cola Report for Hierarchical Partitioning - 'GrunPancreas'

Date: 2021-07-26 10:46:32 CEST, cola version: 1.9.4

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Summary

First the variable is renamed to res_rh.

res_rh = rh

The partition hierarchy and all available functions which can be applied to res_rh object.

res_rh
#> A 'HierarchicalPartition' object with 'ATC:skmeans' method.
#>   On a matrix with 9689 rows and 1728 columns.
#>   Performed in total 6450 partitions.
#>   There are 26 groups under the following parameters:
#>     - min_samples: 17
#>     - mean_silhouette_cutoff: 0.9
#>     - min_n_signatures: 358 (signatures are selected based on:)
#>       - fdr_cutoff: 0.05
#>       - group_diff (scaled values): 0.5
#> 
#> Hierarchy of the partition:
#>   0, 1728 cols
#>   |-- 01, 858 cols, 994 signatures
#>   |   |-- 011, 435 cols, 362 signatures
#>   |   |   |-- 0111, 312 cols, 17 signatures (c)
#>   |   |   `-- 0112, 123 cols, 715 signatures
#>   |   |       |-- 01121, 84 cols, 3 signatures (c)
#>   |   |       `-- 01122, 39 cols, 202 signatures (c)
#>   |   |-- 012, 258 cols, 1406 signatures
#>   |   |   |-- 0121, 119 cols, 325 signatures (c)
#>   |   |   |-- 0122, 102 cols, 309 signatures (c)
#>   |   |   `-- 0123, 37 cols, 41 signatures (c)
#>   |   `-- 013, 165 cols, 671 signatures
#>   |       |-- 0131, 123 cols, 257 signatures (c)
#>   |       `-- 0132, 42 cols, 858 signatures
#>   |           |-- 01321, 31 cols (b)
#>   |           `-- 01322, 11 cols (b)
#>   `-- 02, 870 cols, 6863 signatures
#>       |-- 021, 330 cols, 1887 signatures
#>       |   |-- 0211, 187 cols, 519 signatures
#>       |   |   |-- 02111, 91 cols, 72 signatures (c)
#>       |   |   `-- 02112, 96 cols, 88 signatures (c)
#>       |   `-- 0212, 143 cols, 1958 signatures
#>       |       |-- 02121, 55 cols, 177 signatures (c)
#>       |       |-- 02122, 54 cols, 54 signatures (c)
#>       |       `-- 02123, 34 cols, 11 signatures (c)
#>       |-- 022, 286 cols, 6804 signatures
#>       |   |-- 0221, 113 cols, 2465 signatures
#>       |   |   |-- 02211, 38 cols, 58 signatures (c)
#>       |   |   |-- 02212, 48 cols, 153 signatures (c)
#>       |   |   `-- 02213, 27 cols (b)
#>       |   |-- 0222, 101 cols, 1106 signatures
#>       |   |   |-- 02221, 77 cols, 293 signatures (c)
#>       |   |   `-- 02222, 24 cols (b)
#>       |   `-- 0223, 72 cols, 94 signatures (c)
#>       `-- 023, 254 cols, 2575 signatures
#>           |-- 0231, 78 cols (a)
#>           |-- 0232, 59 cols, 973 signatures
#>           |   |-- 02321, 38 cols, 56 signatures (c)
#>           |   `-- 02322, 21 cols (b)
#>           `-- 0233, 117 cols, 644 signatures
#>               |-- 02331, 49 cols (a)
#>               |-- 02332, 35 cols (a)
#>               `-- 02333, 33 cols (b)
#> Stop reason:
#>   a) Mean silhouette score was too small
#>   b) Subgroup had too few columns.
#>   c) There were too few signatures.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'HierarchicalPartition' object:
#>  [1] "all_leaves"            "all_nodes"             "cola_report"           "collect_classes"      
#>  [5] "colnames"              "compare_signatures"    "dimension_reduction"   "functional_enrichment"
#>  [9] "get_anno_col"          "get_anno"              "get_children_nodes"    "get_classes"          
#> [13] "get_matrix"            "get_signatures"        "is_leaf_node"          "max_depth"            
#> [17] "merge_node"            "ncol"                  "node_info"             "node_level"           
#> [21] "nrow"                  "rownames"              "show"                  "split_node"           
#> [25] "suggest_best_k"        "test_to_known_factors" "top_rows_heatmap"      "top_rows_overlap"     
#> 
#> You can get result for a single node by e.g. object["01"]

The call of hierarchical_partition() was:

#> hierarchical_partition(data = lt$mat, anno = lt$anno, subset = 500, cores = 4)

Dimension of the input matrix:

mat = get_matrix(res_rh)
dim(mat)
#> [1] 9689 1728

All the methods that were tried:

res_rh@param$combination_method
#> [[1]]
#> [1] "ATC"     "skmeans"

Density distribution

The density distribution for each sample is visualized as one column in the following heatmap. The clustering is based on the distance which is the Kolmogorov-Smirnov statistic between two distributions.

library(ComplexHeatmap)
densityHeatmap(mat, top_annotation = HeatmapAnnotation(df = get_anno(res_rh), 
    col = get_anno_col(res_rh)), ylab = "value", cluster_columns = TRUE, show_column_names = FALSE,
    mc.cores = 1)

plot of chunk density-heatmap

Some values about the hierarchy:

all_nodes(res_rh)
#>  [1] "0"     "01"    "011"   "0111"  "0112"  "01121" "01122" "012"   "0121"  "0122"  "0123"  "013"  
#> [13] "0131"  "0132"  "01321" "01322" "02"    "021"   "0211"  "02111" "02112" "0212"  "02121" "02122"
#> [25] "02123" "022"   "0221"  "02211" "02212" "02213" "0222"  "02221" "02222" "0223"  "023"   "0231" 
#> [37] "0232"  "02321" "02322" "0233"  "02331" "02332" "02333"
all_leaves(res_rh)
#>  [1] "0111"  "01121" "01122" "0121"  "0122"  "0123"  "0131"  "01321" "01322" "02111" "02112" "02121"
#> [13] "02122" "02123" "02211" "02212" "02213" "02221" "02222" "0223"  "0231"  "02321" "02322" "02331"
#> [25] "02332" "02333"
node_info(res_rh)
#>       id best_method depth best_k n_columns n_signatures p_signatures is_leaf
#> 1      0 ATC:skmeans     1      2      1728         7174      0.74043   FALSE
#> 2     01 ATC:skmeans     2      3       858          994      0.10259   FALSE
#> 3    011 ATC:skmeans     3      2       435          362      0.03736   FALSE
#> 4   0111 ATC:skmeans     4      2       312           17      0.00175    TRUE
#> 5   0112 ATC:skmeans     4      2       123          715      0.07380   FALSE
#> 6  01121 ATC:skmeans     5      2        84            3      0.00031    TRUE
#> 7  01122 ATC:skmeans     5      2        39          202      0.02085    TRUE
#> 8    012 ATC:skmeans     3      3       258         1406      0.14511   FALSE
#> 9   0121 ATC:skmeans     4      3       119          325      0.03354    TRUE
#> 10  0122 ATC:skmeans     4      2       102          309      0.03189    TRUE
#> 11  0123 ATC:skmeans     4      2        37           41      0.00423    TRUE
#> 12   013 ATC:skmeans     3      2       165          671      0.06925   FALSE
#> 13  0131 ATC:skmeans     4      3       123          257      0.02652    TRUE
#> 14  0132 ATC:skmeans     4      2        42          858      0.08855   FALSE
#> 15 01321 not applied     5     NA        31           NA           NA    TRUE
#> 16 01322 not applied     5     NA        11           NA           NA    TRUE
#> 17    02 ATC:skmeans     2      3       870         6863      0.70833   FALSE
#> 18   021 ATC:skmeans     3      2       330         1887      0.19476   FALSE
#> 19  0211 ATC:skmeans     4      2       187          519      0.05357   FALSE
#> 20 02111 ATC:skmeans     5      2        91           72      0.00743    TRUE
#> 21 02112 ATC:skmeans     5      2        96           88      0.00908    TRUE
#> 22  0212 ATC:skmeans     4      3       143         1958      0.20208   FALSE
#> 23 02121 ATC:skmeans     5      3        55          177      0.01827    TRUE
#> 24 02122 ATC:skmeans     5      2        54           54      0.00557    TRUE
#> 25 02123 ATC:skmeans     5      2        34           11      0.00114    TRUE
#> 26   022 ATC:skmeans     3      3       286         6804      0.70224   FALSE
#> 27  0221 ATC:skmeans     4      3       113         2465      0.25441   FALSE
#> 28 02211 ATC:skmeans     5      2        38           58      0.00599    TRUE
#> 29 02212 ATC:skmeans     5      2        48          153      0.01579    TRUE
#> 30 02213 not applied     5     NA        27           NA           NA    TRUE
#> 31  0222 ATC:skmeans     4      2       101         1106      0.11415   FALSE
#> 32 02221 ATC:skmeans     5      2        77          293      0.03024    TRUE
#> 33 02222 not applied     5     NA        24           NA           NA    TRUE
#> 34  0223 ATC:skmeans     4      2        72           94      0.00970    TRUE
#> 35   023 ATC:skmeans     3      3       254         2575      0.26577   FALSE
#> 36  0231 ATC:skmeans     4      4        78           NA           NA    TRUE
#> 37  0232 ATC:skmeans     4      2        59          973      0.10042   FALSE
#> 38 02321 ATC:skmeans     5      2        38           56      0.00578    TRUE
#> 39 02322 not applied     5     NA        21           NA           NA    TRUE
#> 40  0233 ATC:skmeans     4      3       117          644      0.06647   FALSE
#> 41 02331 ATC:skmeans     5      2        49           NA           NA    TRUE
#> 42 02332 ATC:skmeans     5      2        35           NA           NA    TRUE
#> 43 02333 not applied     5     NA        33           NA           NA    TRUE

In the output from node_info(), there are the following columns:

Labels of nodes are encoded in a special way. The number of digits correspond to the depth of the node in the hierarchy and the value of the digits correspond to the index of the subgroup in the current node, E.g. a label of “012” means the node is the second subgroup of the partition which is the first subgroup of the root node.

Suggest the best k

Following table shows the best k (number of partitions) for each node in the partition hierarchy. Clicking on the node name in the table goes to the corresponding section for the partitioning on that node.

The cola vignette explains the definition of the metrics used for determining the best number of partitions.

suggest_best_k(res_rh)
Node Best method Is leaf Best k 1-PAC Mean silhouette Concordance #samples
Node0 ATC:skmeans 2 1.00 1.00 1.00 1728 **
Node01 ATC:skmeans 3 1.00 0.97 0.98 858 **
Node011 ATC:skmeans 2 1.00 0.98 0.99 435 **
Node0111-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 4 0.93 0.90 0.96 312 *
Node0112 ATC:skmeans 3 0.95 0.92 0.97 123 *
Node01121-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 0.95 0.94 0.97 84 *
Node01122-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 3 0.96 0.96 0.98 39 **
Node012 ATC:skmeans 3 1.00 0.98 0.99 258 **
Node0121-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 4 0.91 0.90 0.95 119 *
Node0122-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 1.00 0.96 0.98 102 **
Node0123-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 1.00 0.99 1.00 37 **
Node013 ATC:skmeans 2 1.00 0.98 0.99 165 **
Node0131-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 3 0.99 0.95 0.98 123 **
Node0132 ATC:skmeans 2 1.00 0.99 0.99 42 **
Node01321-leaf not applied ✓ (b) 31
Node01322-leaf not applied ✓ (b) 11
Node02 ATC:skmeans 4 0.93 0.92 0.96 870 *
Node021 ATC:skmeans 3 0.96 0.94 0.97 330 **
Node0211 ATC:skmeans 2 1.00 0.98 0.99 187 **
Node02111-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 0.91 0.91 0.96 91 *
Node02112-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 0.87 0.91 0.96 96
Node0212 ATC:skmeans 4 0.92 0.90 0.94 143 *
Node02121-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 3 0.95 0.93 0.97 55 *
Node02122-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 1.00 0.97 0.99 54 **
Node02123-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 1.00 0.99 0.99 34 **
Node022 ATC:skmeans 3 1.00 0.96 0.99 286 **
Node0221 ATC:skmeans 4 0.92 0.90 0.96 113 *
Node02211-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 0.68 0.93 0.96 38
Node02212-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 1.00 1.00 1.00 48 **
Node02213-leaf not applied ✓ (b) 27
Node0222 ATC:skmeans 2 1.00 0.96 0.99 101 **
Node02221-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 0.95 0.95 0.98 77 *
Node02222-leaf not applied ✓ (b) 24
Node0223-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 0.96 0.94 0.97 72 **
Node023 ATC:skmeans 4 0.91 0.89 0.95 254 *
Node0231-leaf ATC:skmeans ✓ (a) 4 0.85 0.87 0.94 78
Node0232 ATC:skmeans 2 1.00 0.97 0.99 59 **
Node02321-leaf ATC:skmeans ✓ (c) 2 1.00 1.00 1.00 38 **
Node02322-leaf not applied ✓ (b) 21
Node0233 ATC:skmeans 3 0.99 0.96 0.98 117 **
Node02331-leaf ATC:skmeans ✓ (a) 2 0.81 0.86 0.94 49
Node02332-leaf ATC:skmeans ✓ (a) 4 0.75 0.79 0.88 35
Node02333-leaf not applied ✓ (b) 33

Stop reason: a) Mean silhouette score was too small b) Subgroup had too few columns. c) There were too few signatures.

