705182 -2.4890394 -2.398936 -2.5517659 -2.4744365 -3.144543 -0.6195184
+## G6  -0.6704720 -2.4162352 -2.209975 -2.1976128 -2.2384780 -2.468120 -0.8422885
+## G11  0.1630917 -2.3067461 -2.320666 -3.2938063 -2.9668778 -3.183063 -0.1946611
+## G13  0.2720468  1.4695457  1.831608  1.6181355  2.1912834  2.188585  0.1704330
+## G18 -0.3731123 -0.1094265  0.130255 -0.4527278  0.8875215  2.180169 -0.4460246
+## G23 -0.1353737 -1.4500180 -2.235124 -3.7803063 -4.1084129 -4.471728 -0.2753172
+##       T3_2H_R2   T3_3H_R2   T3_4H_R2  T3_5H_R2  T3_6H_R2 ExpT1 ExpT2 ExpT3
+## G5  -2.7064195 -2.8284978 -2.8493415 -2.938259 -3.390693   Non  Sous  Sous
+## G6  -2.4478142 -2.5524222 -2.4837090 -2.461097 -2.970514   Non  Sous  Sous
+## G11 -2.1067567 -2.6235631 -3.0237474 -2.807225 -2.698180   Non  Sous  Sous
+## G13  1.5124230  2.0506932  1.5586937  2.317673  2.156185   Non   Sur   Sur
+## G18  0.0383623 -0.1107769 -0.2219528  1.187512  1.952405   Non   Sur   Sur
+## G23 -1.4062330 -2.2049955 -3.1804119 -3.940839 -4.668680   Non  Sous  Sous
+
summary(T)
+
##     T1_1H_R1           T1_2H_R1          T1_3H_R1           T1_4H_R1       
+##  Min.   :-3.58436   Min.   :-4.3034   Min.   :-2.26607   Min.   :-2.56731  
+##  1st Qu.:-0.22978   1st Qu.:-0.1404   1st Qu.:-0.28249   1st Qu.:-0.42895  
+##  Median :-0.03631   Median : 0.1420   Median :-0.05927   Median : 0.16867  
+##  Mean   :-0.02951   Mean   : 0.1767   Mean   : 0.04103   Mean   : 0.05281  
+##  3rd Qu.: 0.12204   3rd Qu.: 0.3904   3rd Qu.: 0.15839   3rd Qu.: 0.44483  
+##  Max.   : 5.06654   Max.   : 7.2821   Max.   : 6.61788   Max.   : 6.87671  
+##     T1_5H_R1          T1_6H_R1          T2_1H_R1           T2_2H_R1      
+##  Min.   :-5.5106   Min.   :-2.9759   Min.   :-4.30401   Min.   :-4.5825  
+##  1st Qu.:-0.4788   1st Qu.:-0.6124   1st Qu.:-0.43935   1st Qu.:-0.9932  
+##  Median :-0.1984   Median :-0.3724   Median : 0.13065   Median : 0.3289  
+##  Mean   :-0.1585   Mean   :-0.2416   Mean   : 0.06039   Mean   : 0.4714  
+##  3rd Qu.: 0.2077   3rd Qu.: 0.2413   3rd Qu.: 0.46011   3rd Qu.: 1.9464  
+##  Max.   : 5.8582   Max.   : 4.1009   Max.   : 8.66345   Max.   : 8.7483  
+##     T2_3H_R1          T2_4H_R1            T2_5H_R1          T2_6H_R1      
+##  Min.   :-6.6293   Min.   :-5.813548   Min.   :-5.8017   Min.   :-5.6784  
+##  1st Qu.:-2.0451   1st Qu.:-2.406108   1st Qu.:-2.4172   1st Qu.:-2.5552  
+##  Median : 0.3733   Median : 0.008421   Median : 0.7556   Median : 1.8857  
+##  Mean   : 0.3805   Mean   : 0.197409   Mean   : 0.1521   Mean   : 0.2313  
+##  3rd Qu.: 2.7644   3rd Qu.: 2.699218   3rd Qu.: 2.5236   3rd Qu.: 2.7235  
+##  Max.   : 8.9881   Max.   : 7.503939   Max.   : 7.0606   Max.   : 8.8815  
+##     T3_1H_R1          T3_2H_R1          T3_3H_R1          T3_4H_R1      
+##  Min.   :-2.9561   Min.   :-4.9884   Min.   :-5.8280   Min.   :-6.0789  
+##  1st Qu.:-0.4409   1st Qu.:-1.1066   1st Qu.:-1.5925   1st Qu.:-2.4930  
+##  Median : 0.1573   Median : 0.6914   Median : 0.9585   Median : 0.9982  
+##  Mean   : 0.1714   Mean   : 0.5878   Mean   : 0.6387   Mean   : 0.2736  
+##  3rd Qu.: 0.6673   3rd Qu.: 2.3016   3rd Qu.: 2.7533   3rd Qu.: 2.7854  
+##  Max.   : 8.6849   Max.   : 8.6560   Max.   : 8.0950   Max.   : 7.0103  
+##     T3_5H_R1         T3_6H_R1          T1_1H_R2           T1_2H_R2       
+##  Min.   :-6.910   Min.   :-4.7625   Min.   :-2.11580   Min.   :-2.75004  
+##  1st Qu.:-2.487   1st Qu.:-2.0911   1st Qu.:-0.28225   1st Qu.:-0.27271  
+##  Median : 1.156   Median : 1.8690   Median :-0.02432   Median :-0.04075  
+##  Mean   : 0.258   Mean   : 0.3913   Mean   :-0.04445   Mean   : 0.10717  
+##  3rd Qu.: 2.709   3rd Qu.: 2.4879   3rd Qu.: 0.15670   3rd Qu.: 0.25383  
+##  Max.   : 6.529   Max.   : 8.6398   Max.   : 4.70943   Max.   : 7.03638  
+##     T1_3H_R2          T1_4H_R2           T1_5H_R2          T1_6H_R2      
+##  Min.   :-3.2539   Min.   :-3.50770   Min.   :-3.3307   Min.   :-2.4863  
+##  1st Qu.:-0.1229   1st Qu.:-0.51001   1st Qu.:-0.6437   1st Qu.:-0.9686  
+##  Median : 0.2674   Median :-0.27091   Median :-0.3845   Median :-0.7215  
+##  Mean   : 0.3033   Mean   :-0.02457   Mean   :-0.2410   Mean   :-0.3082  
+##  3rd Qu.: 0.5068   3rd Qu.: 0.27652   3rd Qu.: 0.1442   3rd Qu.: 0.5814  
+##  Max.   : 7.1995   Max.   : 6.52284   Max.   : 5.2469   Max.   : 3.9054  
+##     T2_1H_R2           T2_2H_R2          T2_3H_R2          T2_4H_R2      
+##  Min.   :-2.38587   Min.   :-5.8266   Min.   :-4.6135   Min.   :-6.4553  
+##  1st Qu.:-0.48477   1st Qu.:-1.2309   1st Qu.:-1.4511   1st Qu.:-2.3416  
+##  Median : 0.03105   Median : 0.6644   Median : 0.5351   Median : 0.5323  
+##  Mean   : 0.08932   Mean   : 0.4684   Mean   : 0.5999   Mean   : 0.1279  
+##  3rd Qu.: 0.61495   3rd Qu.: 2.1298   3rd Qu.: 2.5954   3rd Qu.: 2.4618  
+##  Max.   : 8.59820   Max.   : 8.8928   Max.   : 8.4956   Max.   : 8.0010  
+##     T2_5H_R2          T2_6H_R2          T3_1H_R2           T3_2H_R2      
+##  Min.   :-6.1685   Min.   :-6.2234   Min.   :-3.22436   Min.   :-6.0944  
+##  1st Qu.:-2.4058   1st Qu.:-2.6251   1st Qu.:-0.61705   1st Qu.:-1.3567  
+##  Median : 1.0892   Median : 2.0014   Median : 0.07589   Median : 0.7670  
+##  Mean   : 0.1411   Mean   : 0.1572   Mean   : 0.11618   Mean   : 0.5725  
+##  3rd Qu.: 2.5033   3rd Qu.: 2.5375   3rd Qu.: 0.76673   3rd Qu.: 2.3150  
+##  Max.   : 7.4521   Max.   : 8.7777   Max.   : 8.77729   Max.   : 8.6354  
+##     T3_3H_R2          T3_4H_R2          T3_5H_R2          T3_6H_R2       
+##  Min.   :-6.0135   Min.   :-6.0345   Min.   :-6.8294   Min.   :-7.24672  
+##  1st Qu.:-1.8079   1st Qu.:-2.2277   1st Qu.:-2.5646   1st Qu.:-2.80051  
+##  Median : 1.1183   Median : 1.1769   Median : 1.6539   Median : 1.92082  
+##  Mean   : 0.5828   Mean   : 0.3157   Mean   : 0.1338   Mean   : 0.05484  
+##  3rd Qu.: 2.8892   3rd Qu.: 2.6455   3rd Qu.: 2.5664   3rd Qu.: 2.46450  
+##  Max.   : 8.2637   Max.   : 7.4777   Max.   : 6.9137   Max.   : 8.69285  
+##   ExpT1      ExpT2      ExpT3    
+##  Non :441   Non : 11   Non :  7  
+##  Sous: 57   Sous:247   Sous:247  
+##  Sur : 44   Sur :284   Sur :288  
+##                                  
+##                                  
+##
+
str(T)
+
## 'data.frame':    542 obs. of  39 variables:
+##  $ T1_1H_R1: num  -0.205 -0.62 0.309 0.192 0.108 ...
+##  $ T1_2H_R1: num  -0.689 -0.856 0.817 0.148 0.288 ...
+##  $ T1_3H_R1: num  -0.1811 -0.0211 -0.5615 0.2424 -0.1975 ...
+##  $ T1_4H_R1: num  -0.06657 -0.14456 0.18148 0.56182 -0.00155 ...
+##  $ T1_5H_R1: num  0.5217 0.4934 -0.337 0.0453 -0.2274 ...
+##  $ T1_6H_R1: num  0.448 0.454 -0.373 -0.635 -0.571 ...
+##  $ T2_1H_R1: num  -0.449 -0.572 -0.209 0.526 0.34 ...
+##  $ T2_2H_R1: num  -1.5144 -1.4755 -1.29 1.4315 -0.0468 ...
+##  $ T2_3H_R1: num  -3.815 -3.079 -2.633 1.842 -0.327 ...
+##  $ T2_4H_R1: num  -2.5 -2.22 -2.4 1.83 -0.47 ...
+##  $ T2_5H_R1: num  -2.9144 -2.2659 -2.4397 1.9242 0.0153 ...
+##  $ T2_6H_R1: num  -3.57 -3.36 -2.03 2.19 2.17 ...
+##  $ T3_1H_R1: num  -0.6645 -0.5427 -0.2709 0.4127 -0.0402 ...
+##  $ T3_2H_R1: num  -2.522 -2.281 -1.176 1.688 0.179 ...
+##  $ T3_3H_R1: num  -1.797 -1.597 -3.018 1.812 -0.192 ...
+##  $ T3_4H_R1: num  -2.967 -2.635 -2.953 1.868 -0.553 ...
+##  $ T3_5H_R1: num  -2.99182 -2.42474 -2.96356 2.14249 -0.00553 ...
+##  $ T3_6H_R1: num  -2.84 -2.54 -2.49 2.1 2.09 ...
+##  $ T1_1H_R2: num  -0.25 -0.527 0.303 -0.234 -0.33 ...
+##  $ T1_2H_R2: num  -0.2376 -0.3474 0.5477 -0.2899 0.0044 ...
+##  $ T1_3H_R2: num  -0.741 -0.64 0.589 0.725 0.171 ...
+##  $ T1_4H_R2: num  0.504 0.274 -0.908 -0.488 -0.53 ...
+##  $ T1_5H_R2: num  0.355 0.347 -1.428 -0.289 -0.481 ...
+##  $ T1_6H_R2: num  0.698 0.663 -0.699 -0.649 -0.714 ...
+##  $ T2_1H_R2: num  -0.671 -0.67 0.163 0.272 -0.373 ...
+##  $ T2_2H_R2: num  -2.489 -2.416 -2.307 1.47 -0.109 ...
+##  $ T2_3H_R2: num  -2.4 -2.21 -2.32 1.83 0.13 ...
+##  $ T2_4H_R2: num  -2.552 -2.198 -3.294 1.618 -0.453 ...
+##  $ T2_5H_R2: num  -2.474 -2.238 -2.967 2.191 0.888 ...
+##  $ T2_6H_R2: num  -3.14 -2.47 -3.18 2.19 2.18 ...
+##  $ T3_1H_R2: num  -0.62 -0.842 -0.195 0.17 -0.446 ...
+##  $ T3_2H_R2: num  -2.7064 -2.4478 -2.1068 1.5124 0.0384 ...
+##  $ T3_3H_R2: num  -2.828 -2.552 -2.624 2.051 -0.111 ...
+##  $ T3_4H_R2: num  -2.849 -2.484 -3.024 1.559 -0.222 ...
+##  $ T3_5H_R2: num  -2.94 -2.46 -2.81 2.32 1.19 ...
+##  $ T3_6H_R2: num  -3.39 -2.97 -2.7 2.16 1.95 ...
+##  $ ExpT1   : Factor w/ 3 levels "Non","Sous","Sur": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
+##  $ ExpT2   : Factor w/ 3 levels "Non","Sous","Sur": 2 2 2 3 3 2 3 3 2 2 ...
+##  $ ExpT3   : Factor w/ 3 levels "Non","Sous","Sur": 2 2 2 3 3 2 3 3 2 2 ...
+
levels(T$ExpT1)
+
## [1] "Non"  "Sous" "Sur"
+
+

