老太婆心态好
如果这个图你看不懂,有个简单的方法,你可以试一下。 在进行聚类的过程中点击statistics——cluster membership——Rang of solutions 中输入1到28(因为你的树状图中显示有28个变量,所以最多能聚28类,最少是一类),这样就得到一个并类表Cluster me。excel表:整理一份excel数据表,第一列为材料或数据的名称,后几列为各项数值导入数据:打开SPSS,点击File——Open——DATA,选择已经编辑好的excel表点击analyze——Classify——Hierarchical cluster analysis——数据导入variables,表头项导入label case by;选择Method 项,根据需要选择方法,点击Plots选择dendrogram(打对勾),其余各项根据自己需要选择要计算的统计量,点击ok即可.
灵虫糖宝
聚类分析是生信分析中常用的工具,在转录组分析中经常用到。聚类分析将表达模式相似的基因聚类在一起,以基因集的形式进行后续分析,今天我给大家介绍其相关原理。
聚类方法有很多,常用的有以下几个:
下图的例子展示的是,差异表达基因集的聚类热图。
多是基于R语言函数绘制(gplots程序包),该函数默认使用的聚类方法是计算欧式距离(Euclidean Distance)进行层次聚类(Hierarchical Cluster)。
这个图的是什么意思呢?我们来解释一下。
首先,我们先明确下什么是欧式距离(Euclidean Distance):
欧式距离,也称欧几里得距离,是衡量多维空间的两个点之间的绝对距离,
(1) 二维平面,两点a(x1,y1),b(x2,y2) 欧式距离的计算公式为:
(2) 三维空间,欧式距离的计算公式为:
(3) n维空间,欧式距离的计算公式为:
那么,体现在基因表达量的矩阵上,则如下:
(1) 首行为样本名; (2) 首列为基因名; (3) 数字则为基因在相应样本中的表达量(一般使用标准化后的表达量矩阵)
Gene1与Gene2的欧式距离为:
Gene1与Gene3的欧式距离为:
Gene1与Gene4的欧式距离为:
计算出所有基因两两之间的欧式距离之后,就可以进行聚类啦:
Cluster之间的聚类,则有3种方法:
R语言中hclust函数的默认方法为最长距离法(complete-linkage)。
以上的聚类过程即称之为 层级聚类 。
层级聚类一般伴随着 系统聚类图 ,系统聚类图分支的长短也体现Cluster形成的早晚,分支越短,形成的越早,基因表达模式也越相近。
聚类分析将基因划分为不同的基因集合,用于反映不同实验条件下样品差异表达基因的变化模式。
功能相关的基因在相同条件下通常具有相似的表达模式,例如被共同的转录因子调控的基因,或其产物构成同一个蛋白复合体的基因,或参与相同生物学过程的基因。对这些基因集进行分析往往可以获得比单基因分析更为可靠的结果。
如果这个图你看不懂,有个简单的方法,你可以试一下。 在进行聚类的过程中点击statistics——cluster membership——Rang of sol
教学论文答辩 最重要的技巧就是一定要牢牢的掌握自己论文的整个框架以及牵扯到的相关的知识,在整个答辩的过程中,对于框架的掌握是第一位的,因为只有掌握了整体的框架,
1、论文答辩前需先做好准备工作,学生提前准备好纸质的论文、毕业登记表以及答辩PPT。而且要提前半个月练习,熟能生巧,就能在答辩时发挥的更自如。2、答辩时穿着得体
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