**: 1-PAC > 0.95, *: 1-PAC > 0.9

Partition hierarchy

The nodes of the hierarchy can be merged by setting the merge_node parameters. Here we control the hierarchy with the min_n_signatures parameter. The value of min_n_signatures is from node_info().

collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 362))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 519))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 644))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 671))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 715))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 858))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 973))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 994))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1106))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1406))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1887))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1958))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2465))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2575))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 6804))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 6863))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
collect_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7174))
#> Error in dimnames(x) <- dn: length of 'dimnames' [2] not equal to array extent

Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it).

show/hide code output

get_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 362))
#>     D2ex_1     D2ex_2     D2ex_3     D2ex_4     D2ex_5     D2ex_6     D2ex_7     D2ex_8     D2ex_9 
#>     "0231"     "0231"     "0231"     "0223"    "02331"    "02333"    "02333"    "02331"     "0223" 
#>    D2ex_10    D2ex_11    D2ex_12    D2ex_13    D2ex_14    D2ex_15    D2ex_16    D2ex_17    D2ex_18 
#>     "0231"    "02322"    "02331"     "0122"     "0122"     "0231"    "02221"    "02321"    "02221" 
#>    D2ex_19    D2ex_20    D2ex_21    D2ex_22    D2ex_23    D2ex_24    D2ex_25    D2ex_26    D2ex_27 
#>    "02332"    "02332"     "0231"    "02321"     "0122"     "0231"    "02331"     "0231"    "02321" 
#>    D2ex_28    D2ex_29    D2ex_30    D2ex_31    D2ex_32    D2ex_33    D2ex_34    D2ex_35    D2ex_36 
#>    "02332"     "0223"     "0231"     "0122"     "0122"    "02331"    "02221"    "02332"    "02331" 
#>    D2ex_37    D2ex_38    D2ex_39    D2ex_40    D2ex_41    D2ex_42    D2ex_43    D2ex_44    D2ex_45 
#>     "0231"     "0122"     "0121"     "0231"     "0231"     "0123"    "02121"    "02221"     "0111" 
#>    D2ex_46    D2ex_47    D2ex_48    D2ex_49    D2ex_50    D2ex_51    D2ex_52    D2ex_53    D2ex_54 
#>    "02222"    "02332"    "01321"     "0123"     "0122"    "02221"    "02322"     "0231"     "0111" 
#>    D2ex_55    D2ex_56    D2ex_57    D2ex_58    D2ex_59    D2ex_60    D2ex_61    D2ex_62    D2ex_63 
#>    "02331"    "02331"    "02332"    "02322"     "0231"    "01321"    "02211"    "02331"    "01122" 
#>    D2ex_64    D2ex_65    D2ex_66    D2ex_67    D2ex_68    D2ex_69    D2ex_70    D2ex_71    D2ex_72 
#>     "0111"     "0111"    "02211"     "0223"    "02213"    "02221"    "02221"     "0223"    "02321" 
#>    D2ex_73    D2ex_74    D2ex_75    D2ex_76    D2ex_77    D2ex_78    D2ex_79    D2ex_80    D2ex_81 
#>    "02322"    "02321"    "02321"    "02211"     "0122"    "02121"    "02221"    "01121"    "01322" 
#>    D2ex_82    D2ex_83    D2ex_84    D2ex_85    D2ex_86    D2ex_87    D2ex_88    D2ex_89    D2ex_90 
#>    "02321"     "0223"    "02322"    "02332"     "0231"     "0231"    "02332"     "0122"    "02221" 
#>    D2ex_91    D2ex_92    D2ex_93    D2ex_94    D2ex_95    D2ex_96    D3en1_1    D3en1_2    D3en1_3 
#>    "01321"    "02221"    "01121"     "0111"     "0111"     "0111"     "0122"     "0122"     "0123" 
#>    D3en1_4    D3en1_5    D3en1_6    D3en1_7    D3en1_8    D3en1_9   D3en1_10   D3en1_11   D3en1_12 
#>     "0121"     "0231"     "0131"     "0131"     "0131"    "01322"     "0231"     "0231"     "0111" 
#>   D3en1_13   D3en1_14   D3en1_15   D3en1_16   D3en1_17   D3en1_18   D3en1_19   D3en1_20   D3en1_21 
#>     "0231"    "01121"     "0111"    "01122"     "0121"    "01121"    "01121"     "0111"     "0131" 
#>   D3en1_22   D3en1_23   D3en1_24   D3en1_25   D3en1_26   D3en1_27   D3en1_28   D3en1_29   D3en1_30 
#>     "0131"     "0111"     "0131"     "0131"    "02321"    "01322"     "0122"     "0123"    "02331" 
#>   D3en1_31   D3en1_32   D3en1_33   D3en1_34   D3en1_35   D3en1_36   D3en1_37   D3en1_38   D3en1_39 
#>     "0111"     "0111"     "0131"    "01121"     "0111"     "0111"     "0231"     "0122"     "0111" 
#>   D3en1_40   D3en1_41   D3en1_42   D3en1_43   D3en1_44   D3en1_45   D3en1_46   D3en1_47   D3en1_48 
#>     "0111"     "0231"    "01122"    "01321"     "0131"    "02221"    "01122"     "0131"    "02211" 
#>   D3en1_49   D3en1_50   D3en1_51   D3en1_52   D3en1_53   D3en1_54   D3en1_55   D3en1_56   D3en1_57 
#>     "0231"     "0122"     "0131"     "0111"     "0131"     "0122"     "0121"    "02211"     "0111" 
#>   D3en1_58   D3en1_59   D3en1_60   D3en1_61   D3en1_62   D3en1_63   D3en1_64   D3en1_65   D3en1_66 
#>     "0111"     "0131"     "0223"     "0111"     "0111"    "02121"     "0131"     "0131"     "0131" 
#>   D3en1_67   D3en1_68   D3en1_69   D3en1_70   D3en1_71   D3en1_72   D3en1_73   D3en1_74   D3en1_75 
#>     "0122"     "0231"    "02111"     "0111"    "02331"     "0111"     "0231"     "0111"    "02331" 
#>   D3en1_76   D3en1_77   D3en1_78   D3en1_79   D3en1_80   D3en1_81   D3en1_82   D3en1_83   D3en1_84 
#>     "0131"     "0111"     "0111"     "0123"     "0111"    "01122"     "0111"    "01322"     "0122" 
#>   D3en1_85   D3en1_86   D3en1_87   D3en1_88   D3en1_89   D3en1_90   D3en1_91   D3en1_92   D3en1_93 
#>     "0131"     "0111"    "02331"    "02331"     "0122"    "01321"     "0131"    "01121"     "0123" 
#>   D3en1_94   D3en1_95   D3en1_96    D3en2_1    D3en2_2    D3en2_3    D3en2_4    D3en2_5    D3en2_6 
#>     "0122"    "01121"     "0111"     "0131"     "0131"     "0122"     "0111"     "0231"     "0231" 
#>    D3en2_7    D3en2_8    D3en2_9   D3en2_10   D3en2_11   D3en2_12   D3en2_13   D3en2_14   D3en2_15 
#>     "0122"    "01121"     "0131"     "0111"    "01321"     "0131"     "0131"     "0111"     "0111" 
#>   D3en2_16   D3en2_17   D3en2_18   D3en2_19   D3en2_20   D3en2_21   D3en2_22   D3en2_23   D3en2_24 
#>     "0231"     "0121"     "0111"     "0111"     "0111"     "0231"     "0131"    "02221"    "01322" 
#>   D3en2_25   D3en2_26   D3en2_27   D3en2_28   D3en2_29   D3en2_30   D3en2_31   D3en2_32   D3en2_33 
#>     "0231"     "0231"     "0231"     "0111"     "0131"     "0131"     "0231"     "0231"     "0231" 
#>   D3en2_34   D3en2_35   D3en2_36   D3en2_37   D3en2_38   D3en2_39   D3en2_40   D3en2_41   D3en2_42 
#>     "0111"     "0111"     "0111"     "0231"     "0131"     "0231"     "0111"     "0111"     "0231" 
#>   D3en2_43   D3en2_44   D3en2_45   D3en2_46   D3en2_47   D3en2_48   D3en2_49   D3en2_50   D3en2_51 
#>     "0111"     "0131"     "0231"     "0111"     "0111"     "0231"    "01121"    "01122"     "0111" 
#>   D3en2_52   D3en2_53   D3en2_54   D3en2_55   D3en2_56   D3en2_57   D3en2_58   D3en2_59   D3en2_60 
#>     "0121"     "0131"     "0111"     "0131"     "0121"     "0122"     "0121"     "0111"    "02331" 
#>   D3en2_61   D3en2_62   D3en2_63   D3en2_64   D3en2_65   D3en2_66   D3en2_67   D3en2_68   D3en2_69 
#>    "01321"     "0122"     "0111"     "0122"    "01121"     "0231"     "0111"    "02322"     "0131" 
#>   D3en2_70   D3en2_71   D3en2_72   D3en2_73   D3en2_74   D3en2_75   D3en2_76   D3en2_77   D3en2_78 
#>     "0131"    "02321"     "0231"    "01122"    "02221"     "0111"     "0131"     "0131"     "0111" 
#>   D3en2_79   D3en2_80   D3en2_81   D3en2_82   D3en2_83   D3en2_84   D3en2_85   D3en2_86   D3en2_87 
#>     "0111"     "0111"     "0131"     "0131"     "0131"    "01122"     "0122"     "0111"     "0111" 
#>   D3en2_88   D3en2_89   D3en2_90   D3en2_91   D3en2_92   D3en2_93   D3en2_94   D3en2_95   D3en2_96 
#>     "0131"     "0131"     "0231"     "0122"     "0122"     "0122"     "0111"     "0111"    "01121" 
#>    D3en3_1    D3en3_2    D3en3_3    D3en3_4    D3en3_5    D3en3_6    D3en3_7    D3en3_8    D3en3_9 
#>     "0122"     "0231"    "01121"     "0111"     "0131"     "0123"     "0131"     "0111"     "0231" 
#>   D3en3_10   D3en3_11   D3en3_12   D3en3_13   D3en3_14   D3en3_15   D3en3_16   D3en3_17   D3en3_18 
#>     "0131"     "0122"     "0111"     "0111"     "0111"     "0131"     "0131"     "0111"     "0111" 
#>   D3en3_19   D3en3_20   D3en3_21   D3en3_22   D3en3_23   D3en3_24   D3en3_25   D3en3_26   D3en3_27 
#>     "0111"     "0111"     "0122"     "0111"     "0111"     "0131"     "0111"     "0111"     "0131" 
#>   D3en3_28   D3en3_29   D3en3_30   D3en3_31   D3en3_32   D3en3_33   D3en3_34   D3en3_35   D3en3_36 
#>     "0131"     "0121"     "0131"     "0111"     "0122"     "0111"     "0111"     "0111"     "0122" 
#>   D3en3_37   D3en3_38   D3en3_39   D3en3_40   D3en3_41   D3en3_42   D3en3_43   D3en3_44   D3en3_45 
#>     "0111"     "0111"     "0231"     "0111"     "0131"     "0111"     "0111"     "0122"     "0131" 
#>   D3en3_46   D3en3_47   D3en3_48   D3en3_49   D3en3_50   D3en3_51   D3en3_52   D3en3_53   D3en3_54 
#>    "02221"     "0111"     "0131"     "0131"     "0122"    "02112"     "0122"     "0122"     "0121" 
#>   D3en3_55   D3en3_56   D3en3_57   D3en3_58   D3en3_59   D3en3_60   D3en3_61   D3en3_62   D3en3_63 
#>     "0131"     "0111"     "0111"    "01121"     "0122"     "0111"     "0111"     "0111"     "0111" 
#>   D3en3_64   D3en3_65   D3en3_66   D3en3_67   D3en3_68   D3en3_69   D3en3_70   D3en3_71   D3en3_72 
#>     "0231"     "0121"     "0111"     "0131"    "02322"     "0111"     "0111"     "0131"    "02221" 
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#>     "0131"     "0111"     "0123"     "0111"     "0111"     "0111"     "0111"     "0111"     "0111" 
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#> D17All1_73 D17All1_74 D17All1_75 D17All1_76 D17All1_77 D17All1_78 D17All1_79 D17All1_80 D17All1_81 
#>       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17All1_82 D17All1_83 D17All1_84 D17All1_85 D17All1_86 D17All1_87 D17All1_88 D17All1_89 D17All1_90 
#>       "02"       "02"       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17All1_91 D17All1_92 D17All1_93 D17All1_94 D17All1_95 D17All1_96  D17All2_1  D17All2_2  D17All2_3 
#>       "02"       "02"       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#>  D17All2_4  D17All2_5  D17All2_6  D17All2_7  D17All2_8  D17All2_9 D17All2_10 D17All2_11 D17All2_12 
#>       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17All2_13 D17All2_14 D17All2_15 D17All2_16 D17All2_17 D17All2_18 D17All2_19 D17All2_20 D17All2_21 
#>       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17All2_22 D17All2_23 D17All2_24 D17All2_25 D17All2_26 D17All2_27 D17All2_28 D17All2_29 D17All2_30 
#>       "02"       "02"       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17All2_31 D17All2_32 D17All2_33 D17All2_34 D17All2_35 D17All2_36 D17All2_37 D17All2_38 D17All2_39 
#>       "01"       "01"       "01"       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17All2_40 D17All2_41 D17All2_42 D17All2_43 D17All2_44 D17All2_45 D17All2_46 D17All2_47 D17All2_48 
#>       "02"       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17All2_49 D17All2_50 D17All2_51 D17All2_52 D17All2_53 D17All2_54 D17All2_55 D17All2_56 D17All2_57 
#>       "02"       "01"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17All2_58 D17All2_59 D17All2_60 D17All2_61 D17All2_62 D17All2_63 D17All2_64 D17All2_65 D17All2_66 
#>       "02"       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17All2_67 D17All2_68 D17All2_69 D17All2_70 D17All2_71 D17All2_72 D17All2_73 D17All2_74 D17All2_75 
#>       "01"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "01"       "02"       "01" 
#> D17All2_76 D17All2_77 D17All2_78 D17All2_79 D17All2_80 D17All2_81 D17All2_82 D17All2_83 D17All2_84 
#>       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "01"       "02"       "02" 
#> D17All2_85 D17All2_86 D17All2_87 D17All2_88 D17All2_89 D17All2_90 D17All2_91 D17All2_92 D17All2_93 
#>       "02"       "02"       "02"       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17All2_94 D17All2_95 D17All2_96  D17TGFB_1  D17TGFB_2  D17TGFB_3  D17TGFB_4  D17TGFB_5  D17TGFB_6 
#>       "02"       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#>  D17TGFB_7  D17TGFB_8  D17TGFB_9 D17TGFB_10 D17TGFB_11 D17TGFB_12 D17TGFB_13 D17TGFB_14 D17TGFB_15 
#>       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17TGFB_16 D17TGFB_17 D17TGFB_18 D17TGFB_19 D17TGFB_20 D17TGFB_21 D17TGFB_22 D17TGFB_23 D17TGFB_24 
#>       "01"       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17TGFB_25 D17TGFB_26 D17TGFB_27 D17TGFB_28 D17TGFB_29 D17TGFB_30 D17TGFB_31 D17TGFB_32 D17TGFB_33 
#>       "01"       "01"       "02"       "01"       "02"       "01"       "02"       "01"       "02" 
#> D17TGFB_34 D17TGFB_35 D17TGFB_36 D17TGFB_37 D17TGFB_38 D17TGFB_39 D17TGFB_40 D17TGFB_41 D17TGFB_42 
#>       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "01"       "02"       "01" 
#> D17TGFB_43 D17TGFB_44 D17TGFB_45 D17TGFB_46 D17TGFB_47 D17TGFB_48 D17TGFB_49 D17TGFB_50 D17TGFB_51 
#>       "02"       "02"       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "01"       "02" 
#> D17TGFB_52 D17TGFB_53 D17TGFB_54 D17TGFB_55 D17TGFB_56 D17TGFB_57 D17TGFB_58 D17TGFB_59 D17TGFB_60 
#>       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "01" 
#> D17TGFB_61 D17TGFB_62 D17TGFB_63 D17TGFB_64 D17TGFB_65 D17TGFB_66 D17TGFB_67 D17TGFB_68 D17TGFB_69 
#>       "02"       "01"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17TGFB_70 D17TGFB_71 D17TGFB_72 D17TGFB_73 D17TGFB_74 D17TGFB_75 D17TGFB_76 D17TGFB_77 D17TGFB_78 
#>       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02" 
#> D17TGFB_79 D17TGFB_80 D17TGFB_81 D17TGFB_82 D17TGFB_83 D17TGFB_84 D17TGFB_85 D17TGFB_86 D17TGFB_87 
#>       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "01"       "02"       "02"       "02" 
#> D17TGFB_88 D17TGFB_89 D17TGFB_90 D17TGFB_91 D17TGFB_92 D17TGFB_93 D17TGFB_94 D17TGFB_95 D17TGFB_96 
#>       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "02"       "01"

Top rows heatmap

Heatmaps of the top rows:

top_rows_heatmap(res_rh)

plot of chunk top-rows-heatmap

Top rows on each node:

top_rows_overlap(res_rh, method = "upset")

plot of chunk top-rows-overlap

UMAP plot

UMAP plot which shows how samples are separated.