Contenu du jeu de données :

+ +
+
+

Analyse unidimentionnelle :

+
+

Expression des gênes lors du traitement T1

+
g1<-ggplot(T, aes(x=T$ExpT1))+ 
+  geom_bar()+
+  ylab("Effectifs")+ggtitle("Effectifs")
+g2<-ggplot(T, aes(x = T$ExpT1)) +  
+  geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..)))+ylab("")+ggtitle("Frequences")
+
+df <- data.frame(group = levels(T$ExpT1),
+                 value = as.vector(table(T$ExpT1))/nrow(T))
+g3<-ggplot(df, aes(x="", y=value, fill=group))+
+  geom_bar(width = 1, stat = "identity")+ 
+  coord_polar("y", start=0)+ 
+  theme(legend.position="bottom")
+grid.arrange(g3,g1,g2,ncol=3)
+
## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT1` instead.
+
## Warning: The dot-dot notation (`..count..`) was deprecated in ggplot2 3.4.0.
+## ℹ Please use `after_stat(count)` instead.
+## This warning is displayed once every 8 hours.
+## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
+## generated.
+
## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT1` instead.
+

+
+
+

Expression des gênes lors du traitement T2

+
g1<-ggplot(T, aes(x=T$ExpT2))+ 
+  geom_bar()+
+  ylab("Effectifs")+ggtitle("Effectifs")
+g2<-ggplot(T, aes(x = T$ExpT2)) +  
+  geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..)))+ylab("")+ggtitle("Frequences")
+
+df <- data.frame(group = levels(T$ExpT2),
+                 value = as.vector(table(T$ExpT2))/nrow(T))
+g3<-ggplot(df, aes(x="", y=value, fill=group))+
+  geom_bar(width = 1, stat = "identity")+ 
+  coord_polar("y", start=0)+ 
+  theme(legend.position="bottom")
+grid.arrange(g3,g1,g2,ncol=3)
+
## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT2` instead.
+## Use of `T$ExpT2` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT2` instead.
+

+
+
+

Expression des gênes lors du traitement T3

+
g1<-ggplot(T, aes(x=T$ExpT3))+ 
+  geom_bar()+
+  ylab("Effectifs")+ggtitle("Effectifs")
+g2<-ggplot(T, aes(x = T$ExpT3)) +  
+  geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..)))+ylab("")+ggtitle("Frequences")
+
+df <- data.frame(group = levels(T$ExpT3),
+                 value = as.vector(table(T$ExpT3))/nrow(T))
+g3<-ggplot(df, aes(x="", y=value, fill=group))+
+  geom_bar(width = 1, stat = "identity")+ 
+  coord_polar("y", start=0)+ 
+  theme(legend.position="bottom")
+grid.arrange(g3,g1,g2,ncol=3)
+
## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT3` instead.
+## Use of `T$ExpT3` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT3` instead.
+

+
+
+

Analyse de de ces 3 variables

+

On remarque que les traitements T2 et T3 semblent avoir un effet +assez similaire sur l’expression des gênes relevée à la 6ème heure : Une +polarisation entre la sous expression et la sur expression qui se +partagent presque la totalité des relevés, avec un poids légèrement +superieur à 55% pour la sur-expression au détriment de la +sous-expression. Cela a peut être un rapporrt avec le fait que T3 est +une combinaison des traitement T1 et T2.

+

T1 quant à lui se démarque grandement par une large majorité (Un peu +plus de 80%), de gêne n’ayant pas changé d’expression après 6h de +traitement.

+
+
+

Expression relative des gênes mesurées à intervalle régulier

+
+

Traitement T1

+
#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)])
+
## No id variables; using all as measure variables
+
ggplot(T_long, aes(x = value)) +
+  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.7) +
+  facet_wrap(~variable,scales = "free",ncol=6) +
+  labs(title = "Histograms for Each Column", x = "Values", y = "Frequency")
+

+### Traitement T2

+
T_long = melt(T[c(7,8,9,10,11,12,25,26,27,28,29,30)])
+
## No id variables; using all as measure variables
+
ggplot(T_long, aes(x = value)) +
+  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.7) +
+  facet_wrap(~variable,scales = "free",ncol=6) +
+  labs(title = "Histograms for Each Column", x = "Values", y = "Frequency")
+

+### Traitement T3

+
T_long = melt(T[c(13,14,15,16,17,18,31,32,33,34,35,36)])
+
## No id variables; using all as measure variables
+
ggplot(T_long, aes(x = value)) +
+  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.7) +
+  facet_wrap(~variable,scales = "free",ncol=6) +
+  labs(title = "Histograms for Each Column", x = "Values", y = "Frequency")
+

+

Nous observons bien une concordance avec l’analyse des expressions +des gênes figure . EN effet, les +histogrammes en rapport avec le traitement 1 sont très nettement +regroupés vers 0, soit une expression relative des gênes qui ne change +peu. Les histogrammes pour les relevés des variables en lien avec T2 et +T3 sont tout aussi similaires aux résultats précédents : La variance de +l’expression relative des gênes est plus élevée et on observe bien une +polarisation “sous-exprimé-”sur-exprimé” sur les relevés à 6h. +Attention, ici on observe aussi que T2 et T3 n’ont pas leur effet +caractéristique directement : à 2h, la distribution de l’expression des +genes semble presque Gaussienne, et à 1h elle ne se distingue pas +beaucoup du traitement 1 avec un regroupement sur 0.

+
+
+
+

boxplots pour faire joli

+
ggplot(melt(T[1:18]),aes(x=variable,y=value))+
+  geom_boxplot()+ theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust = 0.5, hjust = 1))
+
## No id variables; using all as measure variables
+

+
ggplot(melt(T[19:36]),aes(x=variable,y=value))+
+  geom_boxplot() + theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust = 0.5, hjust = 1))
+
## No id variables; using all as measure variables
+

+

On voit que même sans réduire les données, chaque variable s’exprime +environ avec la même intensité.

+
+
+
+

TODO : RAJOUTER LES BOXPLOTS PAIRE QUANTITATIF QUALITATIF POUR +DECELER UNE CORRELATION, INUTILE

+
# 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()
+
## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT1` instead.
+
## Warning: Use of `T$T1_6H_R1` is discouraged.
+## ℹ Use `T1_6H_R1` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T1_6H_R2,x=T$ExpT1))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT1` instead.
+
## Warning: Use of `T$T1_6H_R2` is discouraged.
+## ℹ Use `T1_6H_R2` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T1_6H_R1,x=T$ExpT2))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT2` instead.
+
## Warning: Use of `T$T1_6H_R1` is discouraged.
+## ℹ Use `T1_6H_R1` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T1_6H_R2,x=T$ExpT2))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT2` instead.
+
## Warning: Use of `T$T1_6H_R2` is discouraged.
+## ℹ Use `T1_6H_R2` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T1_6H_R1,x=T$ExpT3))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT3` instead.
+
## Warning: Use of `T$T1_6H_R1` is discouraged.
+## ℹ Use `T1_6H_R1` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T1_6H_R2,x=T$ExpT3))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT3` instead.
+
## Warning: Use of `T$T1_6H_R2` is discouraged.
+## ℹ Use `T1_6H_R2` instead.
+

+
# traitement 2 corrélation avec l'expression des genes du T1 T2 et T3
+
+ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R1,x=T$ExpT1))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT1` instead.
+
## Warning: Use of `T$T2_6H_R1` is discouraged.
+## ℹ Use `T2_6H_R1` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R2,x=T$ExpT1))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT1` instead.
+
## Warning: Use of `T$T2_6H_R2` is discouraged.
+## ℹ Use `T2_6H_R2` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R1,x=T$ExpT2))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT2` instead.
+
## Warning: Use of `T$T2_6H_R1` is discouraged.
+## ℹ Use `T2_6H_R1` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R2,x=T$ExpT2))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT2` instead.
+
## Warning: Use of `T$T2_6H_R2` is discouraged.
+## ℹ Use `T2_6H_R2` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R1,x=T$ExpT3))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT3` instead.
+
## Warning: Use of `T$T2_6H_R1` is discouraged.
+## ℹ Use `T2_6H_R1` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T2_6H_R2,x=T$ExpT3))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT3` instead.
+
## Warning: Use of `T$T2_6H_R2` is discouraged.
+## ℹ Use `T2_6H_R2` instead.
+

+
# traitement 2 corrélation avec l'expression des genes du T1 T2 et T3
+ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R1,x=T$ExpT1))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT1` instead.
+
## Warning: Use of `T$T3_6H_R1` is discouraged.
+## ℹ Use `T3_6H_R1` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R2,x=T$ExpT1))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT1` instead.
+
## Warning: Use of `T$T3_6H_R2` is discouraged.
+## ℹ Use `T3_6H_R2` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R1,x=T$ExpT2))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT2` instead.
+
## Warning: Use of `T$T3_6H_R1` is discouraged.
+## ℹ Use `T3_6H_R1` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R2,x=T$ExpT2))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT2` instead.
+
## Warning: Use of `T$T3_6H_R2` is discouraged.
+## ℹ Use `T3_6H_R2` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R1,x=T$ExpT3))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT3` instead.
+
## Warning: Use of `T$T3_6H_R1` is discouraged.
+## ℹ Use `T3_6H_R1` instead.
+

+
ggplot(T,aes(y=T$T3_6H_R2,x=T$ExpT3))+
+  geom_boxplot()
+
## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged.
+## ℹ Use `ExpT3` instead.
+
## Warning: Use of `T$T3_6H_R2` is discouraged.
+## ℹ Use `T3_6H_R2` instead.
+

+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. 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).

