从翻转对象中提取交集列表
Extract intersection list from upset object
我正在与 UpSetR 进行一些比较,我想保存落入每个交叉点的元素列表。这可能吗?我到处都找不到...
手动操作会很乏味(很多列表),而且由于无论如何都要计算它们,所以无法保存它们令人沮丧
此 (yet) 没有现成的 upSetR 函数。但是,可以提取它:
library(UpSetR)
# Example input as list, expected output is 1 and 5:
listInput <- list(one = c(1, 2, 3, 5, 7, 8, 11, 12, 13),
two = c(1, 2, 4, 5, 10),
three = c(1, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13))
分配时打乱 returns 一个值,其中还包括数据:
x <- upset(fromList(listInput))
x$New_data
# one two three
# 1 1 1 1
# 2 1 1 0
# 3 1 0 0
# 4 1 1 1
# 5 1 0 1
# 6 1 0 1
# 7 1 0 0
# 8 1 0 1
# 9 1 0 1
# 10 0 1 0
# 11 0 1 1
# 12 0 0 1
# 13 0 0 1
从这里我们可以看出是第 1 行和第 4 行在所有三组中都找到了。项目的顺序是根据它们在列表中出现的顺序定义的,请参阅:
x1 <- unlist(listInput, use.names = FALSE)
x1 <- x1[ !duplicated(x1) ]
x1
# [1] 1 2 3 5 7 8 11 12 13 4 10 6 9
现在我们知道“New_data”中的行号在我们的列表中引用。所以,因为我们有 3 列,过滤总和为 3 的行:
x1[ rowSums(x$New_data) == 3 ]
# [1] 1 5
或我们可以使用Reduce:
Reduce(intersect, listInput)
# [1] 1 5
这是我提取不同交集以及其中元素列表的方法。
主要思想是粘贴二进制文件中的所有 0 和 1 table,为每个交叉点创建唯一标识符,然后使用 dplyr::group_by 函数提取信息
data <- data.frame(
entry = paste0("Entry.", 1:10),
"A" = c(0,0,0,0,1,0,1,1,0,0),
"B" = c(1,0,0,0,1,1,1,1,1,0),
"C" = c(1,1,1,1,0,0,1,0,1,1)
)
# NOT REQUIRED. Only to confirm that upset works with these data
upset(data)
然后您可以通过粘贴所有二进制列来识别交叉点。我为此使用了联合便利功能:
注意:您可能必须根据您的数据是否具有行名称或具有名称的列来更改此设置
data_with_intersection <- data %>%
unite(col = "intersection", -c("entry"), sep = "")
从这里,您可以轻松计算出每个交叉点的大小:
# Table of intersections and the number of entries
data_with_intersection %>%
group_by(intersection) %>%
summarise(n = n()) %>%
arrange(desc(n))
甚至在每个交叉点提取 entries/elements 的列表:
# List of intersections and their entries
data_with_intersection %>%
group_by(intersection) %>%
summarise(list = list(entry)) %>%
mutate(list = setNames(list, intersection)) %>%
pull(list)
我正在与 UpSetR 进行一些比较,我想保存落入每个交叉点的元素列表。这可能吗?我到处都找不到...
手动操作会很乏味(很多列表),而且由于无论如何都要计算它们,所以无法保存它们令人沮丧
此 (yet) 没有现成的 upSetR 函数。但是,可以提取它:
library(UpSetR)
# Example input as list, expected output is 1 and 5:
listInput <- list(one = c(1, 2, 3, 5, 7, 8, 11, 12, 13),
two = c(1, 2, 4, 5, 10),
three = c(1, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13))
分配时打乱 returns 一个值,其中还包括数据:
x <- upset(fromList(listInput))
x$New_data
# one two three
# 1 1 1 1
# 2 1 1 0
# 3 1 0 0
# 4 1 1 1
# 5 1 0 1
# 6 1 0 1
# 7 1 0 0
# 8 1 0 1
# 9 1 0 1
# 10 0 1 0
# 11 0 1 1
# 12 0 0 1
# 13 0 0 1
从这里我们可以看出是第 1 行和第 4 行在所有三组中都找到了。项目的顺序是根据它们在列表中出现的顺序定义的,请参阅:
x1 <- unlist(listInput, use.names = FALSE)
x1 <- x1[ !duplicated(x1) ]
x1
# [1] 1 2 3 5 7 8 11 12 13 4 10 6 9
现在我们知道“New_data”中的行号在我们的列表中引用。所以,因为我们有 3 列,过滤总和为 3 的行:
x1[ rowSums(x$New_data) == 3 ]
# [1] 1 5
或我们可以使用Reduce:
Reduce(intersect, listInput)
# [1] 1 5
这是我提取不同交集以及其中元素列表的方法。
主要思想是粘贴二进制文件中的所有 0 和 1 table,为每个交叉点创建唯一标识符,然后使用 dplyr::group_by 函数提取信息
data <- data.frame(
entry = paste0("Entry.", 1:10),
"A" = c(0,0,0,0,1,0,1,1,0,0),
"B" = c(1,0,0,0,1,1,1,1,1,0),
"C" = c(1,1,1,1,0,0,1,0,1,1)
)
# NOT REQUIRED. Only to confirm that upset works with these data
upset(data)
然后您可以通过粘贴所有二进制列来识别交叉点。我为此使用了联合便利功能:
注意:您可能必须根据您的数据是否具有行名称或具有名称的列来更改此设置
data_with_intersection <- data %>%
unite(col = "intersection", -c("entry"), sep = "")
从这里,您可以轻松计算出每个交叉点的大小:
# Table of intersections and the number of entries
data_with_intersection %>%
group_by(intersection) %>%
summarise(n = n()) %>%
arrange(desc(n))
甚至在每个交叉点提取 entries/elements 的列表:
# List of intersections and their entries
data_with_intersection %>%
group_by(intersection) %>%
summarise(list = list(entry)) %>%
mutate(list = setNames(list, intersection)) %>%
pull(list)