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 362),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 362),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-1

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 519),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 519),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-2

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 644),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 644),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-3

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 671),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 671),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-4

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 715),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 715),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-5

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 858),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 858),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-6

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 973),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 973),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-7

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 994),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 994),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-8

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1106),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1106),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-9

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1406),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1406),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-10

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1887),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1887),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-11

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1958),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1958),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-12

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2465),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2465),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-13

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2575),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2575),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-14

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 6804),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 6804),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-15

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 6863),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 6863),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-16

par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7174),
    method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1000, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7174),
    method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1000, scale_rows = TRUE)

plot of chunk tab-dimension-reduction-by-depth-17

Signature heatmap

Signatures on the heatmap are the union of all signatures found on every node on the hierarchy. The number of k-means on rows are automatically selected by the function.

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 362))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-1

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 519))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-2

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 644))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-3

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 671))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-4

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 715))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-5

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 858))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-6

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 973))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-7

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 994))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-8

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1106))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-9

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1406))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-10

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1887))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-11

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1958))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-12

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2465))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-13

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2575))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-14

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 6804))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-15

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 6863))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-16

get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7174))

plot of chunk tab-get-signatures-from-hierarchical-partition-17

Compare signatures from different nodes:

compare_signatures(res_rh, verbose = FALSE)

plot of chunk unnamed-chunk-24

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs. Note it only works on every node and the final signatures are the union of all signatures of all nodes.

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows on each node.
tb = get_signature(res_rh, top_signatures = 500)

Test to known annotations

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 362))
#>           donor
#> class 1.06e-202
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 519))
#>           donor
#> class 9.15e-192
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 644))
#>           donor
#> class 1.09e-188
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 671))
#>           donor
#> class 2.42e-185
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 715))
#>           donor
#> class 2.04e-185
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 858))
#>           donor
#> class 2.04e-185
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 973))
#>           donor
#> class 2.04e-185
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 994))
#>           donor
#> class 3.62e-187
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1106))
#>           donor
#> class 1.19e-132
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1406))
#>           donor
#> class 1.08e-131
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1887))
#>           donor
#> class 1.08e-131
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1958))
#>           donor
#> class 1.64e-133
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2465))
#>           donor
#> class 1.64e-133
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2575))
#>           donor
#> class 3.68e-138
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 6804))
#>           donor
#> class 4.62e-126
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 6863))
#>        donor
#> class 3e-124
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7174))
#>          donor
#> class 1.53e-85

Results for each node


Node0

Child nodes: Node01 , Node02 .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["0"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'DownSamplingConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 9689 rows and 500 columns, randomly sampled from 1728 columns.
#>   Top rows (911) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 2.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'DownSamplingConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-0-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-0-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.999       0.999         0.5014 0.499   0.499
#> 3 3 0.899           0.936       0.952         0.2078 0.875   0.752
#> 4 4 0.854           0.910       0.948         0.0922 0.948   0.864

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 2

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

get_classes(res, k = 2)
#>            class     p
#> D2ex_1         2 0.000
#> D2ex_2         2 0.000
#> D2ex_3         2 0.000
#> D2ex_4         2 1.000
#> D2ex_5         2 0.000
#> D2ex_6         2 0.000
#> D2ex_7         2 0.000
#> D2ex_8         2 0.000
#> D2ex_9         2 0.000
#> D2ex_10        2 0.000
#> D2ex_11        2 0.000
#> D2ex_12        2 0.000
#> D2ex_13        1 1.000
#> D2ex_14        1 0.751
#> D2ex_15        2 0.000
#> D2ex_16        2 0.000
#> D2ex_17        2 0.000
#> D2ex_18        2 0.000
#> D2ex_19        2 0.000
#> D2ex_20        2 0.498
#> D2ex_21        2 0.000
#> D2ex_22        2 0.751
#> D2ex_23        1 1.000
#> D2ex_24        2 0.000
#> D2ex_25        2 0.000
#> D2ex_26        2 0.000
#> D2ex_27        2 0.000
#> D2ex_28        2 0.751
#> D2ex_29        2 0.249
#> D2ex_30        2 0.000
#> D2ex_31        1 1.000
#> D2ex_32        1 0.253
#> D2ex_33        2 0.000
#> D2ex_34        2 0.249
#> D2ex_35        2 0.249
#> D2ex_36        2 0.747
#> D2ex_37        2 0.000
#> D2ex_38        1 0.249
#> D2ex_39        1 1.000
#> D2ex_40        2 0.000
#> D2ex_41        2 0.000
#> D2ex_42        1 0.747
#> D2ex_43        2 0.249
#> D2ex_44        2 0.000
#> D2ex_45        1 0.000
#> D2ex_46        2 0.000
#> D2ex_47        2 0.502
#> D2ex_48        1 0.751
#> D2ex_49        1 1.000
#> D2ex_50        1 1.000
#> D2ex_51        2 0.000
#> D2ex_52        2 0.498
#> D2ex_53        2 0.000
#> D2ex_54        1 0.000
#> D2ex_55        2 0.000
#> D2ex_56        2 0.000
#> D2ex_57        2 0.249
#> D2ex_58        2 0.000
#> D2ex_59        2 0.000
#> D2ex_60        1 1.000
#> D2ex_61        2 0.000
#> D2ex_62        2 0.000
#> D2ex_63        1 0.000
#> D2ex_64        1 0.000
#> D2ex_65        1 0.000
#> D2ex_66        2 0.249
#> D2ex_67        2 0.747
#> D2ex_68        2 1.000
#> D2ex_69        2 0.000
#> D2ex_70        2 0.000
#> D2ex_71        2 0.000
#> D2ex_72        2 0.000
#> D2ex_73        2 1.000
#> D2ex_74        2 1.000
#> D2ex_75        2 0.000
#> D2ex_76        2 0.000
#> D2ex_77        1 0.502
#> D2ex_78        2 0.000
#> D2ex_79        2 0.000
#> D2ex_80        1 0.000
#> D2ex_81        1 0.000
#> D2ex_82        2 0.000
#> D2ex_83        2 1.000
#> D2ex_84        2 1.000
#> D2ex_85        2 0.000
#> D2ex_86        2 0.000
#> D2ex_87        2 0.000
#> D2ex_88        2 0.498
#> D2ex_89        1 0.751
#> D2ex_90        2 0.000
#> D2ex_91        1 0.000
#> D2ex_92        2 0.000
#> D2ex_93        1 0.000
#> D2ex_94        1 0.000
#> D2ex_95        1 0.000
#> D2ex_96        1 0.000
#> D3en1_1        1 1.000
#> D3en1_2        1 1.000
#> D3en1_3        1 1.000
#> D3en1_4        1 1.000
#> D3en1_5        2 0.000
#> D3en1_6        1 1.000
#> D3en1_7        1 1.000
#> D3en1_8        1 1.000
#> D3en1_9        1 0.000
#> D3en1_10       2 0.000
#> D3en1_11       2 0.000
#> D3en1_12       1 0.000
#> D3en1_13       2 0.000
#> D3en1_14       1 0.000
#> D3en1_15       1 0.000
#> D3en1_16       1 0.000
#> D3en1_17       1 1.000
#> D3en1_18       1 0.000
#> D3en1_19       1 0.000
#> D3en1_20       1 0.000
#> D3en1_21       1 0.751
#> D3en1_22       1 0.000
#> D3en1_23       1 0.000
#> D3en1_24       1 1.000
#> D3en1_25       1 0.000
#> D3en1_26       2 0.000
#> D3en1_27       1 1.000
#> D3en1_28       1 1.000
#> D3en1_29       1 0.000
#> D3en1_30       2 0.000
#> D3en1_31       1 0.000
#> D3en1_32       1 0.000
#> D3en1_33       1 1.000
#> D3en1_34       1 0.000
#> D3en1_35       1 0.000
#> D3en1_36       1 0.000
#> D3en1_37       2 0.000
#> D3en1_38       1 1.000
#> D3en1_39       1 0.000
#> D3en1_40       1 0.000
#> D3en1_41       2 0.000
#> D3en1_42       1 0.000
#> D3en1_43       1 0.498
#> D3en1_44       1 1.000
#> D3en1_45       2 0.000
#> D3en1_46       1 0.000
#> D3en1_47       1 0.751
#> D3en1_48       2 0.000
#> D3en1_49       2 0.000
#> D3en1_50       1 1.000
#> D3en1_51       1 0.000
#> D3en1_52       1 0.000
#> D3en1_53       1 1.000
#> D3en1_54       1 1.000
#> D3en1_55       1 1.000
#> D3en1_56       2 0.000
#> D3en1_57       1 0.000
#> D3en1_58       1 0.000
#> D3en1_59       1 0.751
#> D3en1_60       2 0.498
#> D3en1_61       1 0.000
#> D3en1_62       1 0.000
#> D3en1_63       2 0.000
#> D3en1_64       1 0.498
#> D3en1_65       1 1.000
#> D3en1_66       1 0.249
#> D3en1_67       1 1.000
#> D3en1_68       2 0.000
#> D3en1_69       2 0.000
#> D3en1_70       1 0.000
#> D3en1_71       2 0.000
#> D3en1_72       1 0.000
#> D3en1_73       2 0.000
#> D3en1_74       1 0.000
#> D3en1_75       2 0.249
#> D3en1_76       1 0.000
#> D3en1_77       1 0.000
#> D3en1_78       1 0.000
#> D3en1_79       1 0.000
#> D3en1_80       1 0.000
#> D3en1_81       1 0.000
#> D3en1_82       1 0.000
#> D3en1_83       1 0.751
#> D3en1_84       1 1.000
#> D3en1_85       1 1.000
#> D3en1_86       1 0.000
#> D3en1_87       2 0.000
#> D3en1_88       2 0.000
#> D3en1_89       1 0.751
#> D3en1_90       1 0.498
#> D3en1_91       1 0.000
#> D3en1_92       1 0.000
#> D3en1_93       1 0.253
#> D3en1_94       1 1.000
#> D3en1_95       1 0.000
#> D3en1_96       1 0.000
#> D3en2_1        1 0.751
#> D3en2_2        1 1.000
#> D3en2_3        1 1.000
#> D3en2_4        1 0.000
#> D3en2_5        2 0.000
#> D3en2_6        2 0.000
#> D3en2_7        1 1.000
#> D3en2_8        1 0.000
#> D3en2_9        1 0.000
#> D3en2_10       1 0.000
#> D3en2_11       1 0.000
#> D3en2_12       1 1.000
#> D3en2_13       1 0.249
#> D3en2_14       1 0.000
#> D3en2_15       1 0.000
#> D3en2_16       2 0.000
#> D3en2_17       1 1.000
#> D3en2_18       1 0.000
#> D3en2_19       1 0.000
#> D3en2_20       1 0.000
#> D3en2_21       2 0.000
#> D3en2_22       1 1.000
#> D3en2_23       2 0.000
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#> D17All2_24     3 0.000
#> D17All2_25     4 0.249
#> D17All2_26     3 0.000
#> D17All2_27     3 0.000
#> D17All2_28     3 0.498
#> D17All2_29     2 0.000
#> D17All2_30     3 0.000
#> D17All2_31     4 1.000
#> D17All2_32     3 1.000
#> D17All2_33     1 0.751
#> D17All2_34     3 0.000
#> D17All2_35     4 0.751
#> D17All2_36     3 0.000
#> D17All2_37     3 0.000
#> D17All2_38     3 0.000
#> D17All2_39     3 0.000
#> D17All2_40     3 0.000
#> D17All2_41     3 0.000
#> D17All2_42     1 0.498
#> D17All2_43     3 0.000
#> D17All2_44     3 1.000
#> D17All2_45     3 1.000
#> D17All2_46     3 0.000
#> D17All2_47     3 0.000
#> D17All2_48     2 0.000
#> D17All2_49     3 0.000
#> D17All2_50     1 0.000
#> D17All2_51     1 1.000
#> D17All2_52     3 0.000
#> D17All2_53     2 0.000
#> D17All2_54     2 0.000
#> D17All2_55     3 0.000
#> D17All2_56     3 0.747
#> D17All2_57     3 0.000
#> D17All2_58     2 0.000
#> D17All2_59     2 0.000
#> D17All2_60     1 0.000
#> D17All2_61     3 0.000
#> D17All2_62     3 0.000
#> D17All2_63     3 0.000
#> D17All2_64     3 0.000
#> D17All2_65     3 0.000
#> D17All2_66     4 1.000
#> D17All2_67     4 0.000
#> D17All2_68     3 0.000
#> D17All2_69     3 0.000
#> D17All2_70     2 0.000
#> D17All2_71     2 0.000
#> D17All2_72     2 0.000
#> D17All2_73     4 1.000
#> D17All2_74     3 0.000
#> D17All2_75     1 0.000
#> D17All2_76     2 0.000
#> D17All2_77     2 0.000
#> D17All2_78     3 0.000
#> D17All2_79     2 0.000
#> D17All2_80     2 1.000
#> D17All2_81     2 0.000
#> D17All2_82     1 1.000
#> D17All2_83     2 0.000
#> D17All2_84     3 0.000
#> D17All2_85     3 0.000
#> D17All2_86     2 0.000
#> D17All2_87     3 0.000
#> D17All2_88     3 0.000
#> D17All2_89     1 0.000
#> D17All2_90     3 0.000
#> D17All2_91     2 0.000
#> D17All2_92     3 0.000
#> D17All2_93     2 0.000
#> D17All2_94     3 0.000
#> D17All2_95     3 1.000
#> D17All2_96     1 0.000
#> D17TGFB_1      3 0.000
#> D17TGFB_2      3 1.000
#> D17TGFB_3      2 0.000
#> D17TGFB_4      2 0.000
#> D17TGFB_5      2 0.000
#> D17TGFB_6      2 0.000
#> D17TGFB_7      4 0.000
#> D17TGFB_8      2 0.000
#> D17TGFB_9      2 0.000
#> D17TGFB_10     2 0.000
#> D17TGFB_11     3 0.000
#> D17TGFB_12     2 0.000
#> D17TGFB_13     3 0.000
#> D17TGFB_14     2 0.000
#> D17TGFB_15     4 1.000
#> D17TGFB_16     4 1.000
#> D17TGFB_17     2 0.000
#> D17TGFB_18     1 0.000
#> D17TGFB_19     2 0.000
#> D17TGFB_20     3 0.000
#> D17TGFB_21     2 0.000
#> D17TGFB_22     2 0.000
#> D17TGFB_23     2 0.000
#> D17TGFB_24     2 0.000
#> D17TGFB_25     4 0.751
#> D17TGFB_26     4 0.000
#> D17TGFB_27     4 0.751
#> D17TGFB_28     4 0.000
#> D17TGFB_29     2 0.747
#> D17TGFB_30     1 0.000
#> D17TGFB_31     2 0.000
#> D17TGFB_32     4 0.000
#> D17TGFB_33     4 0.000
#> D17TGFB_34     2 1.000
#> D17TGFB_35     3 0.000
#> D17TGFB_36     2 0.000
#> D17TGFB_37     2 0.000
#> D17TGFB_38     2 0.000
#> D17TGFB_39     2 0.000
#> D17TGFB_40     4 1.000
#> D17TGFB_41     4 0.751
#> D17TGFB_42     4 1.000
#> D17TGFB_43     2 0.000
#> D17TGFB_44     4 0.000
#> D17TGFB_45     4 0.000
#> D17TGFB_46     1 0.000
#> D17TGFB_47     2 0.000
#> D17TGFB_48     3 0.000
#> D17TGFB_49     4 0.000
#> D17TGFB_50     1 0.000
#> D17TGFB_51     2 0.000
#> D17TGFB_52     3 0.000
#> D17TGFB_53     3 0.000
#> D17TGFB_54     2 0.000
#> D17TGFB_55     2 0.000
#> D17TGFB_56     2 0.000
#> D17TGFB_57     2 0.000
#> D17TGFB_58     2 0.000
#> D17TGFB_59     2 0.000
#> D17TGFB_60     1 0.000
#> D17TGFB_61     2 0.000
#> D17TGFB_62     1 0.000
#> D17TGFB_63     3 0.000
#> D17TGFB_64     2 0.000
#> D17TGFB_65     3 0.000
#> D17TGFB_66     2 0.000
#> D17TGFB_67     2 0.000
#> D17TGFB_68     2 1.000
#> D17TGFB_69     3 0.000
#> D17TGFB_70     3 0.000
#> D17TGFB_71     2 0.000
#> D17TGFB_72     2 0.000
#> D17TGFB_73     3 0.000
#> D17TGFB_74     2 0.000
#> D17TGFB_75     3 0.000
#> D17TGFB_76     2 0.000
#> D17TGFB_77     2 0.000
#> D17TGFB_78     3 0.000
#> D17TGFB_79     2 0.000
#> D17TGFB_80     2 0.000
#> D17TGFB_81     2 0.000
#> D17TGFB_82     3 0.000
#> D17TGFB_83     2 0.000
#> D17TGFB_84     4 0.000
#> D17TGFB_85     2 0.000
#> D17TGFB_86     2 0.000
#> D17TGFB_87     2 0.000
#> D17TGFB_88     2 0.000
#> D17TGFB_89     2 0.000
#> D17TGFB_90     3 0.000
#> D17TGFB_91     3 0.000
#> D17TGFB_92     2 0.000
#> D17TGFB_93     2 0.000
#> D17TGFB_94     3 0.000
#> D17TGFB_95     3 0.000
#> D17TGFB_96     1 0.000