+

Ceux qui n’avaient pas changés d’expression relative durant T1, se +sont sous exprimé ou sur exprimé. Il faut bien se rappeler que T1 ne +cible que très peu de genes donc ces observations sont cohérentes.

+ +

En revanche, il est très clair que T2 et T3 ciblent les mêmes genes, +toutes les expressions relevées par T2 concordent aux modalités +qualitatives moyennes calculées sur T3.

+
+

Analyse bi-dimensionnelle

+
+

matrice de correlation des variables quantitatives

+
cr = cor(T[-c(37:39)])
+corrplot(cr,method="ellipse", type="lower", bg = "lightgrey")
+

+
+
+

Regression linéaire des variables 2 à 2 ???

+
+
+

librairie biostatR

+
library(BioStatR)
+# Calculate eta² for Treatment 1
+print("T1 vs T2")
+
## [1] "T1 vs T2"
+
eta2(T$T1_6H_R1, T$ExpT2)
+
## [1] 0.1874682
+
eta2(T$T1_6H_R2, T$ExpT2)
+
## [1] 0.1987298
+
print("T1 vs T3")
+
## [1] "T1 vs T3"
+
eta2(T$T1_6H_R1, T$ExpT3)
+
## [1] 0.1516016
+
eta2(T$T1_6H_R2, T$ExpT3)
+
## [1] 0.1423772
+
print("T2 vs T3")
+
## [1] "T2 vs T3"
+
eta2(T$T2_6H_R1, T$ExpT3)
+
## [1] 0.9022439
+
eta2(T$T2_6H_R2, T$ExpT3)
+
## [1] 0.8877959
+

Le calcul du rapport de correlation eta² bien notre observation de la +grande similarité d’expression des genes traités avec T2 et T2 et la +dissimilarité des expression des genes lorsque la plante est traitée +avec T1 comparée à T2 et T3, chose normale au vu du peu de genes +affectés par T1.

+
+
+

table de contingence pour les variables quali 2 à 2, mosaic plot +?

+
table(T$ExpT1,T$ExpT2)
+
##       
+##        Non Sous Sur
+##   Non    0  178 263
+##   Sous   1   50   6
+##   Sur   10   19  15
+
table(T$ExpT1,T$ExpT3)
+
##       
+##        Non Sous Sur
+##   Non    0  178 263
+##   Sous   0   51   6
+##   Sur    7   18  19
+
table(T$ExpT2,T$ExpT3)
+
##       
+##        Non Sous Sur
+##   Non    6    1   4
+##   Sous   1  246   0
+##   Sur    0    0 284
+

Nouvelle confirmation de nos résultats de manière encore plus +précise, on observe que T1 ne change pas l’expression de la très grande +majorité des genes. Plus finement, on peut confirmer l’observation faite +sur les boxplots tendant à dire que le peu de genes s’étant sous +exprimés avec T1 se sont aussi sous-exprimés avec T2 et T3.

+

La grande valeur des effectifs partiels sur la diagonale de la table +de contingence entre T2 et T3 montre bien la similarité de l’effet de +ces deux traitement sur l’expression des genes.

+
+
+
+

Menez une analyse en composantes principales où les Tt sH Rr sont +les individus décrits par les gènes.

+

Pour faire cela, nous devons transposer la matrice de données +originale qui elle décrivait les gènes (individus) en fonction des Tt sH +Rr. Nous décidons de faire directement une ACP sur un jeu de données +centrées réduites pour que chaque variable s’exprime avec la même force +dans les résultats et qu’ils soient lisibles.

+
donnees_transposees = t(T[-c(37:39)])
+res_pca<-PCA(donnees_transposees,scale.unit=TRUE,graph=FALSE)
+res_pca$eig
+
##          eigenvalue percentage of variance cumulative percentage of variance
+## comp 1  385.4885605            71.12335064                          71.12335
+## comp 2   56.8398561            10.48705833                          81.61041
+## comp 3   18.8058681             3.46971736                          85.08013
+## comp 4   17.3534861             3.20175019                          88.28188
+## comp 5   16.2400069             2.99631123                          91.27819
+## comp 6    9.3466113             1.72446702                          93.00265
+## comp 7    6.3208427             1.16620715                          94.16886
+## comp 8    4.6888314             0.86509805                          95.03396
+## comp 9    2.8880421             0.53284909                          95.56681
+## comp 10   2.6663658             0.49194941                          96.05876
+## comp 11   2.4741195             0.45647962                          96.51524
+## comp 12   1.8835315             0.34751504                          96.86275
+## comp 13   1.7438070             0.32173561                          97.18449
+## comp 14   1.6614064             0.30653255                          97.49102
+## comp 15   1.5634400             0.28845757                          97.77948
+## comp 16   1.2936620             0.23868302                          98.01816
+## comp 17   1.2002743             0.22145283                          98.23961
+## comp 18   1.0809897             0.19944460                          98.43906
+## comp 19   0.8153461             0.15043286                          98.58949
+## comp 20   0.7943348             0.14655624                          98.73605
+## comp 21   0.7596276             0.14015270                          98.87620
+## comp 22   0.6964670             0.12849944                          99.00470
+## comp 23   0.6303898             0.11630808                          99.12101
+## comp 24   0.6030871             0.11127068                          99.23228
+## comp 25   0.5412364             0.09985912                          99.33214
+## comp 26   0.4619356             0.08522796                          99.41737
+## comp 27   0.4395132             0.08109100                          99.49846
+## comp 28   0.4332061             0.07992733                          99.57838
+## comp 29   0.4110199             0.07583392                          99.65422
+## comp 30   0.3506662             0.06469855                          99.71892
+## comp 31   0.3429738             0.06327930                          99.78220
+## comp 32   0.3356932             0.06193601                          99.84413
+## comp 33   0.3238087             0.05974330                          99.90388
+## comp 34   0.2870588             0.05296288                          99.95684
+## comp 35   0.2339343             0.04316132                         100.00000
+
fviz_eig(res_pca)
+

+Ce graphique représente les valeurs propres de la matrice de corrélation +du jeu de données centré réduites. L’inertie totale des données étant la +somme des valeurs propres ( qui elles sont les inerties axiale associées +à l’axe de vecteur directeur un vecteur propre associé ), chaque valeur +propre est donc une fraction de l’inertie totale. On voit qu’on dépasse +80% de l’inertie totale des points rien qu’avec les deux premieres +valeurs propres, on en prend donc deux vectueurs propres associés +respectivement à chacune de ces deux valeurs propres comme axes +principaux de l’analyse.

+
fviz_pca_ind(res_pca,label="all")
+

+
fviz_pca_var(res_pca,axes=c(1,2),label="none")
+

+Contexte : les relevés aux heures sont décrits par les gènes ( les gènes +sont considérés comme les variables).

+
    +
  • les genes proches d’un axe sont très représentés par celui-ci
    • +
  • les genes dont l’angle entre eux est petit sont corrélés entre +eux
    • +
+
+
+

Interprétation globale du couple de graphes

+

On voit que les genes se polarisent principalement sur l’axe 1 dans +un sens ou l’autre. Les flèches sont d’une longueur presque du rayon du +cercle, indiquant une participation très forte des genes dans la +variance expliquée par ces dimensions. Il n’y a pas de tendance +particulière sur la direction selon l’axe 2 des flèches : Dans chaque +“polarité” de fleches selon l’axe 1, il y a des fleches dont la +direction est negative d’autres positive selon l’axe 2.

+

Le traitement 1 est entièrement groupé sur des valeurs très negatives +de l’axe 1. On remarque dans ce groupement la présence des T3 et T4 à la +première heure de relevés d’expression des gènes.

+
+
+

ON EST SENSE VOIR UN TRUC IMPORTANT D’APRES LA PROF MAIS JE VOIS +RIEN

+
+

Les axes générés par l’ACP sont purement virtuels, mais on peut y +préter un sens plus ou moins défini selon les variables qui y sont +corrélées

+

axe 1: force du changement d’expression des gènes : si on +sur-exprime/sous-exprime de beaucoup ( genre 0=>5) ou pas, +polarisation ?

+

axe 2 : vers le haut => ça va changer d’expression bientot, vers +le bas => ça se stabilise ( donc les genes pointant vers le haut +changent d’expression, et ceux vers le bas ont tendance à rester plutot +pareil )

+
+

On remarque que les traitements ne sont pas du tout décris de la +même manière selon les horaires mais il y a une régularité d’apparition +dans chaque tranche horaire.

+
+
+
+

hypothèses sur la signification : qu’est-ce qu’ils ont en commun ces +gènes qui pourrait décrire ces relevés aux différentes heures et les +différents traitements

+

En regardant le graphe des individus (résultats aux heures de +relevés), on a effectivement les heures groupées à des valeurs negatives +de l’axe 1 correspondant aux relevés du traitement 1 qui, souvenons-nous +toujours des histogrammes, ne change l’expression relative que de très +peu de gènes.

+

Pour l’interprétation du second axe, les gènes semblent y être +positivement et negativement corrélés quel que soit leur correlation +avec l’axe 1. En regardant les individus, on observe que plus l’heure +est tardive, plus ils tendent vers des valeurs negatives sur l’axe 2. De +plus, on observe que les points liés aux relevés du traitement 1 ne vont +pas énormément vers les valeurs positives. Il semble donc que l’axe 2 +soit indicateur des expressions des gènes sont susceptibles de +changer.

+
+
+

afin de visualiser les corrélations des variables intiales avec +toutes les méta-variables (pas trs utile on a déjà le cercle)

+
# que 50 gènes sinon c'est le bordel
+corrplot(res_pca$var$cor[1:50,],method="ellipse", type="lower", bg = "lightgrey")
+

+

MAIS C’EST INBUVABLE

+
fviz_pca_ind(res_pca,axes = c(1,3),geom=c("point"))
+

+
fviz_pca_ind(res_pca,axes = c(1,4),geom=c("point"))
+

+
fviz_pca_ind(res_pca,axes = c(1,5),geom=c("point"))
+

+
+
+
+ + + + +
+ + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/Projet.log b/Projet.log new file mode 100644 index 0000000..6d7311c --- /dev/null +++ b/Projet.log @@ -0,0 +1,244 @@ +This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.25 (TeX Live 2023/Debian) (preloaded format=pdflatex 2024.12.28) 28 DEC 2024 12:03 +entering extended mode + restricted \write18 enabled. + %&-line parsing enabled. +**Projet.tex +(./Projet.tex +LaTeX2e <2023-11-01> patch level 1 +L3 programming layer <2024-01-22> +(/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/base/article.cls +Document Class: article 2023/05/17 v1.4n Standard LaTeX document class +(/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/base/size10.clo +File: size10.clo 2023/05/17 v1.4n Standard LaTeX file (size option) +) +\c@part=\count187 +\c@section=\count188 +\c@subsection=\count189 +\c@subsubsection=\count190 +\c@paragraph=\count191 +\c@subparagraph=\count192 +\c@figure=\count193 +\c@table=\count194 +\abovecaptionskip=\skip48 +\belowcaptionskip=\skip49 +\bibindent=\dimen140 +) (/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsmath.sty +Package: amsmath 2023/05/13 v2.17o AMS math features +\@mathmargin=\skip50 +For additional information on amsmath, use the `?' option. +(/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amstext.sty +Package: amstext 2021/08/26 v2.01 AMS text +(/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsgen.sty +File: amsgen.sty 1999/11/30 v2.0 generic functions +\@emptytoks=\toks17 +\ex@=\dimen141 +)) (/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsbsy.sty +Package: amsbsy 1999/11/29 v1.2d Bold Symbols +\pmbraise@=\dimen142 +) (/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsopn.sty +Package: amsopn 2022/04/08 v2.04 operator names +) +\inf@bad=\count195 +LaTeX Info: Redefining \frac on input line 234. +\uproot@=\count196 +\leftroot@=\count197 +LaTeX Info: Redefining \overline on input line 399. +LaTeX Info: Redefining \colon on input line 410. +\classnum@=\count198 +\DOTSCASE@=\count199 +LaTeX Info: Redefining \ldots on input 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OT1/cmr/bx/n --> OT1/lmr/bx/n on input line 26. +LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `letters' in version `bold' +(Font) OML/cmm/b/it --> OML/lmm/b/it on input line 27. +LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `symbols' in version `bold' +(Font) OMS/cmsy/b/n --> OMS/lmsy/b/n on input line 28. +LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `largesymbols' in version `bold' +(Font) OMX/cmex/m/n --> OMX/lmex/m/n on input line 29. +LaTeX Font Info: Overwriting math alphabet `\mathbf' in version `normal' +(Font) OT1/cmr/bx/n --> OT1/lmr/bx/n on input line 31. +LaTeX Font Info: Overwriting math alphabet `\mathsf' in version `normal' +(Font) OT1/cmss/m/n --> OT1/lmss/m/n on input line 32. +LaTeX Font Info: Overwriting math alphabet `\mathit' in version `normal' +(Font) OT1/cmr/m/it --> OT1/lmr/m/it on input line 33. +LaTeX Font Info: Overwriting math alphabet `\mathtt' in version `normal' +(Font) OT1/cmtt/m/n --> OT1/lmtt/m/n on input line 34. +LaTeX Font Info: Overwriting math alphabet 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\noprotrusionifhmode on input line 1059. +LaTeX Info: Redefining \leftprotrusion on input line 1060. +\MT@prot@toks=\toks26 +LaTeX Info: Redefining \rightprotrusion on input line 1078. +LaTeX Info: Redefining \textls on input line 1368. +\MT@outer@kern=\dimen150 +LaTeX Info: Redefining \textmicrotypecontext on input line 1988. +\MT@listname@count=\count275 +(/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/microtype/microtype-pdftex.def +File: microtype-pdftex.def 2023/03/13 v3.1a Definitions specific to pdftex (RS) + +LaTeX Info: Redefining \lsstyle on input line 902. +LaTeX Info: Redefining \lslig on input line 902. +\MT@outer@space=\skip53 +) +Package microtype Info: Loading configuration file microtype.cfg. +(/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/microtype/microtype.cfg +File: microtype.cfg 2023/03/13 v3.1a microtype main configuration file (RS) +)) (/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/parskip/parskip.sty +Package: parskip 2021-03-14 v2.0h non-zero parskip adjustments 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line 1350. +Package xcolor Info: Model `hsb' substituted by `rgb' on input line 1354. +Package xcolor Info: Model `RGB' extended on input line 1366. +Package xcolor Info: Model `HTML' substituted by `rgb' on input line 1368. +Package xcolor Info: Model `Hsb' substituted by `hsb' on input line 1369. +Package xcolor Info: Model `tHsb' substituted by `hsb' on input line 1370. +Package xcolor Info: Model `HSB' substituted by `hsb' on input line 1371. +Package xcolor Info: Model `Gray' substituted by `gray' on input line 1372. +Package xcolor Info: Model `wave' substituted by `hsb' on input line 1373. +) (/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/geometry/geometry.sty +Package: geometry 2020/01/02 v5.9 Page Geometry +(/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/generic/iftex/ifvtex.sty +Package: ifvtex 2019/10/25 v1.7 ifvtex legacy package. Use iftex instead. +) +\Gm@cnth=\count276 +\Gm@cntv=\count277 +\c@Gm@tempcnt=\count278 +\Gm@bindingoffset=\dimen151 +\Gm@wd@mp=\dimen152 +\Gm@odd@mp=\dimen153 +\Gm@even@mp=\dimen154 +\Gm@layoutwidth=\dimen155 +\Gm@layoutheight=\dimen156 +\Gm@layouthoffset=\dimen157 +\Gm@layoutvoffset=\dimen158 +\Gm@dimlist=\toks27 +) (/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/fancyvrb/fancyvrb.sty +Package: fancyvrb 2024/01/20 4.5c verbatim text (tvz,hv) +\FV@CodeLineNo=\count279 +\FV@InFile=\read2 +\FV@TabBox=\box54 +\c@FancyVerbLine=\count280 +\FV@StepNumber=\count281 +\FV@OutFile=\write3 +) + +! LaTeX Error: File `framed.sty' not found. + +Type X to quit or to proceed, +or enter new name. (Default extension: sty) + +Enter file name: +! Emergency stop. + + +l.47 \definecolor + {shadecolor}{RGB}{248,248,248}^^M +Here is how much of TeX's memory you used: + 5738 strings out of 476182 + 84709 string characters out of 5795594 + 1922975 words of memory out of 5000000 + 27732 multiletter control sequences out of 15000+600000 + 558832 words of font info for 37 fonts, out of 8000000 for 9000 + 14 hyphenation exceptions out of 8191 + 56i,0n,65p,511b,102s stack positions out of 10000i,1000n,20000p,200000b,200000s + +! ==> Fatal error occurred, no output PDF file produced! diff --git a/Projet.tex b/Projet.tex new file mode 100644 index 0000000..3b5e57a --- /dev/null +++ b/Projet.tex @@ -0,0 +1,1311 @@ +% Options for packages loaded elsewhere +\PassOptionsToPackage{unicode}{hyperref} +\PassOptionsToPackage{hyphens}{url} +% +\documentclass[ +]{article} +\usepackage{amsmath,amssymb} +\usepackage{iftex} +\ifPDFTeX + \usepackage[T1]{fontenc} + \usepackage[utf8]{inputenc} + \usepackage{textcomp} % provide euro and other symbols +\else 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T3_3H_R2 T3_4H_R2 T3_5H_R2 T3_6H_R2 ExpT1 ExpT2 ExpT3 +## G5 -2.7064195 -2.8284978 -2.8493415 -2.938259 -3.390693 Non Sous Sous +## G6 -2.4478142 -2.5524222 -2.4837090 -2.461097 -2.970514 Non Sous Sous +## G11 -2.1067567 -2.6235631 -3.0237474 -2.807225 -2.698180 Non Sous Sous +## G13 1.5124230 2.0506932 1.5586937 2.317673 2.156185 Non Sur Sur +## G18 0.0383623 -0.1107769 -0.2219528 1.187512 1.952405 Non Sur Sur +## G23 -1.4062330 -2.2049955 -3.1804119 -3.940839 -4.668680 Non Sous Sous +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{summary}\NormalTok{(T)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## T1_1H_R1 T1_2H_R1 T1_3H_R1 T1_4H_R1 +## Min. :-3.58436 Min. :-4.3034 Min. :-2.26607 Min. :-2.56731 +## 1st Qu.:-0.22978 1st Qu.:-0.1404 1st Qu.:-0.28249 1st Qu.:-0.42895 +## Median :-0.03631 Median : 0.1420 Median :-0.05927 Median : 0.16867 +## Mean :-0.02951 Mean : 0.1767 Mean : 0.04103 Mean : 0.05281 +## 3rd Qu.: 0.12204 3rd Qu.: 0.3904 3rd Qu.: 0.15839 3rd Qu.: 0.44483 +## Max. : 5.06654 Max. : 7.2821 Max. : 6.61788 Max. : 6.87671 +## T1_5H_R1 T1_6H_R1 T2_1H_R1 T2_2H_R1 +## Min. :-5.5106 Min. :-2.9759 Min. :-4.30401 Min. :-4.5825 +## 1st Qu.:-0.4788 1st Qu.:-0.6124 1st Qu.:-0.43935 1st Qu.:-0.9932 +## Median :-0.1984 Median :-0.3724 Median : 0.13065 Median : 0.3289 +## Mean :-0.1585 Mean :-0.2416 Mean : 0.06039 Mean : 0.4714 +## 3rd Qu.: 0.2077 3rd Qu.: 0.2413 3rd Qu.: 0.46011 3rd Qu.: 1.9464 +## Max. : 5.8582 Max. : 4.1009 Max. : 8.66345 Max. : 8.7483 +## T2_3H_R1 T2_4H_R1 T2_5H_R1 T2_6H_R1 +## Min. :-6.6293 Min. :-5.813548 Min. :-5.8017 Min. :-5.6784 +## 1st Qu.:-2.0451 1st Qu.:-2.406108 1st Qu.:-2.4172 1st Qu.:-2.5552 +## Median : 0.3733 Median : 0.008421 Median : 0.7556 Median : 1.8857 +## Mean : 0.3805 Mean : 0.197409 Mean : 0.1521 Mean : 0.2313 +## 3rd Qu.: 2.7644 3rd Qu.: 2.699218 3rd Qu.: 2.5236 3rd Qu.: 2.7235 +## Max. : 8.9881 Max. : 7.503939 Max. : 7.0606 Max. : 8.8815 +## T3_1H_R1 T3_2H_R1 T3_3H_R1 T3_4H_R1 +## Min. :-2.9561 Min. :-4.9884 Min. :-5.8280 Min. :-6.0789 +## 1st Qu.:-0.4409 1st Qu.:-1.1066 1st Qu.:-1.5925 1st Qu.:-2.4930 +## Median : 0.1573 Median : 0.6914 Median : 0.9585 Median : 0.9982 +## Mean : 0.1714 Mean : 0.5878 Mean : 0.6387 Mean : 0.2736 +## 3rd Qu.: 0.6673 3rd Qu.: 2.3016 3rd Qu.: 2.7533 3rd Qu.: 2.7854 +## Max. : 8.6849 Max. : 8.6560 Max. : 8.0950 Max. : 7.0103 +## T3_5H_R1 T3_6H_R1 T1_1H_R2 T1_2H_R2 +## Min. :-6.910 Min. :-4.7625 Min. :-2.11580 Min. :-2.75004 +## 1st Qu.:-2.487 1st Qu.:-2.0911 1st Qu.:-0.28225 1st Qu.:-0.27271 +## Median : 1.156 Median : 1.8690 Median :-0.02432 Median :-0.04075 +## Mean : 0.258 Mean : 0.3913 Mean :-0.04445 Mean : 0.10717 +## 3rd Qu.: 2.709 3rd Qu.: 2.4879 3rd Qu.: 0.15670 3rd Qu.: 0.25383 +## Max. : 6.529 Max. : 8.6398 Max. : 4.70943 Max. : 7.03638 +## T1_3H_R2 T1_4H_R2 T1_5H_R2 T1_6H_R2 +## Min. :-3.2539 Min. :-3.50770 Min. :-3.3307 Min. :-2.4863 +## 1st Qu.:-0.1229 1st Qu.:-0.51001 1st Qu.:-0.6437 1st Qu.:-0.9686 +## Median : 0.2674 Median :-0.27091 Median :-0.3845 Median :-0.7215 +## Mean : 