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-0-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-0-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans     1040       5.28e-69 2
#> ATC:skmeans     1432      3.80e-128 3
#> ATC:skmeans     1371      1.21e-121 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node01

Parent node: Node0. Child nodes: Node011 , Node012 , Node013 , Node021 , Node022 , Node023 .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["01"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'DownSamplingConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 9689 rows and 500 columns, randomly sampled from 858 columns.
#>   Top rows (875) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 3.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'DownSamplingConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-01-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-01-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.987       0.995          0.484 0.517   0.517
#> 3 3 0.996           0.965       0.983          0.216 0.874   0.761
#> 4 4 0.887           0.918       0.939          0.110 0.920   0.810

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2

There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

get_classes(res, k = 2)
#>            class     p
#> D2ex_13        2 0.000
#> D2ex_14        2 0.000
#> D2ex_23        2 0.249
#> D2ex_31        2 0.000
#> D2ex_32        2 0.000
#> D2ex_38        2 0.253
#> D2ex_39        2 0.502
#> D2ex_42        2 0.000
#> D2ex_45        1 0.000
#> D2ex_48        1 1.000
#> D2ex_49        2 0.249
#> D2ex_50        2 0.000
#> D2ex_54        1 0.000
#> D2ex_60        2 0.000
#> D2ex_63        1 0.000
#> D2ex_64        1 0.000
#> D2ex_65        1 0.000
#> D2ex_77        2 0.751
#> D2ex_80        1 0.000
#> D2ex_81        1 1.000
#> D2ex_89        2 0.000
#> D2ex_91        2 0.498
#> D2ex_93        1 0.000
#> D2ex_94        1 0.000
#> D2ex_95        1 0.000
#> D2ex_96        1 0.000
#> D3en1_1        2 0.000
#> D3en1_2        2 0.000
#> D3en1_3        2 0.000
#> D3en1_4        2 0.000
#> D3en1_6        2 0.000
#> D3en1_7        1 1.000
#> D3en1_8        1 1.000
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#> D10631_3       4 0.000
#> D10631_4       1 0.000
#> D10631_5       1 0.000
#> D10631_6       1 0.000
#> D10631_7       1 0.502
#> D10631_8       1 0.000
#> D10631_9       1 0.000
#> D10631_10      4 0.000
#> D10631_11      1 0.249
#> D10631_12      3 0.502
#> D10631_13      1 0.000
#> D10631_14      3 0.000
#> D10631_16      1 0.000
#> D10631_18      1 0.000
#> D10631_19      1 0.000
#> D10631_20      1 0.000
#> D10631_21      3 1.000
#> D10631_22      1 0.000
#> D10631_23      1 0.000
#> D10631_25      1 0.000
#> D10631_26      4 0.000
#> D10631_27      3 0.000
#> D10631_28      1 0.000
#> D10631_30      1 0.000
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#> D10631_32      1 0.000
#> D10631_33      4 0.000
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#> D10631_38      4 0.000
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#> D10631_40      4 0.000
#> D10631_41      1 0.000
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#> D10631_43      1 0.000
#> D10631_44      1 0.000
#> D10631_46      3 0.000
#> D10631_47      1 0.000
#> D10631_49      1 0.000
#> D10631_50      4 0.000
#> D10631_51      3 1.000
#> D10631_52      3 0.000
#> D10631_55      1 0.000
#> D10631_58      1 0.000
#> D10631_59      1 0.000
#> D10631_60      1 0.000
#> D10631_62      1 0.000
#> D10631_64      1 0.000
#> D10631_71      3 0.751
#> D10631_72      1 0.000
#> D10631_73      1 0.000
#> D10631_74      1 0.000
#> D10631_75      1 0.000
#> D10631_77      1 0.000
#> D10631_78      1 0.000
#> D10631_79      1 0.000
#> D10631_80      1 0.000
#> D10631_81      1 0.000
#> D10631_82      1 0.000
#> D10631_83      1 0.000
#> D10631_84      1 0.000
#> D10631_86      1 0.000
#> D10631_87      1 0.000
#> D10631_88      4 0.000
#> D10631_89      1 0.000
#> D10631_93      1 0.000
#> D10631_94      1 0.000
#> D101_1         2 0.502
#> D101_2         1 0.000
#> D101_3         1 0.000
#> D101_4         1 0.000
#> D101_5         2 0.000
#> D101_6         1 0.000
#> D101_8         1 0.000
#> D101_9         1 0.000
#> D101_11        1 0.000
#> D101_12        1 0.751
#> D101_15        1 0.000
#> D101_16        3 0.000
#> D101_18        1 0.000
#> D101_19        1 0.000
#> D101_20        1 0.000
#> D101_23        1 0.000
#> D101_26        1 0.000
#> D101_28        2 0.000
#> D101_30        1 0.000
#> D101_32        1 0.000
#> D101_33        1 0.000
#> D101_34        3 0.000
#> D101_36        3 0.000
#> D101_38        3 1.000
#> D101_39        1 0.000
#> D101_40        1 0.000
#> D101_41        1 0.000
#> D101_42        1 0.498
#> D101_44        1 0.000
#> D101_45        3 0.000
#> D101_46        1 0.000
#> D101_47        1 0.000
#> D101_49        1 0.000
#> D101_54        1 0.000
#> D101_55        1 0.000
#> D101_56        3 0.498
#> D101_57        1 0.000
#> D101_58        1 0.000
#> D101_59        3 0.000
#> D101_60        1 0.000
#> D101_61        1 0.000
#> D101_62        1 0.000
#> D101_63        1 0.000
#> D101_64        1 0.000
#> D101_65        1 0.000
#> D101_67        1 0.000
#> D101_68        1 1.000
#> D101_70        1 0.000
#> D101_71        1 0.000
#> D101_73        2 0.000
#> D101_75        1 0.000
#> D101_76        1 0.000
#> D101_77        3 0.000
#> D101_78        1 0.751
#> D101_79        1 0.000
#> D101_80        1 0.000
#> D101_83        3 1.000
#> D101_85        1 0.000
#> D101_86        3 0.751
#> D101_87        1 0.000
#> D101_88        1 0.000
#> D101_89        2 0.000
#> D101_90        1 0.000
#> D101_91        4 0.000
#> D101_92        1 0.000
#> D101_94        1 0.000
#> D101_96        1 0.000
#> D102_2         1 0.000
#> D102_3         4 0.000
#> D102_5         1 0.000
#> D102_6         3 0.000
#> D102_8         1 0.000
#> D102_9         1 0.000
#> D102_10        1 0.000
#> D102_12        1 0.000
#> D102_13        1 0.000
#> D102_14        3 0.000
#> D102_15        1 0.000
#> D102_16        1 0.000
#> D102_19        1 0.000
#> D102_20        1 0.000
#> D102_22        1 0.498
#> D102_23        1 0.000
#> D102_27        1 0.000
#> D102_28        1 0.000
#> D102_29        1 0.000
#> D102_30        1 0.000
#> D102_31        1 0.000
#> D102_32        1 0.000
#> D102_33        1 0.000
#> D102_34        1 0.000
#> D102_35        1 0.000
#> D102_36        1 0.000
#> D102_37        1 0.000
#> D102_38        1 0.000
#> D102_40        2 0.000
#> D102_41        1 0.000
#> D102_42        1 0.000
#> D102_43        1 0.000
#> D102_44        1 0.000
#> D102_46        1 0.000
#> D102_47        1 0.000
#> D102_48        1 0.000
#> D102_49        1 0.000
#> D102_52        1 0.000
#> D102_53        1 0.000
#> D102_56        1 0.000
#> D102_57        3 0.498
#> D102_60        1 0.000
#> D102_62        1 0.000
#> D102_65        1 0.000
#> D102_67        1 0.000
#> D102_70        1 0.000
#> D102_72        1 0.000
#> D102_74        1 0.000
#> D102_75        1 0.000
#> D102_77        1 0.000
#> D102_80        1 0.000
#> D102_81        1 0.000
#> D102_82        1 0.000
#> D102_83        1 0.000
#> D102_84        1 0.000
#> D102_85        1 0.000
#> D102_86        1 0.000
#> D102_88        1 0.000
#> D102_89        1 0.000
#> D102_90        3 0.498
#> D102_92        1 0.000
#> D102_94        2 0.000
#> D102_95        1 0.000
#> D1713_6        4 0.000
#> D1713_7        3 0.498
#> D1713_18       2 0.253
#> D1713_24       4 0.000
#> D1713_36       3 0.000
#> D1713_37       4 0.000
#> D1713_39       3 0.000
#> D1713_44       1 0.249
#> D1713_45       3 0.502
#> D1713_60       3 0.000
#> D1713_78       4 0.000
#> D1713_96       2 0.000
#> D172444_2      2 0.000
#> D172444_3      2 0.000
#> D172444_4      2 0.000
#> D172444_5      1 0.000
#> D172444_6      1 0.000
#> D172444_7      3 0.249
#> D172444_10     2 0.000
#> D172444_11     2 0.000
#> D172444_12     2 0.000
#> D172444_14     2 0.000
#> D172444_15     4 0.000
#> D172444_16     4 0.000
#> D172444_17     2 0.000
#> D172444_20     2 0.000
#> D172444_22     2 0.000
#> D172444_23     2 0.000
#> D172444_24     2 0.000
#> D172444_25     2 0.000
#> D172444_26     2 0.000
#> D172444_27     2 0.000
#> D172444_28     2 0.000
#> D172444_30     2 0.000
#> D172444_31     2 0.000
#> D172444_33     2 0.000
#> D172444_34     2 0.000
#> D172444_35     2 0.000
#> D172444_40     1 0.000
#> D172444_41     2 0.000
#> D172444_44     3 1.000
#> D172444_45     1 1.000
#> D172444_46     2 0.000
#> D172444_50     2 0.000
#> D172444_52     2 0.000
#> D172444_53     2 0.000
#> D172444_58     2 0.000
#> D172444_59     4 0.000
#> D172444_61     2 0.000
#> D172444_63     2 0.000
#> D172444_64     2 0.000
#> D172444_68     2 0.000
#> D172444_69     2 0.000
#> D172444_70     2 0.000
#> D172444_74     2 0.000
#> D172444_75     2 0.000
#> D172444_80     2 0.000
#> D172444_82     2 0.000
#> D172444_84     2 0.000
#> D172444_88     2 0.000
#> D172444_89     4 0.000
#> D172444_90     2 0.000
#> D172444_92     2 0.000
#> D172444_94     1 0.000
#> D172444_95     1 0.000
#> D172444_96     1 0.000
#> D17All1_13     1 0.000
#> D17All1_14     1 0.000
#> D17All1_15     1 0.000
#> D17All1_17     1 0.000
#> D17All1_21     1 0.000
#> D17All1_34     2 0.000
#> D17All1_67     2 0.000
#> D17All1_85     1 0.000
#> D17All1_94     1 0.000
#> D17All2_5      1 0.000
#> D17All2_25     2 0.751
#> D17All2_31     2 0.000
#> D17All2_32     2 0.000
#> D17All2_33     2 0.253
#> D17All2_35     2 0.249
#> D17All2_42     3 0.751
#> D17All2_50     1 0.000
#> D17All2_51     4 0.249
#> D17All2_60     3 0.502
#> D17All2_67     4 0.000
#> D17All2_73     2 0.000
#> D17All2_75     1 0.000
#> D17All2_82     2 0.000
#> D17All2_89     1 0.000
#> D17All2_96     1 0.000
#> D17TGFB_16     2 0.000
#> D17TGFB_18     1 0.000
#> D17TGFB_25     4 0.000
#> D17TGFB_26     4 0.000
#> D17TGFB_28     4 0.000
#> D17TGFB_30     2 0.000
#> D17TGFB_32     4 0.000
#> D17TGFB_40     2 0.000
#> D17TGFB_42     2 1.000
#> D17TGFB_46     3 0.498
#> D17TGFB_50     2 0.000
#> D17TGFB_60     1 0.000
#> D17TGFB_62     1 0.000
#> D17TGFB_84     4 0.000
#> D17TGFB_96     1 0.000

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-01-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-01-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-01-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-01-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-01-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-01-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-01-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-01-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-01-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-01-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-01-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-01-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-01-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-01-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-01-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-01-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-01-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      600       7.82e-20 2
#> ATC:skmeans      601       1.77e-56 3
#> ATC:skmeans      718       1.86e-62 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node011

Parent node: Node01. Child nodes: Node0111-leaf , Node0112 , Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0131-leaf , Node0132 , Node0211 , Node0212 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231-leaf , Node0232 , Node0233 .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["011"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 6241 rows and 435 columns.
#>   Top rows (624) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 2.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-011-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-011-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.978       0.991          0.406 0.593   0.593
#> 3 3 0.840           0.877       0.945          0.234 0.912   0.852
#> 4 4 0.731           0.748       0.888          0.157 0.909   0.826

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 2

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_45        1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D2ex_54        1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D2ex_63        2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D2ex_64        1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D2ex_65        1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D2ex_80        2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D2ex_93        2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D2ex_94        1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D2ex_95        1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D2ex_96        1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_12       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_14       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_15       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_16       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_18       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_19       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_20       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_23       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_31       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_32       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_34       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_35       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_36       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_39       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_40       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_42       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_46       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_52       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_57       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_58       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_61       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_62       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_70       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_72       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_74       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_77       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_78       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_80       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_81       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_82       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_86       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en1_92       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_95       2   0.402      0.905 0.08 0.92
#> D3en1_96       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_4        1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_8        2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en2_10       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_14       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_15       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_18       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_19       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_20       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_28       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_34       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_35       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_36       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_40       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_41       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_43       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_46       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_47       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_49       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en2_50       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en2_51       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_54       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_59       1   0.584      0.835 0.86 0.14
#> D3en2_63       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_65       2   0.943      0.457 0.36 0.64
#> D3en2_67       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_73       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en2_75       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_78       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_79       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_80       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_84       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en2_86       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_87       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_94       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_95       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en2_96       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en3_3        2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en3_4        1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_8        1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_12       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_13       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_14       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_17       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_18       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_19       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_20       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_22       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_23       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_25       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_26       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_31       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_33       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_34       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_35       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_37       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_38       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_40       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_42       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_43       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_47       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_56       1   0.000      0.995 1.00 0.00
#> D3en3_57       1   0.000      0.995 1.00 0.00
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#> D172444_94     1  0.0000   0.914587 1.00 0.00 0.00 0.00
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#> D17All1_13     1  0.0000   0.914587 1.00 0.00 0.00 0.00
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#> D17All1_21     1  0.0000   0.914587 1.00 0.00 0.00 0.00
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#> D17All1_94     1  0.0000   0.914587 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_5      1  0.0000   0.914587 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_50     1  0.0707   0.902813 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17All2_75     1  0.0000   0.914587 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_89     2  0.0000   0.900582 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17All2_96     1  0.0000   0.914587 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_18     2  0.0000   0.900582 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_60     4  0.5535   0.507637 0.42 0.00 0.02 0.56
#> D17TGFB_62     4  0.5535   0.510696 0.42 0.00 0.02 0.56
#> D17TGFB_96     1  0.0000   0.914587 1.00 0.00 0.00 0.00

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-011-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-011-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-011-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-011-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-011-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-011-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-011-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-011-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-011-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-011-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-011-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-011-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-011-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-011-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-011-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-011-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-011-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      432       9.06e-08 2
#> ATC:skmeans      411       3.95e-11 3
#> ATC:skmeans      364       5.01e-09 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node0112

Parent node: Node011. Child nodes: Node01121-leaf , Node01122-leaf , Node01321-leaf , Node01322-leaf , Node02111-leaf , Node02112-leaf , Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02211-leaf , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02331-leaf , Node02332-leaf , Node02333-leaf .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["0112"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 3387 rows and 123 columns.
#>   Top rows (339) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 3.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-0112-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-0112-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.964       0.985          0.439 0.563   0.563
#> 3 3 0.946           0.916       0.967          0.216 0.898   0.821
#> 4 4 0.749           0.762       0.897          0.134 0.944   0.885

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2

There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_63        2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D2ex_80        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D2ex_93        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en1_14       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en1_16       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_18       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en1_19       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en1_34       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en1_42       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_46       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_81       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en1_92       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en1_95       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en2_8        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en2_49       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en2_50       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en2_65       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en2_73       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en2_84       2   0.327      0.925 0.06 0.94
#> D3en2_96       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en3_3        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en3_58       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en4_1        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en4_2        2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en4_5        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en4_10       1   0.795      0.684 0.76 0.24
#> D3en4_11       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en4_29       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en4_36       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en4_37       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3en4_53       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en4_62       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3en4_79       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3ex_42        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3ex_58        2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3ex_70        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D3ex_72        2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3ex_80        2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D3ex_87        2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D74_4          1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D74_38         1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D74_80         1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D71_46         2   0.680      0.777 0.18 0.82
#> D72_73         2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D73_75         1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D73_80         1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D73_88         1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_1       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_4       1   0.760      0.719 0.78 0.22
#> D10631_5       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_6       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_8       1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_9       2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_11      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_16      1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_18      1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_19      1   0.943      0.435 0.64 0.36
#> D10631_20      1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_22      1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_23      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_25      1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_36      1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_37      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_39      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_41      1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_42      1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D10631_43      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_44      1   0.795      0.685 0.76 0.24
#> D10631_55      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_58      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_60      1   0.242      0.948 0.96 0.04
#> D10631_62      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_64      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_72      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_73      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_74      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_87      2   0.000      0.981 0.00 1.00
#> D10631_93      2   0.141      0.964 0.02 0.98
#> D101_3         1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D101_39        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D101_55        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D101_57        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D101_58        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D101_60        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D101_70        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D101_71        1   0.000      0.986 1.00 0.00
#> D101_76        1   0.000      0.986 1.00 0.00
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#> D102_84        3  0.0000      0.867 0.00 0.00 1.00
#> D102_85        3  0.0892      0.860 0.00 0.02 0.98
#> D102_89        1  0.0000      0.978 1.00 0.00 0.00
#> D102_95        1  0.0000      0.978 1.00 0.00 0.00
#> D172444_40     1  0.0000      0.978 1.00 0.00 0.00
#> D17All2_89     3  0.1529      0.849 0.00 0.04 0.96
#> D17TGFB_18     2  0.0000      0.958 0.00 1.00 0.00

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#>            class entropy silhouette   p1   p2   p3   p4
#> D2ex_63        2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_80        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D2ex_93        1  0.2345     0.8193 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D3en1_14       1  0.4855     0.1044 0.60 0.00 0.00 0.40
#> D3en1_16       2  0.4277     0.6553 0.00 0.72 0.00 0.28
#> D3en1_18       1  0.7179    -0.3317 0.48 0.00 0.14 0.38
#> D3en1_19       4  0.5000     0.1606 0.50 0.00 0.00 0.50
#> D3en1_34       1  0.3975     0.6052 0.76 0.00 0.00 0.24
#> D3en1_42       2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en1_46       2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en1_81       2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en1_92       1  0.4522     0.4087 0.68 0.00 0.00 0.32
#> D3en1_95       1  0.2647     0.7949 0.88 0.00 0.00 0.12
#> D3en2_8        4  0.4277     0.6121 0.28 0.00 0.00 0.72
#> D3en2_49       1  0.4855     0.0983 0.60 0.00 0.00 0.40
#> D3en2_50       2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en2_65       1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D3en2_73       2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en2_84       4  0.4332     0.2226 0.00 0.16 0.04 0.80
#> D3en2_96       1  0.2647     0.7943 0.88 0.00 0.00 0.12
#> D3en3_3        1  0.3610     0.7293 0.80 0.00 0.00 0.20
#> D3en3_58       1  0.2345     0.8191 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D3en4_1        1  0.3975     0.6074 0.76 0.00 0.00 0.24
#> D3en4_2        2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en4_5        1  0.1211     0.8660 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D3en4_10       4  0.3611     0.3713 0.06 0.08 0.00 0.86
#> D3en4_11       2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en4_29       2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en4_36       1  0.1637     0.8509 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D3en4_37       2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en4_53       1  0.4277     0.5135 0.72 0.00 0.00 0.28
#> D3en4_62       4  0.4406     0.6121 0.30 0.00 0.00 0.70
#> D3en4_79       1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D3ex_42        1  0.2345     0.8198 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D3ex_58        2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3ex_70        1  0.2647     0.7931 0.88 0.00 0.00 0.12
#> D3ex_72        2  0.5915     0.3934 0.00 0.56 0.04 0.40
#> D3ex_80        2  0.1211     0.9033 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D3ex_87        2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D74_4          1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D74_38         1  0.0707     0.8771 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D74_80         1  0.2011     0.8482 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D71_46         3  0.0707     0.7975 0.00 0.00 0.98 0.02
#> D72_73         2  0.1411     0.9049 0.00 0.96 0.02 0.02
#> D73_75         1  0.1211     0.8685 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D73_80         1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D73_88         1  0.7382    -0.0659 0.52 0.00 0.22 0.26
#> D10631_1       1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D10631_4       3  0.4797     0.7242 0.02 0.00 0.72 0.26
#> D10631_5       1  0.2011     0.8481 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D10631_6       1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D10631_8       1  0.2335     0.8507 0.92 0.00 0.02 0.06
#> D10631_9       2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D10631_11      3  0.5784     0.6547 0.00 0.20 0.70 0.10
#> D10631_16      1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D10631_18      1  0.1211     0.8708 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D10631_19      3  0.2647     0.7956 0.00 0.00 0.88 0.12
#> D10631_20      1  0.3610     0.7212 0.80 0.00 0.00 0.20
#> D10631_22      1  0.6921     0.1337 0.58 0.00 0.26 0.16
#> D10631_23      2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D10631_25      1  0.4472     0.6453 0.76 0.00 0.02 0.22
#> D10631_36      1  0.5594     0.5547 0.72 0.00 0.10 0.18
#> D10631_37      2  0.0707     0.9160 0.00 0.98 0.02 0.00
#> D10631_39      2  0.0707     0.9175 0.00 0.98 0.00 0.02
#> D10631_41      1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D10631_42      1  0.7139    -0.0928 0.50 0.00 0.36 0.14
#> D10631_43      2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D10631_44      3  0.2011     0.7922 0.00 0.00 0.92 0.08
#> D10631_55      2  0.6766     0.1195 0.00 0.52 0.38 0.10
#> D10631_58      3  0.3525     0.7680 0.00 0.10 0.86 0.04
#> D10631_60      3  0.3400     0.7711 0.00 0.00 0.82 0.18
#> D10631_62      2  0.0707     0.9175 0.00 0.98 0.00 0.02
#> D10631_64      2  0.3198     0.8390 0.00 0.88 0.08 0.04
#> D10631_72      3  0.6941     0.3354 0.00 0.36 0.52 0.12
#> D10631_73      2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D10631_74      2  0.4088     0.7701 0.00 0.82 0.14 0.04
#> D10631_87      2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D10631_93      3  0.0000     0.7993 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D101_3         1  0.0707     0.8745 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D101_39        1  0.1211     0.8739 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D101_55        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D101_57        1  0.1211     0.8739 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D101_58        1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D101_60        1  0.0707     0.8745 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D101_70        1  0.4227     0.7119 0.82 0.00 0.06 0.12
#> D101_71        1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D101_76        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D101_79        1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D101_80        1  0.1637     0.8621 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D101_88        2  0.6110     0.5308 0.00 0.66 0.24 0.10
#> D101_92        1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D102_2         1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D102_5         1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D102_9         1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D102_10        1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D102_12        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D102_16        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D102_19        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D102_20        1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D102_29        1  0.2011     0.8502 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D102_31        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D102_42        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D102_43        1  0.1211     0.8768 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D102_46        1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D102_49        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D102_52        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D102_53        1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D102_56        1  0.1637     0.8678 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D102_60        3  0.7285     0.0638 0.30 0.00 0.52 0.18
#> D102_62        1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D102_65        1  0.0707     0.8771 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D102_67        1  0.1211     0.8739 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D102_72        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D102_74        1  0.0000     0.8809 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D102_75        2  0.0000     0.9269 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D102_77        1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D102_84        3  0.1211     0.7988 0.00 0.00 0.96 0.04
#> D102_85        3  0.3335     0.7847 0.00 0.02 0.86 0.12
#> D102_89        1  0.2011     0.8474 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D102_95        1  0.0707     0.8802 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D172444_40     1  0.0707     0.8771 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17All2_89     3  0.3611     0.7691 0.00 0.08 0.86 0.06
#> D17TGFB_18     2  0.2011     0.8851 0.00 0.92 0.00 0.08

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0112-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0112-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0112-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0112-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0112-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0112-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0112-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0112-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0112-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0112-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0112-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0112-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-0112-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0112-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0112-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0112-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-0112-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      121         0.3024 2
#> ATC:skmeans      117         0.0796 3
#> ATC:skmeans      109         0.0609 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node012

Parent node: Node01. Child nodes: Node0111-leaf , Node0112 , Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0131-leaf , Node0132 , Node0211 , Node0212 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231-leaf , Node0232 , Node0233 .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["012"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 8240 rows and 258 columns.
#>   Top rows (824) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 3.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-012-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-012-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.995       0.998          0.495 0.506   0.506
#> 3 3 1.000           0.976       0.986          0.240 0.864   0.736
#> 4 4 0.821           0.946       0.952          0.118 0.931   0.823

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2

There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_13        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D2ex_14        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D2ex_23        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D2ex_31        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D2ex_32        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D2ex_38        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D2ex_39        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D2ex_42        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D2ex_49        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D2ex_50        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D2ex_77        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D2ex_89        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_1        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_2        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_3        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en1_4        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en1_17       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en1_28       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_29       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_38       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_50       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_54       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_55       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en1_67       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_79       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_84       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_89       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en1_93       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en1_94       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en2_3        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en2_7        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en2_17       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en2_52       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en2_56       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en2_57       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en2_58       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en2_62       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en2_64       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en2_85       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en2_91       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en2_92       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en2_93       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_1        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_6        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_11       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_21       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_29       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en3_32       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_36       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_44       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_50       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_52       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_53       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_54       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en3_59       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_65       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en3_75       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en3_86       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en3_89       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en4_22       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en4_33       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en4_38       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en4_43       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en4_85       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3en4_89       2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3ex_3         2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3ex_12        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3ex_41        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3ex_48        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3ex_55        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3ex_66        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3ex_68        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D3ex_77        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3ex_88        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3ex_92        2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D74_12         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D74_21         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D74_26         2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D74_28         2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D74_59         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D74_64         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D74_73         2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D74_74         2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D71_1          2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D71_7          1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_8          2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D71_11         2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D71_17         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_26         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_28         2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D71_32         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_36         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_38         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_44         2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D71_45         2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D71_47         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_49         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_51         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_59         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_60         2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D71_63         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_73         2   0.000      1.000 0.00 1.00
#> D71_84         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_88         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_90         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D71_93         1   0.000      0.996 1.00 0.00
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#> D10631_50      2  0.0000     0.9865 0.00 1.00 0.00 0.00
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#> D101_28        1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D101_73        3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D101_89        1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D101_91        4  0.4406     0.7071 0.00 0.30 0.00 0.70
#> D102_3         2  0.0707     0.9668 0.00 0.98 0.00 0.02
#> D102_40        3  0.2345     0.8622 0.00 0.00 0.90 0.10
#> D102_94        1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D1713_6        2  0.2011     0.9000 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D1713_18       1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D1713_24       2  0.0000     0.9865 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_37       2  0.2011     0.9000 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D1713_78       4  0.2345     0.9923 0.00 0.10 0.00 0.90
#> D1713_96       3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D172444_2      1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_3      1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D172444_4      1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_10     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_11     1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D172444_12     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_14     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_15     2  0.0000     0.9865 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D172444_16     2  0.0000     0.9865 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D172444_17     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_20     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_22     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_23     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D172444_24     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_25     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D172444_26     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D172444_27     1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D172444_28     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_30     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_31     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_33     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_34     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_35     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_41     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D172444_46     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_50     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D172444_52     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_53     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_58     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_59     2  0.0000     0.9865 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D172444_61     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_63     1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D172444_64     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_68     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_69     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D172444_70     1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D172444_74     1  0.1637     0.9013 0.94 0.00 0.06 0.00
#> D172444_75     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D172444_80     1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D172444_82     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D172444_84     1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D172444_88     1  0.3037     0.9341 0.88 0.00 0.02 0.10
#> D172444_89     2  0.0000     0.9865 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D172444_90     3  0.5594     0.6080 0.18 0.00 0.72 0.10
#> D172444_92     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17All1_34     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17All1_67     1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_25     1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_31     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_32     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17All2_33     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_35     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_51     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_67     2  0.2011     0.9000 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D17All2_73     1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_82     1  0.0000     0.9464 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_16     1  0.0707     0.9468 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_25     2  0.0000     0.9865 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_26     4  0.2345     0.9923 0.00 0.10 0.00 0.90
#> D17TGFB_28     2  0.0000     0.9865 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_30     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17TGFB_32     4  0.2345     0.9923 0.00 0.10 0.00 0.90
#> D17TGFB_40     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17TGFB_42     3  0.0000     0.9561 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17TGFB_50     1  0.2345     0.9465 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17TGFB_84     2  0.0000     0.9865 0.00 1.00 0.00 0.00