0.3033 Mean :-0.02457 Mean :-0.2410 Mean :-0.3082 +## 3rd Qu.: 0.5068 3rd Qu.: 0.27652 3rd Qu.: 0.1442 3rd Qu.: 0.5814 +## Max. : 7.1995 Max. : 6.52284 Max. : 5.2469 Max. : 3.9054 +## T2_1H_R2 T2_2H_R2 T2_3H_R2 T2_4H_R2 +## Min. :-2.38587 Min. :-5.8266 Min. :-4.6135 Min. :-6.4553 +## 1st Qu.:-0.48477 1st Qu.:-1.2309 1st Qu.:-1.4511 1st Qu.:-2.3416 +## Median : 0.03105 Median : 0.6644 Median : 0.5351 Median : 0.5323 +## Mean : 0.08932 Mean : 0.4684 Mean : 0.5999 Mean : 0.1279 +## 3rd Qu.: 0.61495 3rd Qu.: 2.1298 3rd Qu.: 2.5954 3rd Qu.: 2.4618 +## Max. : 8.59820 Max. : 8.8928 Max. : 8.4956 Max. : 8.0010 +## T2_5H_R2 T2_6H_R2 T3_1H_R2 T3_2H_R2 +## Min. :-6.1685 Min. :-6.2234 Min. :-3.22436 Min. :-6.0944 +## 1st Qu.:-2.4058 1st Qu.:-2.6251 1st Qu.:-0.61705 1st Qu.:-1.3567 +## Median : 1.0892 Median : 2.0014 Median : 0.07589 Median : 0.7670 +## Mean : 0.1411 Mean : 0.1572 Mean : 0.11618 Mean : 0.5725 +## 3rd Qu.: 2.5033 3rd Qu.: 2.5375 3rd Qu.: 0.76673 3rd Qu.: 2.3150 +## Max. : 7.4521 Max. : 8.7777 Max. : 8.77729 Max. : 8.6354 +## T3_3H_R2 T3_4H_R2 T3_5H_R2 T3_6H_R2 +## Min. :-6.0135 Min. :-6.0345 Min. :-6.8294 Min. :-7.24672 +## 1st Qu.:-1.8079 1st Qu.:-2.2277 1st Qu.:-2.5646 1st Qu.:-2.80051 +## Median : 1.1183 Median : 1.1769 Median : 1.6539 Median : 1.92082 +## Mean : 0.5828 Mean : 0.3157 Mean : 0.1338 Mean : 0.05484 +## 3rd Qu.: 2.8892 3rd Qu.: 2.6455 3rd Qu.: 2.5664 3rd Qu.: 2.46450 +## Max. : 8.2637 Max. : 7.4777 Max. : 6.9137 Max. : 8.69285 +## ExpT1 ExpT2 ExpT3 +## Non :441 Non : 11 Non : 7 +## Sous: 57 Sous:247 Sous:247 +## Sur : 44 Sur :284 Sur :288 +## +## +## +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{str}\NormalTok{(T)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## 'data.frame': 542 obs. of 39 variables: +## $ T1_1H_R1: num -0.205 -0.62 0.309 0.192 0.108 ... +## $ T1_2H_R1: num -0.689 -0.856 0.817 0.148 0.288 ... +## $ T1_3H_R1: num -0.1811 -0.0211 -0.5615 0.2424 -0.1975 ... +## $ T1_4H_R1: num -0.06657 -0.14456 0.18148 0.56182 -0.00155 ... +## $ T1_5H_R1: num 0.5217 0.4934 -0.337 0.0453 -0.2274 ... +## $ T1_6H_R1: num 0.448 0.454 -0.373 -0.635 -0.571 ... +## $ T2_1H_R1: num -0.449 -0.572 -0.209 0.526 0.34 ... +## $ T2_2H_R1: num -1.5144 -1.4755 -1.29 1.4315 -0.0468 ... +## $ T2_3H_R1: num -3.815 -3.079 -2.633 1.842 -0.327 ... +## $ T2_4H_R1: num -2.5 -2.22 -2.4 1.83 -0.47 ... +## $ T2_5H_R1: num -2.9144 -2.2659 -2.4397 1.9242 0.0153 ... +## $ T2_6H_R1: num -3.57 -3.36 -2.03 2.19 2.17 ... +## $ T3_1H_R1: num -0.6645 -0.5427 -0.2709 0.4127 -0.0402 ... +## $ T3_2H_R1: num -2.522 -2.281 -1.176 1.688 0.179 ... +## $ T3_3H_R1: num -1.797 -1.597 -3.018 1.812 -0.192 ... +## $ T3_4H_R1: num -2.967 -2.635 -2.953 1.868 -0.553 ... +## $ T3_5H_R1: num -2.99182 -2.42474 -2.96356 2.14249 -0.00553 ... +## $ T3_6H_R1: num -2.84 -2.54 -2.49 2.1 2.09 ... +## $ T1_1H_R2: num -0.25 -0.527 0.303 -0.234 -0.33 ... +## $ T1_2H_R2: num -0.2376 -0.3474 0.5477 -0.2899 0.0044 ... +## $ T1_3H_R2: num -0.741 -0.64 0.589 0.725 0.171 ... +## $ T1_4H_R2: num 0.504 0.274 -0.908 -0.488 -0.53 ... +## $ T1_5H_R2: num 0.355 0.347 -1.428 -0.289 -0.481 ... +## $ T1_6H_R2: num 0.698 0.663 -0.699 -0.649 -0.714 ... +## $ T2_1H_R2: num -0.671 -0.67 0.163 0.272 -0.373 ... +## $ T2_2H_R2: num -2.489 -2.416 -2.307 1.47 -0.109 ... +## $ T2_3H_R2: num -2.4 -2.21 -2.32 1.83 0.13 ... +## $ T2_4H_R2: num -2.552 -2.198 -3.294 1.618 -0.453 ... +## $ T2_5H_R2: num -2.474 -2.238 -2.967 2.191 0.888 ... +## $ T2_6H_R2: num -3.14 -2.47 -3.18 2.19 2.18 ... +## $ T3_1H_R2: num -0.62 -0.842 -0.195 0.17 -0.446 ... +## $ T3_2H_R2: num -2.7064 -2.4478 -2.1068 1.5124 0.0384 ... +## $ T3_3H_R2: num -2.828 -2.552 -2.624 2.051 -0.111 ... +## $ T3_4H_R2: num -2.849 -2.484 -3.024 1.559 -0.222 ... +## $ T3_5H_R2: num -2.94 -2.46 -2.81 2.32 1.19 ... +## $ T3_6H_R2: num -3.39 -2.97 -2.7 2.16 1.95 ... +## $ ExpT1 : Factor w/ 3 levels "Non","Sous","Sur": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... +## $ ExpT2 : Factor w/ 3 levels "Non","Sous","Sur": 2 2 2 3 3 2 3 3 2 2 ... +## $ ExpT3 : Factor w/ 3 levels "Non","Sous","Sur": 2 2 2 3 3 2 3 3 2 2 ... +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{levels}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## [1] "Non" "Sous" "Sur" +\end{verbatim} + +\subsubsection{Contenu du jeu de données +:}\label{contenu-du-jeu-de-donnuxe9es} + +\begin{itemize} +\item + 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 6èeme heure lors du traitement + \[T \in \{T1,T2,T3\}\] +\item + \[3*6 + 3*6 = 36\] 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 et R2, + par rapport à leur expression à T=0 ( sans traitement). +\item + Ce jeu de données contient des relevés sur 542 individus, ici des + gênes. +\end{itemize} + +\subsection{Analyse unidimentionnelle +:}\label{analyse-unidimentionnelle} + +\subsubsection{Expression des gênes lors du traitement +T1}\label{expression-des-guxeanes-lors-du-traitement-t1} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\NormalTok{g1}\OtherTok{\textless{}{-}}\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_bar}\NormalTok{()}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{ylab}\NormalTok{(}\StringTok{"Effectifs"}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+}\FunctionTok{ggtitle}\NormalTok{(}\StringTok{"Effectifs"}\NormalTok{)} +\NormalTok{g2}\OtherTok{\textless{}{-}}\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x =}\NormalTok{ T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1)) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_bar}\NormalTok{(}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y =}\NormalTok{ (..count..)}\SpecialCharTok{/}\FunctionTok{sum}\NormalTok{(..count..)))}\SpecialCharTok{+}\FunctionTok{ylab}\NormalTok{(}\StringTok{""}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+}\FunctionTok{ggtitle}\NormalTok{(}\StringTok{"Frequences"}\NormalTok{)} + +\NormalTok{df }\OtherTok{\textless{}{-}} \FunctionTok{data.frame}\NormalTok{(}\AttributeTok{group =} \FunctionTok{levels}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1),} + \AttributeTok{value =} \FunctionTok{as.vector}\NormalTok{(}\FunctionTok{table}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1))}\SpecialCharTok{/}\FunctionTok{nrow}\NormalTok{(T))} +\NormalTok{g3}\OtherTok{\textless{}{-}}\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(df, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x=}\StringTok{""}\NormalTok{, }\AttributeTok{y=}\NormalTok{value, }\AttributeTok{fill=}\NormalTok{group))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_bar}\NormalTok{(}\AttributeTok{width =} \DecValTok{1}\NormalTok{, }\AttributeTok{stat =} \StringTok{"identity"}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{coord\_polar}\NormalTok{(}\StringTok{"y"}\NormalTok{, }\AttributeTok{start=}\DecValTok{0}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{theme}\NormalTok{(}\AttributeTok{legend.position=}\StringTok{"bottom"}\NormalTok{)} +\FunctionTok{grid.arrange}\NormalTok{(g3,g1,g2,}\AttributeTok{ncol=}\DecValTok{3}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged. +## i Use `ExpT1` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: The dot-dot notation (`..count..`) was deprecated in ggplot2 3.4.0. +## i Please use `after_stat(count)` instead. +## This warning is displayed once every 8 hours. +## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was +## generated. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged. +## i Use `ExpT1` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf} + +\subsubsection{Expression des gênes lors du traitement +T2}\label{expression-des-guxeanes-lors-du-traitement-t2} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\NormalTok{g1}\OtherTok{\textless{}{-}}\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_bar}\NormalTok{()}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{ylab}\NormalTok{(}\StringTok{"Effectifs"}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+}\FunctionTok{ggtitle}\NormalTok{(}\StringTok{"Effectifs"}\NormalTok{)} +\NormalTok{g2}\OtherTok{\textless{}{-}}\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x =}\NormalTok{ T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2)) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_bar}\NormalTok{(}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y =}\NormalTok{ (..count..)}\SpecialCharTok{/}\FunctionTok{sum}\NormalTok{(..count..)))}\SpecialCharTok{+}\FunctionTok{ylab}\NormalTok{(}\StringTok{""}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+}\FunctionTok{ggtitle}\NormalTok{(}\StringTok{"Frequences"}\NormalTok{)} + +\NormalTok{df }\OtherTok{\textless{}{-}} \FunctionTok{data.frame}\NormalTok{(}\AttributeTok{group =} \FunctionTok{levels}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2),} + \AttributeTok{value =} \FunctionTok{as.vector}\NormalTok{(}\FunctionTok{table}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2))}\SpecialCharTok{/}\FunctionTok{nrow}\NormalTok{(T))} +\NormalTok{g3}\OtherTok{\textless{}{-}}\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(df, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x=}\StringTok{""}\NormalTok{, }\AttributeTok{y=}\NormalTok{value, }\AttributeTok{fill=}\NormalTok{group))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_bar}\NormalTok{(}\AttributeTok{width =} \DecValTok{1}\NormalTok{, }\AttributeTok{stat =} \StringTok{"identity"}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{coord\_polar}\NormalTok{(}\StringTok{"y"}\NormalTok{, }\AttributeTok{start=}\DecValTok{0}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{theme}\NormalTok{(}\AttributeTok{legend.position=}\StringTok{"bottom"}\NormalTok{)} +\FunctionTok{grid.arrange}\NormalTok{(g3,g1,g2,}\AttributeTok{ncol=}\DecValTok{3}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged. +## i Use `ExpT2` instead. +## Use of `T$ExpT2` is discouraged. +## i Use `ExpT2` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-3-1.pdf} + +\subsubsection{Expression des gênes lors du traitement +T3}\label{expression-des-guxeanes-lors-du-traitement-t3} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\NormalTok{g1}\OtherTok{\textless{}{-}}\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_bar}\NormalTok{()}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{ylab}\NormalTok{(}\StringTok{"Effectifs"}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+}\FunctionTok{ggtitle}\NormalTok{(}\StringTok{"Effectifs"}\NormalTok{)} +\NormalTok{g2}\OtherTok{\textless{}{-}}\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x =}\NormalTok{ T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3)) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_bar}\NormalTok{(}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y =}\NormalTok{ (..count..)