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-012-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-012-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-012-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-012-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-012-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-012-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-012-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-012-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-012-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-012-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-012-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-012-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-012-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-012-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-012-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-012-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-012-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      258       1.75e-09 2
#> ATC:skmeans      256       1.40e-07 3
#> ATC:skmeans      254       9.75e-15 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node013

Parent node: Node01. Child nodes: Node0111-leaf , Node0112 , Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0131-leaf , Node0132 , Node0211 , Node0212 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231-leaf , Node0232 , Node0233 .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["013"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 5084 rows and 165 columns.
#>   Top rows (508) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 2.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-013-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-013-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.982       0.992          0.383 0.618   0.618
#> 3 3 0.789           0.831       0.927          0.269 0.899   0.838
#> 4 4 0.725           0.688       0.855          0.133 0.948   0.903

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 2

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_48        2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D2ex_60        2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D2ex_81        2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D2ex_91        2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D3en1_6        1   0.000      0.994 1.00 0.00
#> D3en1_7        1   0.000      0.994 1.00 0.00
#> D3en1_8        1   0.000      0.994 1.00 0.00
#> D3en1_9        2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D3en1_21       1   0.000      0.994 1.00 0.00
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#> D10631_27      3  0.2959     0.5259 0.00 0.10 0.90
#> D10631_34      2  0.0000     0.9107 0.00 1.00 0.00
#> D10631_46      3  0.5397     0.3548 0.00 0.28 0.72
#> D10631_51      2  0.0000     0.9107 0.00 1.00 0.00
#> D10631_52      2  0.0000     0.9107 0.00 1.00 0.00
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#> D102_90        3  0.6192     0.0343 0.00 0.42 0.58
#> D1713_7        1  0.0000     0.9540 1.00 0.00 0.00
#> D1713_36       1  0.0000     0.9540 1.00 0.00 0.00
#> D1713_39       1  0.0000     0.9540 1.00 0.00 0.00
#> D1713_45       1  0.0892     0.9362 0.98 0.00 0.02
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#> D73_15         3  0.7139   -0.03170 0.14 0.00 0.50 0.36
#> D10631_12      2  0.1211    0.84085 0.00 0.96 0.04 0.00
#> D10631_14      2  0.6323    0.00135 0.00 0.50 0.44 0.06
#> D10631_21      4  0.6843   -0.39592 0.00 0.10 0.44 0.46
#> D10631_27      3  0.4553    0.41319 0.00 0.04 0.78 0.18
#> D10631_34      2  0.0000    0.86675 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D10631_46      3  0.5863    0.47952 0.00 0.18 0.70 0.12
#> D10631_51      2  0.1211    0.84185 0.00 0.96 0.04 0.00
#> D10631_52      2  0.0000    0.86675 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D10631_71      2  0.1211    0.84031 0.00 0.96 0.04 0.00
#> D101_16        1  0.7004    0.10094 0.58 0.00 0.22 0.20
#> D101_34        1  0.0000    0.91330 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D101_36        1  0.0707    0.90077 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D101_45        1  0.0000    0.91330 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D101_56        1  0.0000    0.91330 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D101_59        1  0.0707    0.90050 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D101_77        1  0.1411    0.88758 0.96 0.00 0.02 0.02
#> D101_83        1  0.0707    0.90034 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D101_86        1  0.1913    0.87026 0.94 0.00 0.02 0.04
#> D102_6         2  0.0000    0.86675 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D102_14        1  0.0707    0.90031 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D102_57        2  0.0000    0.86675 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D102_90        3  0.5713    0.40186 0.00 0.34 0.62 0.04
#> D1713_7        1  0.0707    0.90091 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D1713_36       1  0.0000    0.91330 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D1713_39       1  0.0000    0.91330 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D1713_45       1  0.3037    0.80755 0.88 0.00 0.02 0.10
#> D1713_60       1  0.4292    0.71741 0.82 0.00 0.10 0.08
#> D172444_7      4  0.7888    0.36032 0.32 0.00 0.30 0.38
#> D172444_44     1  0.0000    0.91330 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D172444_45     1  0.0000    0.91330 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_42     1  0.4949    0.62822 0.76 0.00 0.06 0.18
#> D17All2_60     3  0.5726    0.42790 0.04 0.08 0.76 0.12
#> D17TGFB_46     2  0.5915    0.19179 0.00 0.56 0.40 0.04

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-013-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-013-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-013-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-013-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-013-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-013-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-013-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-013-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-013-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-013-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-013-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-013-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-013-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-013-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-013-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-013-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-013-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      164       4.21e-05 2
#> ATC:skmeans      146       1.33e-03 3
#> ATC:skmeans      124       5.85e-04 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node0132

Parent node: Node013. Child nodes: Node01121-leaf , Node01122-leaf , Node01321-leaf , Node01322-leaf , Node02111-leaf , Node02112-leaf , Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02211-leaf , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02331-leaf , Node02332-leaf , Node02333-leaf .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["0132"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 2824 rows and 42 columns.
#>   Top rows (282) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 2.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-0132-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-0132-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.986       0.993          0.396 0.604   0.604
#> 3 3 0.883           0.876       0.946          0.210 0.942   0.904
#> 4 4 0.545           0.723       0.860          0.195 0.922   0.860

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 2

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_48        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D2ex_60        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D2ex_81        2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D2ex_91        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en1_9        2   0.141      0.969 0.02 0.98
#> D3en1_27       2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D3en1_43       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en1_83       2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D3en1_90       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en2_11       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en2_24       2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D3en2_61       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en3_85       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en4_3        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en4_4        2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D3en4_19       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en4_27       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en4_49       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en4_52       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3en4_58       1   0.529      0.862 0.88 0.12
#> D3en4_67       1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3ex_4         2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D3ex_40        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D3ex_51        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D74_19         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D74_89         2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D72_12         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D72_24         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D10631_12      1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D10631_14      1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D10631_21      1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D10631_27      1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D10631_34      2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D10631_46      1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D10631_51      1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D10631_52      2   0.000      0.984 0.00 1.00
#> D10631_71      1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D102_6         1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D102_57        2   0.584      0.840 0.14 0.86
#> D102_90        1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D17All2_60     1   0.000      0.996 1.00 0.00
#> D17TGFB_46     1   0.000      0.996 1.00 0.00

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#>            class entropy silhouette   p1   p2   p3
#> D2ex_48        1  0.0892      0.946 0.98 0.00 0.02
#> D2ex_60        1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_81        2  0.0000      0.905 0.00 1.00 0.00
#> D2ex_91        1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D3en1_9        3  0.2066      0.723 0.00 0.06 0.94
#> D3en1_27       2  0.0000      0.905 0.00 1.00 0.00
#> D3en1_43       1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D3en1_83       2  0.6244      0.240 0.00 0.56 0.44
#> D3en1_90       1  0.2066      0.913 0.94 0.00 0.06
#> D3en2_11       1  0.0892      0.946 0.98 0.00 0.02
#> D3en2_24       2  0.0000      0.905 0.00 1.00 0.00
#> D3en2_61       1  0.5560      0.582 0.70 0.00 0.30
#> D3en3_85       1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D3en4_3        1  0.2066      0.914 0.94 0.00 0.06
#> D3en4_4        2  0.0000      0.905 0.00 1.00 0.00
#> D3en4_19       1  0.5706      0.543 0.68 0.00 0.32
#> D3en4_27       1  0.0892      0.946 0.98 0.00 0.02
#> D3en4_49       1  0.5216      0.656 0.74 0.00 0.26
#> D3en4_52       1  0.1529      0.931 0.96 0.00 0.04
#> D3en4_58       3  0.4551      0.712 0.14 0.02 0.84
#> D3en4_67       1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D3ex_4         2  0.0000      0.905 0.00 1.00 0.00
#> D3ex_40        1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D3ex_51        1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D74_19         1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D74_89         2  0.0000      0.905 0.00 1.00 0.00
#> D72_12         1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D72_24         1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D10631_12      1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D10631_14      1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D10631_21      1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D10631_27      1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D10631_34      2  0.0000      0.905 0.00 1.00 0.00
#> D10631_46      1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D10631_51      1  0.1529      0.930 0.96 0.00 0.04
#> D10631_52      2  0.5216      0.636 0.00 0.74 0.26
#> D10631_71      1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D102_6         1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D102_57        3  0.6109      0.695 0.08 0.14 0.78
#> D102_90        1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D17All2_60     1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_46     1  0.0000      0.958 1.00 0.00 0.00

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#>            class entropy silhouette   p1   p2   p3   p4
#> D2ex_48        1  0.2921     0.7727 0.86 0.00 0.00 0.14
#> D2ex_60        1  0.1637     0.8234 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D2ex_81        2  0.0000     0.9167 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_91        1  0.3801     0.6330 0.78 0.00 0.00 0.22
#> D3en1_9        3  0.3335     0.6458 0.00 0.12 0.86 0.02
#> D3en1_27       2  0.1411     0.8811 0.00 0.96 0.02 0.02
#> D3en1_43       1  0.1637     0.8216 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D3en1_83       3  0.6366     0.5294 0.00 0.24 0.64 0.12
#> D3en1_90       1  0.5173     0.0868 0.66 0.00 0.02 0.32
#> D3en2_11       1  0.3801     0.6710 0.78 0.00 0.00 0.22
#> D3en2_24       2  0.0000     0.9167 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en2_61       4  0.5594     0.6619 0.46 0.00 0.02 0.52
#> D3en3_85       1  0.1211     0.8180 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D3en4_3        1  0.5147     0.4984 0.74 0.00 0.06 0.20
#> D3en4_4        2  0.0000     0.9167 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en4_19       4  0.6941     0.6962 0.36 0.00 0.12 0.52
#> D3en4_27       1  0.3400     0.6911 0.82 0.00 0.00 0.18
#> D3en4_49       1  0.6366     0.0318 0.64 0.00 0.12 0.24
#> D3en4_52       1  0.3606     0.7247 0.84 0.00 0.02 0.14
#> D3en4_58       3  0.5327     0.5003 0.06 0.00 0.72 0.22
#> D3en4_67       1  0.2647     0.7853 0.88 0.00 0.00 0.12
#> D3ex_4         2  0.0000     0.9167 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3ex_40        1  0.2921     0.7859 0.86 0.00 0.00 0.14
#> D3ex_51        1  0.0707     0.8225 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D74_19         1  0.1637     0.8168 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D74_89         2  0.0000     0.9167 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D72_12         1  0.2647     0.7928 0.88 0.00 0.00 0.12
#> D72_24         1  0.0707     0.8201 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D10631_12      1  0.1211     0.8213 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D10631_14      1  0.0000     0.8220 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D10631_21      1  0.2345     0.8030 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D10631_27      1  0.1211     0.8200 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D10631_34      2  0.0000     0.9167 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D10631_46      1  0.0000     0.8220 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D10631_51      1  0.3611     0.7415 0.86 0.00 0.06 0.08
#> D10631_52      2  0.7274     0.1473 0.00 0.54 0.24 0.22
#> D10631_71      1  0.2345     0.7870 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D102_6         1  0.3335     0.7749 0.86 0.00 0.02 0.12
#> D102_57        3  0.7411     0.5337 0.02 0.10 0.48 0.40
#> D102_90        1  0.0707     0.8223 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17All2_60     1  0.0707     0.8217 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_46     1  0.0707     0.8223 0.98 0.00 0.00 0.02

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0132-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0132-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0132-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0132-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0132-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0132-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0132-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0132-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0132-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0132-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0132-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0132-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-0132-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0132-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0132-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0132-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-0132-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans       42          0.928 2
#> ATC:skmeans       41          0.985 3
#> ATC:skmeans       38          0.825 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node02

Parent node: Node0. Child nodes: Node011 , Node012 , Node013 , Node021 , Node022 , Node023 .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["02"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'DownSamplingConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 9689 rows and 500 columns, randomly sampled from 870 columns.
#>   Top rows (905) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 4.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'DownSamplingConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-02-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-02-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.988       0.995         0.4950 0.505   0.505
#> 3 3 0.975           0.961       0.979         0.3055 0.811   0.639
#> 4 4 0.935           0.917       0.963         0.0811 0.882   0.695

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3

There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

get_classes(res, k = 2)
#>            class     p
#> D2ex_1         1 1.000
#> D2ex_2         1 1.000
#> D2ex_3         1 1.000
#> D2ex_4         2 0.000
#> D2ex_5         1 0.502
#> D2ex_6         1 1.000
#> D2ex_7         1 0.751
#> D2ex_8         1 1.000
#> D2ex_9         2 0.000
#> D2ex_10        1 1.000
#> D2ex_11        1 0.253
#> D2ex_12        1 0.249
#> D2ex_15        2 0.000
#> D2ex_16        2 0.000
#> D2ex_17        1 1.000
#> D2ex_18        2 0.000
#> D2ex_19        1 1.000
#> D2ex_20        2 1.000
#> D2ex_21        2 0.000
#> D2ex_22        1 1.000
#> D2ex_24        1 1.000
#> D2ex_25        1 1.000
#> D2ex_26        1 1.000
#> D2ex_27        1 1.000
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#> D17TGFB_80     2 0.000
#> D17TGFB_81     2 0.000
#> D17TGFB_82     4 0.000
#> D17TGFB_83     2 0.000
#> D17TGFB_85     2 0.000
#> D17TGFB_86     2 0.000
#> D17TGFB_87     2 0.000
#> D17TGFB_88     2 0.000
#> D17TGFB_89     2 0.498
#> D17TGFB_90     1 0.000
#> D17TGFB_91     1 1.000
#> D17TGFB_92     2 0.000
#> D17TGFB_93     2 0.000
#> D17TGFB_94     1 0.000
#> D17TGFB_95     1 0.000

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-02-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-02-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-02-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-02-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-02-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-02-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-02-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-02-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-02-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-02-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-02-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-02-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-02-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-02-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-02-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-02-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-02-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      524       7.33e-12 2
#> ATC:skmeans      785       4.11e-35 3
#> ATC:skmeans      723       3.04e-29 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node021

Parent node: Node02. Child nodes: Node0111-leaf , Node0112 , Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0131-leaf , Node0132 , Node0211 , Node0212 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231-leaf , Node0232 , Node0233 .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["021"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 9089 rows and 330 columns.
#>   Top rows (909) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 3.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-021-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-021-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.968       0.987          0.493 0.507   0.507
#> 3 3 0.963           0.937       0.975          0.351 0.748   0.539
#> 4 4 0.722           0.795       0.894          0.117 0.862   0.621