}\SpecialCharTok{/}\FunctionTok{sum}\NormalTok{(..count..)))}\SpecialCharTok{+}\FunctionTok{ylab}\NormalTok{(}\StringTok{""}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+}\FunctionTok{ggtitle}\NormalTok{(}\StringTok{"Frequences"}\NormalTok{)} + +\NormalTok{df }\OtherTok{\textless{}{-}} \FunctionTok{data.frame}\NormalTok{(}\AttributeTok{group =} \FunctionTok{levels}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3),} + \AttributeTok{value =} \FunctionTok{as.vector}\NormalTok{(}\FunctionTok{table}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3))}\SpecialCharTok{/}\FunctionTok{nrow}\NormalTok{(T))} +\NormalTok{g3}\OtherTok{\textless{}{-}}\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(df, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x=}\StringTok{""}\NormalTok{, }\AttributeTok{y=}\NormalTok{value, }\AttributeTok{fill=}\NormalTok{group))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_bar}\NormalTok{(}\AttributeTok{width =} \DecValTok{1}\NormalTok{, }\AttributeTok{stat =} \StringTok{"identity"}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{coord\_polar}\NormalTok{(}\StringTok{"y"}\NormalTok{, }\AttributeTok{start=}\DecValTok{0}\NormalTok{)}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{theme}\NormalTok{(}\AttributeTok{legend.position=}\StringTok{"bottom"}\NormalTok{)} +\FunctionTok{grid.arrange}\NormalTok{(g3,g1,g2,}\AttributeTok{ncol=}\DecValTok{3}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged. +## i Use `ExpT3` instead. +## Use of `T$ExpT3` is discouraged. +## i Use `ExpT3` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-4-1.pdf} + +\subsubsection{Analyse de de ces 3 +variables}\label{analyse-de-de-ces-3-variables} + +On remarque que les traitements T2 et T3 semblent avoir un effet assez +similaire sur l'expression des gênes relevée à la 6ème heure : Une +polarisation entre la sous expression et la sur expression qui se +partagent presque la totalité des relevés, avec un poids légèrement +superieur à 55\% pour la sur-expression au détriment de la +sous-expression. Cela a peut être un rapporrt avec le fait que T3 est +une combinaison des traitement T1 et T2. + +T1 quant à lui se démarque grandement par une large majorité (Un peu +plus de 80\%), de gêne n'ayant pas changé d'expression après 6h de +traitement. + +\subsubsection{Expression relative des gênes mesurées à intervalle +régulier}\label{expression-relative-des-guxeanes-mesuruxe9es-uxe0-intervalle-ruxe9gulier} + +\paragraph{Traitement T1}\label{traitement-t1} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\CommentTok{\#apply(T[{-}c(37:39)],2,function(col)\{} + \CommentTok{\# which(T == col)} + \CommentTok{\#hist(col, main = paste("Histogram of", colnames(T)[which(T == col)[2]]),} + \CommentTok{\# xlab = "Values", col = "lightblue", border = "black")} + \CommentTok{\#\})} +\NormalTok{T\_long }\OtherTok{=} \FunctionTok{melt}\NormalTok{(T[}\FunctionTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{1}\NormalTok{,}\DecValTok{2}\NormalTok{,}\DecValTok{3}\NormalTok{,}\DecValTok{4}\NormalTok{,}\DecValTok{5}\NormalTok{,}\DecValTok{6}\NormalTok{,}\DecValTok{19}\NormalTok{,}\DecValTok{20}\NormalTok{,}\DecValTok{21}\NormalTok{,}\DecValTok{22}\NormalTok{,}\DecValTok{23}\NormalTok{,}\DecValTok{24}\NormalTok{)])} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## No id variables; using all as measure variables +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T\_long, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x =}\NormalTok{ value)) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_histogram}\NormalTok{(}\AttributeTok{binwidth =} \DecValTok{1}\NormalTok{, }\AttributeTok{fill =} \StringTok{"blue"}\NormalTok{, }\AttributeTok{color =} \StringTok{"black"}\NormalTok{, }\AttributeTok{alpha =} \FloatTok{0.7}\NormalTok{) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{facet\_wrap}\NormalTok{(}\SpecialCharTok{\textasciitilde{}}\NormalTok{variable,}\AttributeTok{scales =} \StringTok{"free"}\NormalTok{,}\AttributeTok{ncol=}\DecValTok{6}\NormalTok{) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{labs}\NormalTok{(}\AttributeTok{title =} \StringTok{"Histograms for Each Column"}\NormalTok{, }\AttributeTok{x =} \StringTok{"Values"}\NormalTok{, }\AttributeTok{y =} \StringTok{"Frequency"}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-5-1.pdf} \#\#\# +Traitement T2 + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\NormalTok{T\_long }\OtherTok{=} \FunctionTok{melt}\NormalTok{(T[}\FunctionTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{7}\NormalTok{,}\DecValTok{8}\NormalTok{,}\DecValTok{9}\NormalTok{,}\DecValTok{10}\NormalTok{,}\DecValTok{11}\NormalTok{,}\DecValTok{12}\NormalTok{,}\DecValTok{25}\NormalTok{,}\DecValTok{26}\NormalTok{,}\DecValTok{27}\NormalTok{,}\DecValTok{28}\NormalTok{,}\DecValTok{29}\NormalTok{,}\DecValTok{30}\NormalTok{)])} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## No id variables; using all as measure variables +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T\_long, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x =}\NormalTok{ value)) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_histogram}\NormalTok{(}\AttributeTok{binwidth =} \DecValTok{1}\NormalTok{, }\AttributeTok{fill =} \StringTok{"blue"}\NormalTok{, }\AttributeTok{color =} \StringTok{"black"}\NormalTok{, }\AttributeTok{alpha =} \FloatTok{0.7}\NormalTok{) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{facet\_wrap}\NormalTok{(}\SpecialCharTok{\textasciitilde{}}\NormalTok{variable,}\AttributeTok{scales =} \StringTok{"free"}\NormalTok{,}\AttributeTok{ncol=}\DecValTok{6}\NormalTok{) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{labs}\NormalTok{(}\AttributeTok{title =} \StringTok{"Histograms for Each Column"}\NormalTok{, }\AttributeTok{x =} \StringTok{"Values"}\NormalTok{, }\AttributeTok{y =} \StringTok{"Frequency"}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-6-1.pdf} \#\#\# +Traitement T3 + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\NormalTok{T\_long }\OtherTok{=} \FunctionTok{melt}\NormalTok{(T[}\FunctionTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{13}\NormalTok{,}\DecValTok{14}\NormalTok{,}\DecValTok{15}\NormalTok{,}\DecValTok{16}\NormalTok{,}\DecValTok{17}\NormalTok{,}\DecValTok{18}\NormalTok{,}\DecValTok{31}\NormalTok{,}\DecValTok{32}\NormalTok{,}\DecValTok{33}\NormalTok{,}\DecValTok{34}\NormalTok{,}\DecValTok{35}\NormalTok{,}\DecValTok{36}\NormalTok{)])} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## No id variables; using all as measure variables +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T\_long, }\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x =}\NormalTok{ value)) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_histogram}\NormalTok{(}\AttributeTok{binwidth =} \DecValTok{1}\NormalTok{, }\AttributeTok{fill =} \StringTok{"blue"}\NormalTok{, }\AttributeTok{color =} \StringTok{"black"}\NormalTok{, }\AttributeTok{alpha =} \FloatTok{0.7}\NormalTok{) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{facet\_wrap}\NormalTok{(}\SpecialCharTok{\textasciitilde{}}\NormalTok{variable,}\AttributeTok{scales =} \StringTok{"free"}\NormalTok{,}\AttributeTok{ncol=}\DecValTok{6}\NormalTok{) }\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{labs}\NormalTok{(}\AttributeTok{title =} \StringTok{"Histograms for Each Column"}\NormalTok{, }\AttributeTok{x =} \StringTok{"Values"}\NormalTok{, }\AttributeTok{y =} \StringTok{"Frequency"}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-7-1.pdf} + +Nous observons bien une concordance avec l'analyse des expressions des +gênes figure . EN effet, les histogrammes en rapport avec le traitement +1 sont très nettement regroupés vers 0, soit une expression relative des +gênes qui ne change peu. Les histogrammes pour les relevés des variables +en lien avec T2 et T3 sont tout aussi similaires aux résultats +précédents : La variance de l'expression relative des gênes est plus +élevée et on observe bien une polarisation +``sous-exprimé-''sur-exprimé'' sur les relevés à 6h. Attention, ici on +observe aussi que T2 et T3 n'ont pas leur effet caractéristique +directement : à 2h, la distribution de l'expression des genes semble +presque Gaussienne, et à 1h elle ne se distingue pas beaucoup du +traitement 1 avec un regroupement sur 0. + +\subsubsection{boxplots pour faire joli}\label{boxplots-pour-faire-joli} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(}\FunctionTok{melt}\NormalTok{(T[}\DecValTok{1}\SpecialCharTok{:}\DecValTok{18}\NormalTok{]),}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x=}\NormalTok{variable,}\AttributeTok{y=}\NormalTok{value))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()}\SpecialCharTok{+} \FunctionTok{theme}\NormalTok{(}\AttributeTok{axis.text.x =} \FunctionTok{element\_text}\NormalTok{(}\AttributeTok{angle=}\DecValTok{90}\NormalTok{, }\AttributeTok{vjust =} \FloatTok{0.5}\NormalTok{, }\AttributeTok{hjust =} \DecValTok{1}\NormalTok{))} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## No id variables; using all as measure variables +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-1.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(}\FunctionTok{melt}\NormalTok{(T[}\DecValTok{19}\SpecialCharTok{:}\DecValTok{36}\NormalTok{]),}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{x=}\NormalTok{variable,}\AttributeTok{y=}\NormalTok{value))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{() }\SpecialCharTok{+} \FunctionTok{theme}\NormalTok{(}\AttributeTok{axis.text.x =} \FunctionTok{element\_text}\NormalTok{(}\AttributeTok{angle=}\DecValTok{90}\NormalTok{, }\AttributeTok{vjust =} \FloatTok{0.5}\NormalTok{, }\AttributeTok{hjust =} \DecValTok{1}\NormalTok{))} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## No id variables; using all as measure variables +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-8-2.pdf} + +On voit que même sans réduire les données, chaque variable s'exprime +environ avec la même intensité. + +\section{TODO : RAJOUTER LES BOXPLOTS PAIRE QUANTITATIF QUALITATIF POUR +DECELER UNE CORRELATION, +INUTILE}\label{todo-rajouter-les-boxplots-paire-quantitatif-qualitatif-pour-deceler-une-correlation-inutile} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\CommentTok{\# traitement 1 corrélation avec l\textquotesingle{}expression des genes du T1 T2 et T3} +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T1\_6H\_R1,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged. +## i Use `ExpT1` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T1_6H_R1` is discouraged. +## i Use `T1_6H_R1` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-1.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T1\_6H\_R2,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged. +## i Use `ExpT1` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T1_6H_R2` is discouraged. +## i Use `T1_6H_R2` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-2.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T1\_6H\_R1,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged. +## i Use `ExpT2` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T1_6H_R1` is discouraged. +## i Use `T1_6H_R1` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-3.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T1\_6H\_R2,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged. +## i Use `ExpT2` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T1_6H_R2` is discouraged. +## i Use `T1_6H_R2` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-4.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T1\_6H\_R1,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged. +## i Use `ExpT3` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T1_6H_R1` is discouraged. +## i Use `T1_6H_R1` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-5.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T1\_6H\_R2,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged. +## i Use `ExpT3` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T1_6H_R2` is discouraged. +## i Use `T1_6H_R2` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-6.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\CommentTok{\# traitement 2 corrélation avec l\textquotesingle{}expression des genes du T1 T2 et T3} + +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T2\_6H\_R1,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged. +## i Use `ExpT1` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T2_6H_R1` is discouraged. +## i Use `T2_6H_R1` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-7.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T2\_6H\_R2,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged. +## i Use `ExpT1` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T2_6H_R2` is discouraged. +## i Use `T2_6H_R2` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-8.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T2\_6H\_R1,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged. +## i Use `ExpT2` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T2_6H_R1` is discouraged. +## i Use `T2_6H_R1` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-9.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T2\_6H\_R2,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged. +## i Use `ExpT2` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T2_6H_R2` is discouraged. +## i Use `T2_6H_R2` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-10.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T2\_6H\_R1,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged. +## i Use `ExpT3` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T2_6H_R1` is discouraged. +## i Use `T2_6H_R1` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-11.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T2\_6H\_R2,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged. +## i Use `ExpT3` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T2_6H_R2` is discouraged. +## i Use `T2_6H_R2` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-12.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\CommentTok{\# traitement 2 corrélation avec l\textquotesingle{}expression des genes du T1 T2 et T3} +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T3\_6H\_R1,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged. +## i Use `ExpT1` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T3_6H_R1` is discouraged. +## i Use `T3_6H_R1` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-13.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T3\_6H\_R2,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT1` is discouraged. +## i Use `ExpT1` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T3_6H_R2` is discouraged. +## i Use `T3_6H_R2` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-14.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T3\_6H\_R1,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged. +## i Use `ExpT2` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T3_6H_R1` is discouraged. +## i Use `T3_6H_R1` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-15.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T3\_6H\_R2,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT2` is discouraged. +## i Use `ExpT2` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T3_6H_R2` is discouraged. +## i Use `T3_6H_R2` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-16.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T3\_6H\_R1,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged. +## i Use `ExpT3` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T3_6H_R1` is discouraged. +## i Use `T3_6H_R1` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-17.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{ggplot}\NormalTok{(T,}\FunctionTok{aes}\NormalTok{(}\AttributeTok{y=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T3\_6H\_R2,}\AttributeTok{x=}\NormalTok{T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3))}\SpecialCharTok{+} + \FunctionTok{geom\_boxplot}\NormalTok{()} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$ExpT3` is discouraged. +## i Use `ExpT3` instead. +\end{verbatim} + +\begin{verbatim} +## Warning: Use of `T$T3_6H_R2` is discouraged. +## i Use `T3_6H_R2` instead. +\end{verbatim} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-9-18.pdf} +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. 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). + +Ceux qui n'avaient pas changés d'expression relative durant T1, se sont +sous exprimé ou sur exprimé. Il faut bien se rappeler que T1 ne cible +que très peu de genes donc ces observations sont cohérentes. + +\begin{itemize} +\tightlist +\item + traitement 2 On observe une légère tendance des genes s'étant + sous-exprimé avec T1 à se sous exprimer avec T2 mais le reste des + boxplots ne permettent pas de relever quoi que ce soit par rapport à + T2. +\end{itemize} + +En revanche, il est très clair que T2 et T3 ciblent les mêmes genes, +toutes les expressions relevées par T2 concordent aux modalités +qualitatives moyennes calculées sur T3. + +\subsection{Analyse bi-dimensionnelle}\label{analyse-bi-dimensionnelle} + +\subsubsection{matrice de correlation des variables +quantitatives}\label{matrice-de-correlation-des-variables-quantitatives} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\NormalTok{cr }\OtherTok{=} \FunctionTok{cor}\NormalTok{(T[}\SpecialCharTok{{-}}\FunctionTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{37}\SpecialCharTok{:}\DecValTok{39}\NormalTok{)])} +\FunctionTok{corrplot}\NormalTok{(cr,}\AttributeTok{method=}\StringTok{"ellipse"}\NormalTok{, }\AttributeTok{type=}\StringTok{"lower"}\NormalTok{, }\AttributeTok{bg =} \StringTok{"lightgrey"}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-10-1.pdf} + +\subsubsection{Regression linéaire des variables 2 à 2 +???}\label{regression-linuxe9aire-des-variables-2-uxe0-2} + +\subsubsection{librairie biostatR}\label{librairie-biostatr} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{library}\NormalTok{(BioStatR)} +\CommentTok{\# Calculate eta² for Treatment 1} +\FunctionTok{print}\NormalTok{(}\StringTok{"T1 vs T2"}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## [1] "T1 vs T2" +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{eta2}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T1\_6H\_R1, T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## [1] 0.1874682 +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{eta2}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T1\_6H\_R2, T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## [1] 0.1987298 +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{print}\NormalTok{(}\StringTok{"T1 vs T3"}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## [1] "T1 vs T3" +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{eta2}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T1\_6H\_R1, T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## [1] 0.1516016 +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{eta2}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T1\_6H\_R2, T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## [1] 0.1423772 +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{print}\NormalTok{(}\StringTok{"T2 vs T3"}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## [1] "T2 vs T3" +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{eta2}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T2\_6H\_R1, T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## [1] 0.9022439 +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{eta2}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{T2\_6H\_R2, T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## [1] 0.8877959 +\end{verbatim} + +Le calcul du rapport de correlation eta² bien notre observation de la +grande similarité d'expression des genes traités avec T2 et T2 et la +dissimilarité des expression des genes lorsque la plante est traitée +avec T1 comparée à T2 et T3, chose normale au vu du peu de genes +affectés par T1. + +\subsubsection{table de contingence pour les variables quali 2 à 2, +mosaic plot +?