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2

There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_43        2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D2ex_78        2   0.971      0.344 0.40 0.60
#> D3en1_63       2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D3en1_69       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en3_51       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_47       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_56       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_71       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_91       2   0.584      0.835 0.14 0.86
#> D74_1          2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_2          2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_3          1   0.327      0.931 0.94 0.06
#> D74_5          2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_8          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_9          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_10         2   0.680      0.781 0.18 0.82
#> D74_16         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_20         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_25         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_29         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_32         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_33         1   0.141      0.971 0.98 0.02
#> D74_35         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_36         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_40         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_41         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_42         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_49         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_51         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_52         2   0.469      0.883 0.10 0.90
#> D74_53         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_55         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_56         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_57         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_61         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_65         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_66         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_67         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_68         2   0.327      0.926 0.06 0.94
#> D74_70         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_75         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_77         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_82         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_83         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_85         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_86         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_87         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_88         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D74_92         1   0.529      0.862 0.88 0.12
#> D74_95         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_3          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_4          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_9          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_15         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_19         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_20         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_21         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_29         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_30         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_35         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_37         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_40         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_42         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_43         2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D71_48         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_54         2   0.402      0.905 0.08 0.92
#> D71_55         2   0.981      0.286 0.42 0.58
#> D71_57         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_61         2   0.141      0.965 0.02 0.98
#> D71_62         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_76         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_79         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_82         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_83         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_86         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_87         1   0.469      0.886 0.90 0.10
#> D71_91         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_94         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D72_67         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D72_69         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D72_81         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D72_88         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D72_91         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D72_96         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_1          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_3          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_4          2   0.000      0.983 0.00 1.00
#> D73_6          2   0.760      0.720 0.22 0.78
#> D73_9          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_10         1   0.000      0.989 1.00 0.00
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show/hide code output

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show/hide code output

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#> D172444_76     1  0.3172     0.7758 0.84 0.00 0.16 0.00
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#> D17All2_95     3  0.0000     0.8823 0.00 0.00 1.00 0.00
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#> D17TGFB_48     4  0.0000     0.8393 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_52     4  0.0000     0.8393 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_53     1  0.4948     0.3061 0.56 0.00 0.00 0.44
#> D17TGFB_63     1  0.0000     0.9108 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_65     1  0.0000     0.9108 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_68     2  0.3400     0.8275 0.00 0.82 0.00 0.18
#> D17TGFB_69     4  0.2647     0.8351 0.00 0.12 0.00 0.88
#> D17TGFB_70     1  0.2011     0.8696 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D17TGFB_73     1  0.4713     0.5035 0.64 0.00 0.00 0.36
#> D17TGFB_75     1  0.1637     0.8815 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D17TGFB_78     4  0.0000     0.8393 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_82     4  0.2921     0.8247 0.00 0.14 0.00 0.86
#> D17TGFB_90     4  0.4713     0.3489 0.36 0.00 0.00 0.64
#> D17TGFB_91     4  0.0000     0.8393 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_94     1  0.4855     0.4124 0.60 0.00 0.00 0.40
#> D17TGFB_95     4  0.0707     0.8278 0.02 0.00 0.00 0.98

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-021-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-021-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-021-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-021-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-021-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-021-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-021-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-021-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-021-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-021-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-021-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-021-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-021-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-021-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-021-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-021-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-021-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      325       0.066098 2
#> ATC:skmeans      318       0.000257 3
#> ATC:skmeans      306       0.013055 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node0211

Parent node: Node021. Child nodes: Node01121-leaf , Node01122-leaf , Node01321-leaf , Node01322-leaf , Node02111-leaf , Node02112-leaf , Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02211-leaf , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02331-leaf , Node02332-leaf , Node02333-leaf .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["0211"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 8901 rows and 187 columns.
#>   Top rows (847) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 2.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-0211-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-0211-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.978       0.991          0.503 0.498   0.498
#> 3 3 0.722           0.868       0.901          0.285 0.799   0.615
#> 4 4 0.876           0.857       0.938          0.132 0.879   0.670

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 2

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D3en1_69       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en3_51       2   0.990      0.204 0.44 0.56
#> D3en4_47       2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D3en4_56       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_71       2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D74_3          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_8          2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D74_9          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_16         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_20         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_25         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_29         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D74_32         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D74_33         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_35         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_36         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_51         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_56         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D74_57         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D74_61         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_65         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_66         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_67         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D74_70         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D74_83         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_92         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_95         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D71_3          2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D71_4          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_9          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_15         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_19         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_20         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D71_21         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_29         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_30         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_35         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_37         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D71_40         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D71_42         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_48         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_57         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_62         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_76         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D71_79         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_82         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_83         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_86         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_87         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_91         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_94         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D72_67         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D72_69         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D72_81         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D72_88         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D72_91         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D72_96         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_1          2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D73_3          2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D73_9          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_10         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D73_12         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_14         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D73_17         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D73_21         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_28         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_31         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D73_32         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D73_33         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D73_41         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D73_55         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_58         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D73_61         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_67         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_76         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D73_79         2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D73_87         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D10631_61      2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D101_10        2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D101_13        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D101_14        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D101_22        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D101_35        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D101_81        2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D101_84        2   0.000      0.993 0.00 1.00
#> D101_93        1   0.943      0.444 0.64 0.36
#> D102_4         1   0.855      0.617 0.72 0.28
#> D102_11        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D102_17        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D102_18        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D102_24        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D102_39        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D102_50        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D102_59        1   0.000      0.989 1.00 0.00
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show/hide code output

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#> D17All2_2      1  0.0000      0.963 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_7      1  0.0000      0.963 1.00 0.00 0.00 0.00
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#> D17All2_16     2  0.0707      0.945 0.00 0.98 0.02 0.00
#> D17All2_19     4  0.0000      0.823 0.00 0.00 0.00 1.00
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#> D17All2_26     1  0.0000      0.963 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_27     2  0.0707      0.945 0.00 0.98 0.02 0.00
#> D17All2_28     3  0.5962      0.549 0.08 0.00 0.66 0.26
#> D17All2_36     1  0.0000      0.963 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_37     2  0.0000      0.944 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17All2_38     4  0.4790      0.393 0.00 0.38 0.00 0.62
#> D17All2_40     3  0.0000      0.918 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_44     3  0.0000      0.918 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_45     3  0.0000      0.918 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_63     4  0.1637      0.810 0.00 0.06 0.00 0.94
#> D17All2_74     2  0.1211      0.933 0.00 0.96 0.04 0.00
#> D17All2_84     2  0.1211      0.933 0.00 0.96 0.04 0.00
#> D17All2_88     2  0.5062      0.552 0.00 0.68 0.30 0.02
#> D17All2_90     1  0.0000      0.963 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_95     1  0.0000      0.963 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_1      2  0.0707      0.945 0.00 0.98 0.02 0.00
#> D17TGFB_11     2  0.0000      0.944 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_13     2  0.0000      0.944 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_15     3  0.3801      0.713 0.00 0.00 0.78 0.22
#> D17TGFB_35     2  0.0000      0.944 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_53     2  0.0000      0.944 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_63     2  0.4713      0.477 0.00 0.64 0.36 0.00
#> D17TGFB_65     2  0.0000      0.944 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_70     2  0.0000      0.944 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_73     2  0.0000      0.944 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_75     2  0.0000      0.944 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_90     2  0.0000      0.944 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_94     4  0.4406      0.558 0.00 0.30 0.00 0.70

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0211-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0211-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0211-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0211-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0211-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0211-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0211-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0211-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0211-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0211-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0211-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0211-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-0211-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0211-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0211-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0211-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-0211-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      185       6.93e-04 2
#> ATC:skmeans      183       1.26e-03 3
#> ATC:skmeans      174       2.63e-05 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node0212

Parent node: Node021. Child nodes: Node01121-leaf , Node01122-leaf , Node01321-leaf , Node01322-leaf , Node02111-leaf , Node02112-leaf , Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02211-leaf , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02331-leaf , Node02332-leaf , Node02333-leaf .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["0212"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 8604 rows and 143 columns.
#>   Top rows (860) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 4.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-0212-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-0212-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 0.942           0.956       0.981          0.503 0.497   0.497
#> 3 3 1.000           0.985       0.992          0.307 0.781   0.586
#> 4 4 0.925           0.899       0.938          0.114 0.905   0.729

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3

There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_43        1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D2ex_78        1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D3en1_63       1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D3en4_91       2   0.584      0.839 0.14 0.86
#> D74_1          1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D74_2          1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D74_5          1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D74_10         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D74_40         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D74_41         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D74_42         2   0.529      0.864 0.12 0.88
#> D74_49         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D74_52         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D74_53         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D74_55         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D74_68         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D74_75         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D74_77         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D74_82         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D74_85         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D74_86         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D74_87         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D74_88         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D71_43         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D71_54         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D71_55         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D71_61         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D73_4          2   0.529      0.867 0.12 0.88
#> D73_6          2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D73_22         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D73_42         2   0.141      0.966 0.02 0.98
#> D73_59         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D73_62         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D73_69         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D73_72         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D73_81         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D73_82         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D73_85         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D73_86         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D73_91         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D73_92         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D101_25        1   0.855      0.612 0.72 0.28
#> D101_31        1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D101_43        2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D101_95        2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D102_7         1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D102_25        1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D102_45        1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D102_55        1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D102_58        1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D102_61        1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D102_63        1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D102_66        2   0.242      0.948 0.04 0.96
#> D102_96        1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D1713_9        2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D1713_90       2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D1713_95       1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D172444_49     2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D172444_65     1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D172444_78     2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D172444_86     1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D17All1_1      2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D17All1_2      2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D17All1_3      1   0.000      0.980 1.00 0.00
#> D17All1_4      2   0.000      0.980 0.00 1.00
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show/hide code output

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#> D17All1_57     4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_60     1  0.0000      0.971 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All1_61     3  0.5487      0.338 0.00 0.02 0.58 0.40
#> D17All1_63     3  0.2011      0.890 0.08 0.00 0.92 0.00
#> D17All1_66     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_70     1  0.2011      0.956 0.92 0.08 0.00 0.00
#> D17All1_71     1  0.0000      0.971 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All1_73     4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_74     4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_75     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_77     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_80     3  0.4797      0.650 0.00 0.02 0.72 0.26
#> D17All1_81     1  0.0707      0.971 0.98 0.02 0.00 0.00
#> D17All1_82     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_83     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_87     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_88     2  0.2011      0.921 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D17All1_89     2  0.2011      0.921 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D17All1_90     1  0.0000      0.971 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All1_91     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_93     4  0.1637      0.869 0.00 0.00 0.06 0.94
#> D17All1_95     1  0.0000      0.971 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_6      4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_9      4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_13     1  0.0000      0.971 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_14     4  0.2921      0.788 0.00 0.00 0.14 0.86
#> D17All2_15     2  0.2011      0.921 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D17All2_17     4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_21     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_22     1  0.0000      0.971 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_30     1  0.1211      0.970 0.96 0.04 0.00 0.00
#> D17All2_34     1  0.1637      0.967 0.94 0.06 0.00 0.00
#> D17All2_39     2  0.2011      0.921 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D17All2_41     1  0.0000      0.971 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_43     4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_46     2  0.0707      0.869 0.00 0.98 0.00 0.02
#> D17All2_47     2  0.2011      0.921 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D17All2_49     3  0.4472      0.714 0.00 0.02 0.76 0.22
#> D17All2_52     4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_55     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_56     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_57     1  0.0000      0.971 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_61     2  0.4277      0.488 0.28 0.72 0.00 0.00
#> D17All2_62     4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_64     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_65     1  0.0000      0.971 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_68     3  0.2345      0.872 0.10 0.00 0.90 0.00
#> D17All2_69     3  0.2647      0.850 0.12 0.00 0.88 0.00
#> D17All2_78     1  0.1637      0.967 0.94 0.06 0.00 0.00
#> D17All2_85     2  0.1637      0.905 0.00 0.94 0.00 0.06
#> D17All2_87     3  0.1211      0.925 0.00 0.04 0.96 0.00
#> D17All2_92     4  0.4277      0.571 0.00 0.00 0.28 0.72
#> D17All2_94     1  0.0707      0.960 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D17TGFB_2      4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_20     4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_48     2  0.2011      0.921 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D17TGFB_52     2  0.2011      0.921 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D17TGFB_68     3  0.0000      0.948 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17TGFB_69     4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_78     2  0.2011      0.921 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D17TGFB_82     4  0.0000      0.924 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_91     2  0.2011      0.921 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D17TGFB_95     2  0.2011      0.921 0.00 0.92 0.00 0.08

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0212-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0212-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0212-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0212-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0212-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0212-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0212-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0212-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0212-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0212-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0212-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0212-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-0212-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0212-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0212-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0212-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-0212-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      141         0.0245 2
#> ATC:skmeans      143         0.0601 3
#> ATC:skmeans      138         0.0980 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node022

Parent node: Node02. Child nodes: Node0111-leaf , Node0112 , Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0131-leaf , Node0132 , Node0211 , Node0212 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231-leaf , Node0232 , Node0233 .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["022"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 9160 rows and 286 columns.
#>   Top rows (916) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 3.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-022-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-022-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.986       0.994          0.502 0.499   0.499
#> 3 3 1.000           0.964       0.985          0.312 0.757   0.551
#> 4 4 0.869           0.863       0.937          0.129 0.861   0.624

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2

There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_4         2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_9         2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_16        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_18        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_29        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_34        1   0.000      0.993 1.00 0.00
#> D2ex_44        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_46        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_51        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_61        1   0.000      0.993 1.00 0.00
#> D2ex_66        1   0.000      0.993 1.00 0.00
#> D2ex_67        2   0.925      0.482 0.34 0.66
#> D2ex_68        1   0.000      0.993 1.00 0.00
#> D2ex_69        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_70        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_71        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_76        1   0.000      0.993 1.00 0.00
#> D2ex_79        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_83        1   0.469      0.889 0.90 0.10
#> D2ex_90        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D2ex_92        2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D3en1_45       2   0.000      0.995 0.00 1.00
#> D3en1_48       1   0.000      0.993 1.00 0.00
#> D3en1_56       1   0.000      0.993 1.00 0.00
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show/hide code output

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#> D1713_76       2  0.5835      0.499 0.34 0.66 0.00
#> D1713_77       1  0.0000      0.987 1.00 0.00 0.00
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#> D1713_81       3  0.0000      0.987 0.00 0.00 1.00
#> D1713_82       1  0.0000      0.987 1.00 0.00 0.00
#> D1713_83       1  0.0000      0.987 1.00 0.00 0.00
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#> D17All1_56     3  0.2959      0.882 0.00 0.10 0.90
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show/hide code output