}\label{table-de-contingence-pour-les-variables-quali-2-uxe0-2-mosaic-plot} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{table}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1,T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## +## Non Sous Sur +## Non 0 178 263 +## Sous 1 50 6 +## Sur 10 19 15 +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{table}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT1,T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## +## Non Sous Sur +## Non 0 178 263 +## Sous 0 51 6 +## Sur 7 18 19 +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{table}\NormalTok{(T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT2,T}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{ExpT3)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## +## Non Sous Sur +## Non 6 1 4 +## Sous 1 246 0 +## Sur 0 0 284 +\end{verbatim} + +Nouvelle confirmation de nos résultats de manière encore plus précise, +on observe que T1 ne change pas l'expression de la très grande majorité +des genes. Plus finement, on peut confirmer l'observation faite sur les +boxplots tendant à dire que le peu de genes s'étant sous exprimés avec +T1 se sont aussi sous-exprimés avec T2 et T3. + +La grande valeur des effectifs partiels sur la diagonale de la table de +contingence entre T2 et T3 montre bien la similarité de l'effet de ces +deux traitement sur l'expression des genes. + +\subsection{Menez une analyse en composantes principales où les Tt sH Rr +sont les individus décrits par les +gènes.}\label{menez-une-analyse-en-composantes-principales-ouxf9-les-tt-sh-rr-sont-les-individus-duxe9crits-par-les-guxe8nes.} + +Pour faire cela, nous devons transposer la matrice de données originale +qui elle décrivait les gènes (individus) en fonction des Tt sH Rr. Nous +décidons de faire directement une ACP sur un jeu de données centrées +réduites pour que chaque variable s'exprime avec la même force dans les +résultats et qu'ils soient lisibles. + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\NormalTok{donnees\_transposees }\OtherTok{=} \FunctionTok{t}\NormalTok{(T[}\SpecialCharTok{{-}}\FunctionTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{37}\SpecialCharTok{:}\DecValTok{39}\NormalTok{)])} +\NormalTok{res\_pca}\OtherTok{\textless{}{-}}\FunctionTok{PCA}\NormalTok{(donnees\_transposees,}\AttributeTok{scale.unit=}\ConstantTok{TRUE}\NormalTok{,}\AttributeTok{graph=}\ConstantTok{FALSE}\NormalTok{)} +\NormalTok{res\_pca}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{eig} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\begin{verbatim} +## eigenvalue percentage of variance cumulative percentage of variance +## comp 1 385.4885605 71.12335064 71.12335 +## comp 2 56.8398561 10.48705833 81.61041 +## comp 3 18.8058681 3.46971736 85.08013 +## comp 4 17.3534861 3.20175019 88.28188 +## comp 5 16.2400069 2.99631123 91.27819 +## comp 6 9.3466113 1.72446702 93.00265 +## comp 7 6.3208427 1.16620715 94.16886 +## comp 8 4.6888314 0.86509805 95.03396 +## comp 9 2.8880421 0.53284909 95.56681 +## comp 10 2.6663658 0.49194941 96.05876 +## comp 11 2.4741195 0.45647962 96.51524 +## comp 12 1.8835315 0.34751504 96.86275 +## comp 13 1.7438070 0.32173561 97.18449 +## comp 14 1.6614064 0.30653255 97.49102 +## comp 15 1.5634400 0.28845757 97.77948 +## comp 16 1.2936620 0.23868302 98.01816 +## comp 17 1.2002743 0.22145283 98.23961 +## comp 18 1.0809897 0.19944460 98.43906 +## comp 19 0.8153461 0.15043286 98.58949 +## comp 20 0.7943348 0.14655624 98.73605 +## comp 21 0.7596276 0.14015270 98.87620 +## comp 22 0.6964670 0.12849944 99.00470 +## comp 23 0.6303898 0.11630808 99.12101 +## comp 24 0.6030871 0.11127068 99.23228 +## comp 25 0.5412364 0.09985912 99.33214 +## comp 26 0.4619356 0.08522796 99.41737 +## comp 27 0.4395132 0.08109100 99.49846 +## comp 28 0.4332061 0.07992733 99.57838 +## comp 29 0.4110199 0.07583392 99.65422 +## comp 30 0.3506662 0.06469855 99.71892 +## comp 31 0.3429738 0.06327930 99.78220 +## comp 32 0.3356932 0.06193601 99.84413 +## comp 33 0.3238087 0.05974330 99.90388 +## comp 34 0.2870588 0.05296288 99.95684 +## comp 35 0.2339343 0.04316132 100.00000 +\end{verbatim} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{fviz\_eig}\NormalTok{(res\_pca)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-13-1.pdf} Ce +graphique représente les valeurs propres de la matrice de corrélation du +jeu de données centré réduites. L'inertie totale des données étant la +somme des valeurs propres ( qui elles sont les inerties axiale associées +à l'axe de vecteur directeur un vecteur propre associé ), chaque valeur +propre est donc une fraction de l'inertie totale. On voit qu'on dépasse +80\% de l'inertie totale des points rien qu'avec les deux premieres +valeurs propres, on en prend donc deux vectueurs propres associés +respectivement à chacune de ces deux valeurs propres comme axes +principaux de l'analyse. + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{fviz\_pca\_ind}\NormalTok{(res\_pca,}\AttributeTok{label=}\StringTok{"all"}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-14-1.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{fviz\_pca\_var}\NormalTok{(res\_pca,}\AttributeTok{axes=}\FunctionTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{1}\NormalTok{,}\DecValTok{2}\NormalTok{),}\AttributeTok{label=}\StringTok{"none"}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-14-2.pdf} +Contexte : les relevés aux heures sont décrits par les gènes ( les gènes +sont considérés comme les variables). + +\begin{itemize} +\tightlist +\item + les genes proches d'un axe sont très représentés par celui-ci +\item + les genes dont l'angle entre eux est petit sont corrélés entre eux +\end{itemize} + +\subsection{Interprétation globale du couple de +graphes}\label{interpruxe9tation-globale-du-couple-de-graphes} + +On voit que les genes se polarisent principalement sur l'axe 1 dans un +sens ou l'autre. Les flèches sont d'une longueur presque du rayon du +cercle, indiquant une participation très forte des genes dans la +variance expliquée par ces dimensions. Il n'y a pas de tendance +particulière sur la direction selon l'axe 2 des flèches : Dans chaque +``polarité'' de fleches selon l'axe 1, il y a des fleches dont la +direction est negative d'autres positive selon l'axe 2. + +Le traitement 1 est entièrement groupé sur des valeurs très negatives de +l'axe 1. On remarque dans ce groupement la présence des T3 et T4 à la +première heure de relevés d'expression des gènes. + +\subsection{ON EST SENSE VOIR UN TRUC IMPORTANT D'APRES LA PROF MAIS JE +VOIS +RIEN}\label{on-est-sense-voir-un-truc-important-dapres-la-prof-mais-je-vois-rien} + +\subsubsection{Les axes générés par l'ACP sont purement virtuels, mais +on peut y préter un sens plus ou moins défini selon les variables qui y +sont +corrélées}\label{les-axes-guxe9nuxe9ruxe9s-par-lacp-sont-purement-virtuels-mais-on-peut-y-pruxe9ter-un-sens-plus-ou-moins-duxe9fini-selon-les-variables-qui-y-sont-corruxe9luxe9es} + +axe 1: force du changement d'expression des gènes : si on +sur-exprime/sous-exprime de beaucoup ( genre 0=\textgreater5) ou pas, +polarisation ? + +axe 2 : vers le haut =\textgreater{} ça va changer d'expression bientot, +vers le bas =\textgreater{} ça se stabilise ( donc les genes pointant +vers le haut changent d'expression, et ceux vers le bas ont tendance à +rester plutot pareil ) + +\paragraph{On remarque que les traitements ne sont pas du tout décris de +la même manière selon les horaires mais il y a une régularité +d'apparition dans chaque tranche +horaire.}\label{on-remarque-que-les-traitements-ne-sont-pas-du-tout-duxe9cris-de-la-muxeame-maniuxe8re-selon-les-horaires-mais-il-y-a-une-ruxe9gularituxe9-dapparition-dans-chaque-tranche-horaire.} + +\subsubsection{hypothèses sur la signification : qu'est-ce qu'ils ont en +commun ces gènes qui pourrait décrire ces relevés aux différentes heures +et les différents +traitements}\label{hypothuxe8ses-sur-la-signification-quest-ce-quils-ont-en-commun-ces-guxe8nes-qui-pourrait-duxe9crire-ces-relevuxe9s-aux-diffuxe9rentes-heures-et-les-diffuxe9rents-traitements} + +En regardant le graphe des individus (résultats aux heures de relevés), +on a effectivement les heures groupées à des valeurs negatives de l'axe +1 correspondant aux relevés du traitement 1 qui, souvenons-nous toujours +des histogrammes, ne change l'expression relative que de très peu de +gènes. + +Pour l'interprétation du second axe, les gènes semblent y être +positivement et negativement corrélés quel que soit leur correlation +avec l'axe 1. En regardant les individus, on observe que plus l'heure +est tardive, plus ils tendent vers des valeurs negatives sur l'axe 2. De +plus, on observe que les points liés aux relevés du traitement 1 ne vont +pas énormément vers les valeurs positives. Il semble donc que l'axe 2 +soit indicateur des expressions des gènes sont susceptibles de changer. + +\subsubsection{afin de visualiser les corrélations des variables +intiales avec toutes les méta-variables (pas trs utile on a déjà le +cercle)}\label{afin-de-visualiser-les-corruxe9lations-des-variables-intiales-avec-toutes-les-muxe9ta-variables-pas-trs-utile-on-a-duxe9juxe0-le-cercle} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\CommentTok{\# que 50 gènes sinon c\textquotesingle{}est le bordel} +\FunctionTok{corrplot}\NormalTok{(res\_pca}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{var}\SpecialCharTok{$}\NormalTok{cor[}\DecValTok{1}\SpecialCharTok{:}\DecValTok{50}\NormalTok{,],}\AttributeTok{method=}\StringTok{"ellipse"}\NormalTok{, }\AttributeTok{type=}\StringTok{"lower"}\NormalTok{, }\AttributeTok{bg =} \StringTok{"lightgrey"}\NormalTok{)} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-15-1.pdf} + +MAIS C'EST INBUVABLE + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{fviz\_pca\_ind}\NormalTok{(res\_pca,}\AttributeTok{axes =} \FunctionTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{1}\NormalTok{,}\DecValTok{3}\NormalTok{),}\AttributeTok{geom=}\FunctionTok{c}\NormalTok{(}\StringTok{"point"}\NormalTok{))} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-16-1.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{fviz\_pca\_ind}\NormalTok{(res\_pca,}\AttributeTok{axes =} \FunctionTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{1}\NormalTok{,}\DecValTok{4}\NormalTok{),}\AttributeTok{geom=}\FunctionTok{c}\NormalTok{(}\StringTok{"point"}\NormalTok{))} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-16-2.pdf} + +\begin{Shaded} +\begin{Highlighting}[] +\FunctionTok{fviz\_pca\_ind}\NormalTok{(res\_pca,}\AttributeTok{axes =} \FunctionTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{1}\NormalTok{,}\DecValTok{5}\NormalTok{),}\AttributeTok{geom=}\FunctionTok{c}\NormalTok{(}\StringTok{"point"}\NormalTok{))} +\end{Highlighting} +\end{Shaded} + +\includegraphics{Projet_files/figure-latex/unnamed-chunk-16-3.pdf} + +\end{document}