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#> D17All1_20     3  0.0000    0.95254 0.00 0.00 1.00 0.00
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#> D17All1_25     2  0.2335    0.90226 0.02 0.92 0.06 0.00
#> D17All1_31     4  0.1637    0.84696 0.00 0.00 0.06 0.94
#> D17All1_32     3  0.0000    0.95254 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_36     1  0.2345    0.89613 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17All1_41     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_45     3  0.0000    0.95254 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_47     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_48     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_50     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17All1_52     1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17All1_56     3  0.5512    0.73186 0.02 0.08 0.76 0.14
#> D17All1_58     4  0.4277    0.56523 0.28 0.00 0.00 0.72
#> D17All1_65     4  0.3975    0.62693 0.00 0.00 0.24 0.76
#> D17All1_68     2  0.0707    0.95298 0.02 0.98 0.00 0.00
#> D17All1_69     1  0.1211    0.91880 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D17All1_72     4  0.4994   -0.00709 0.48 0.00 0.00 0.52
#> D17All1_76     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_78     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_84     3  0.6755    0.60945 0.02 0.18 0.66 0.14
#> D17All1_86     4  0.2921    0.76696 0.14 0.00 0.00 0.86
#> D17All1_92     1  0.3172    0.85233 0.84 0.00 0.00 0.16
#> D17All1_96     3  0.0000    0.95254 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_3      1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17All2_8      4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_18     3  0.0000    0.95254 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_23     4  0.4134    0.60357 0.26 0.00 0.00 0.74
#> D17All2_48     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_53     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_58     3  0.4855    0.35128 0.00 0.00 0.60 0.40
#> D17All2_59     3  0.0000    0.95254 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_70     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_71     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_72     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_76     4  0.3400    0.71458 0.00 0.00 0.18 0.82
#> D17All2_77     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_79     1  0.2345    0.89613 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17All2_80     4  0.4907    0.21913 0.42 0.00 0.00 0.58
#> D17All2_81     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_83     2  0.0707    0.95298 0.02 0.98 0.00 0.00
#> D17All2_86     4  0.4948    0.22889 0.44 0.00 0.00 0.56
#> D17All2_91     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_93     2  0.5606    0.09289 0.48 0.50 0.00 0.02
#> D17TGFB_3      4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_4      1  0.2345    0.89613 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17TGFB_6      1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_8      2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_9      1  0.3610    0.80797 0.80 0.00 0.00 0.20
#> D17TGFB_10     1  0.2011    0.90523 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D17TGFB_12     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_14     1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_17     1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_19     4  0.4406    0.58985 0.30 0.00 0.00 0.70
#> D17TGFB_21     1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_22     1  0.2345    0.89613 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17TGFB_23     1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_29     1  0.4522    0.61353 0.68 0.00 0.00 0.32
#> D17TGFB_36     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_37     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_39     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_43     1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_47     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_51     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_54     1  0.2345    0.89613 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17TGFB_56     2  0.2011    0.90400 0.08 0.92 0.00 0.00
#> D17TGFB_58     1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_59     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_61     2  0.2345    0.88564 0.10 0.90 0.00 0.00
#> D17TGFB_64     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_66     1  0.3172    0.85233 0.84 0.00 0.00 0.16
#> D17TGFB_67     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_71     1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_72     1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_74     2  0.2011    0.90400 0.08 0.92 0.00 0.00
#> D17TGFB_76     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_77     2  0.0707    0.95298 0.02 0.98 0.00 0.00
#> D17TGFB_80     1  0.0707    0.92388 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_81     4  0.3975    0.63678 0.24 0.00 0.00 0.76
#> D17TGFB_83     4  0.1637    0.84630 0.00 0.00 0.06 0.94
#> D17TGFB_85     2  0.4948    0.29581 0.44 0.56 0.00 0.00
#> D17TGFB_86     4  0.2647    0.78694 0.00 0.00 0.12 0.88
#> D17TGFB_87     4  0.0707    0.87213 0.00 0.00 0.02 0.98
#> D17TGFB_88     4  0.0000    0.88526 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_89     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_92     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_93     2  0.0000    0.96280 0.00 1.00 0.00 0.00

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-022-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-022-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-022-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-022-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-022-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-022-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-022-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-022-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-022-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-022-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-022-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-022-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-022-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-022-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-022-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-022-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-022-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      285       9.14e-07 2
#> ATC:skmeans      282       2.00e-08 3
#> ATC:skmeans      271       1.08e-09 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node0221

Parent node: Node022. Child nodes: Node01121-leaf , Node01122-leaf , Node01321-leaf , Node01322-leaf , Node02111-leaf , Node02112-leaf , Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02211-leaf , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02331-leaf , Node02332-leaf , Node02333-leaf .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["0221"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 9006 rows and 113 columns.
#>   Top rows (901) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 4.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-0221-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-0221-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.996       0.998          0.505 0.496   0.496
#> 3 3 1.000           0.983       0.992          0.298 0.798   0.612
#> 4 4 0.924           0.902       0.959          0.146 0.840   0.574

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3

There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_61        1   0.000      1.000 1.00 0.00
#> D2ex_66        1   0.000      1.000 1.00 0.00
#> D2ex_68        2   0.327      0.937 0.06 0.94
#> D2ex_76        1   0.000      1.000 1.00 0.00
#> D3en1_48       1   0.000      1.000 1.00 0.00
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#> D17All2_48     4  0.0000      0.974 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_53     2  0.0000      0.975 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17All2_70     2  0.0000      0.975 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17All2_71     4  0.0000      0.974 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_72     4  0.0707      0.955 0.00 0.02 0.00 0.98
#> D17All2_77     2  0.1211      0.957 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D17All2_79     1  0.0000      0.984 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_80     3  0.4948      0.200 0.00 0.00 0.56 0.44
#> D17All2_81     2  0.4624      0.522 0.00 0.66 0.00 0.34
#> D17All2_86     2  0.0000      0.975 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17All2_91     2  0.0000      0.975 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_3      4  0.0000      0.974 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_4      3  0.0000      0.873 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17TGFB_6      1  0.0000      0.984 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_9      3  0.0000      0.873 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17TGFB_10     1  0.1211      0.944 0.96 0.00 0.04 0.00
#> D17TGFB_14     1  0.0000      0.984 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_17     1  0.0000      0.984 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_19     2  0.0000      0.975 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_21     1  0.0000      0.984 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_22     3  0.0000      0.873 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17TGFB_23     3  0.5000      0.023 0.50 0.00 0.50 0.00
#> D17TGFB_29     3  0.0000      0.873 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17TGFB_43     1  0.0000      0.984 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_54     3  0.3801      0.692 0.22 0.00 0.78 0.00
#> D17TGFB_58     1  0.0000      0.984 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_64     2  0.0000      0.975 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_66     3  0.0707      0.862 0.02 0.00 0.98 0.00
#> D17TGFB_71     1  0.0000      0.984 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_72     1  0.4522      0.491 0.68 0.00 0.32 0.00
#> D17TGFB_80     1  0.0000      0.984 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_81     4  0.0000      0.974 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_88     4  0.0000      0.974 0.00 0.00 0.00 1.00

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0221-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0221-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0221-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0221-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0221-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0221-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0221-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0221-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0221-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0221-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0221-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0221-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-0221-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0221-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0221-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0221-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-0221-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      113          0.527 2
#> ATC:skmeans      113          0.552 3
#> ATC:skmeans      106          0.259 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node0222

Parent node: Node022. Child nodes: Node01121-leaf , Node01122-leaf , Node01321-leaf , Node01322-leaf , Node02111-leaf , Node02112-leaf , Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02211-leaf , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02331-leaf , Node02332-leaf , Node02333-leaf .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["0222"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 8228 rows and 101 columns.
#>   Top rows (802) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 2.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-0222-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-0222-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 0.999           0.964       0.986          0.368 0.634   0.634
#> 3 3 0.713           0.850       0.936          0.734 0.651   0.481
#> 4 4 0.637           0.779       0.875          0.169 0.796   0.500

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 2

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_16        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D2ex_18        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D2ex_34        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D2ex_44        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D2ex_46        2   0.242      0.940 0.04 0.96
#> D2ex_51        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D2ex_69        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D2ex_70        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D2ex_79        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D2ex_90        1   0.242      0.951 0.96 0.04
#> D2ex_92        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en1_45       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en2_23       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en2_74       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en3_46       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en3_72       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_7        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_8        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_9        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_14       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_25       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_26       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_30       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_39       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_46       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_48       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_54       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_60       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_72       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_87       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3en4_92       1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3ex_6         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3ex_71        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D3ex_76        1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_7          2   0.000      0.972 0.00 1.00
#> D74_14         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_76         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D74_90         1   0.402      0.908 0.92 0.08
#> D71_5          1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_10         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_34         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_39         2   0.000      0.972 0.00 1.00
#> D71_78         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D71_92         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D72_33         2   0.402      0.901 0.08 0.92
#> D73_68         2   0.327      0.922 0.06 0.94
#> D10631_29      1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D10631_53      1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D10631_57      1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D10631_66      1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D10631_67      1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D10631_69      1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D10631_70      2   0.000      0.972 0.00 1.00
#> D10631_91      1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D10631_95      1   0.971      0.322 0.60 0.40
#> D10631_96      1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D101_7         1   0.000      0.989 1.00 0.00
#> D101_48        2   0.000      0.972 0.00 1.00
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#> D2ex_70        4  0.3172     0.8137 0.16 0.00 0.00 0.84
#> D2ex_79        4  0.2921     0.8161 0.14 0.00 0.00 0.86
#> D2ex_90        3  0.1211     0.8753 0.00 0.00 0.96 0.04
#> D2ex_92        3  0.4406     0.6551 0.00 0.00 0.70 0.30
#> D3en1_45       4  0.3247     0.7873 0.06 0.00 0.06 0.88
#> D3en2_23       4  0.2345     0.8186 0.10 0.00 0.00 0.90
#> D3en2_74       3  0.2011     0.8731 0.00 0.00 0.92 0.08
#> D3en3_46       3  0.2345     0.8656 0.00 0.00 0.90 0.10
#> D3en3_72       3  0.2647     0.8617 0.00 0.00 0.88 0.12
#> D3en4_7        4  0.3975     0.6285 0.00 0.00 0.24 0.76
#> D3en4_8        3  0.3172     0.8389 0.00 0.00 0.84 0.16
#> D3en4_9        4  0.2011     0.7801 0.00 0.00 0.08 0.92
#> D3en4_14       3  0.4713     0.5832 0.00 0.00 0.64 0.36
#> D3en4_25       4  0.3247     0.7873 0.06 0.00 0.06 0.88
#> D3en4_26       4  0.2335     0.8011 0.06 0.00 0.02 0.92
#> D3en4_30       4  0.2921     0.8161 0.14 0.00 0.00 0.86
#> D3en4_39       4  0.2011     0.7801 0.00 0.00 0.08 0.92
#> D3en4_46       4  0.3172     0.8137 0.16 0.00 0.00 0.84
#> D3en4_48       4  0.2011     0.8190 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D3en4_54       3  0.2647     0.8617 0.00 0.00 0.88 0.12
#> D3en4_60       4  0.2830     0.7954 0.06 0.00 0.04 0.90
#> D3en4_72       3  0.4713     0.5799 0.00 0.00 0.64 0.36
#> D3en4_87       4  0.3335     0.7610 0.02 0.00 0.12 0.86
#> D3en4_92       4  0.2647     0.7583 0.00 0.00 0.12 0.88
#> D3ex_6         3  0.1637     0.8811 0.00 0.00 0.94 0.06
#> D3ex_71        4  0.2647     0.8150 0.12 0.00 0.00 0.88
#> D3ex_76        3  0.2647     0.8617 0.00 0.00 0.88 0.12
#> D74_7          2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D74_14         1  0.2345     0.7502 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D74_76         1  0.4948     0.0566 0.56 0.00 0.00 0.44
#> D74_90         3  0.1211     0.8788 0.00 0.00 0.96 0.04
#> D71_5          3  0.0707     0.8845 0.00 0.00 0.98 0.02
#> D71_10         3  0.0000     0.8863 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D71_34         3  0.0000     0.8863 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D71_39         2  0.4755     0.7201 0.00 0.76 0.04 0.20
#> D71_78         4  0.3975     0.7455 0.24 0.00 0.00 0.76
#> D71_92         4  0.3975     0.7630 0.24 0.00 0.00 0.76
#> D72_33         3  0.0000     0.8863 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D73_68         3  0.0000     0.8863 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D10631_29      1  0.3975     0.6741 0.76 0.00 0.24 0.00
#> D10631_53      1  0.0000     0.7972 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D10631_57      1  0.6449     0.5855 0.64 0.00 0.14 0.22
#> D10631_66      3  0.0000     0.8863 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D10631_67      1  0.5820     0.5941 0.68 0.00 0.24 0.08
#> D10631_69      1  0.2921     0.7376 0.86 0.00 0.00 0.14
#> D10631_70      2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D10631_91      3  0.6720     0.3371 0.30 0.00 0.58 0.12
#> D10631_95      1  0.3400     0.7160 0.82 0.00 0.00 0.18
#> D10631_96      1  0.0000     0.7972 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D101_7         1  0.0000     0.7972 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D101_48        2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D101_50        1  0.0707     0.7962 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D101_74        1  0.5784     0.6253 0.70 0.20 0.00 0.10
#> D1713_8        3  0.6656     0.4909 0.22 0.00 0.62 0.16
#> D1713_15       3  0.5175     0.7018 0.12 0.00 0.76 0.12
#> D1713_23       2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_33       3  0.0000     0.8863 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D1713_34       2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_38       2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_40       2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_50       3  0.0000     0.8863 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D1713_51       2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_55       2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_58       4  0.3172     0.7953 0.16 0.00 0.00 0.84
#> D1713_63       1  0.4948     0.0547 0.56 0.00 0.00 0.44
#> D1713_67       3  0.0000     0.8863 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D1713_70       1  0.3400     0.6807 0.82 0.00 0.00 0.18
#> D1713_71       1  0.5570     0.2344 0.54 0.44 0.00 0.02
#> D1713_73       2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_76       2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D172444_19     3  0.0000     0.8863 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_25     2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17All1_50     3  0.0000     0.8863 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_68     2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17All2_83     2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17All2_93     2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_8      1  0.0000     0.7972 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_12     3  0.0000     0.8863 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17TGFB_36     1  0.5784     0.6237 0.70 0.00 0.20 0.10
#> D17TGFB_37     1  0.2647     0.7526 0.88 0.00 0.00 0.12
#> D17TGFB_39     1  0.1913     0.7858 0.94 0.00 0.02 0.04
#> D17TGFB_47     1  0.3935     0.7405 0.84 0.00 0.06 0.10
#> D17TGFB_51     1  0.2345     0.7583 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D17TGFB_56     1  0.0000     0.7972 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_59     1  0.7355     0.5296 0.58 0.02 0.26 0.14
#> D17TGFB_61     4  0.4790     0.4947 0.38 0.00 0.00 0.62
#> D17TGFB_67     1  0.3198     0.7624 0.88 0.00 0.04 0.08
#> D17TGFB_74     1  0.0000     0.7972 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_76     1  0.4731     0.7152 0.78 0.00 0.16 0.06
#> D17TGFB_77     2  0.0000     0.9855 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_85     4  0.4977     0.2579 0.46 0.00 0.00 0.54
#> D17TGFB_89     1  0.4731     0.7152 0.78 0.00 0.16 0.06
#> D17TGFB_92     1  0.0707     0.7962 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D17TGFB_93     1  0.0000     0.7972 1.00 0.00 0.00 0.00

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0222-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0222-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0222-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0222-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0222-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0222-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0222-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0222-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0222-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0222-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0222-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0222-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-0222-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0222-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0222-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0222-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-0222-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans       99       9.29e-03 2
#> ATC:skmeans       95       2.26e-02 3
#> ATC:skmeans       94       1.09e-10 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node023

Parent node: Node02. Child nodes: Node0111-leaf , Node0112 , Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0131-leaf , Node0132 , Node0211 , Node0212 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231-leaf , Node0232 , Node0233 .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["023"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 9070 rows and 254 columns.
#>   Top rows (907) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 4.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-023-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-023-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 0.829           0.913       0.963          0.482 0.513   0.513
#> 3 3 1.000           0.979       0.991          0.334 0.642   0.417
#> 4 4 0.905           0.886       0.951          0.163 0.855   0.615

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 3

There is also optional best \(k\) = 3 that is worth to check.

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_1         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_2         1   0.760     0.7029 0.78 0.22
#> D2ex_3         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_5         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_6         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_7         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_8         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_10        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_11        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_12        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_15        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_17        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_19        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_20        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_21        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_22        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_24        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_25        1   0.327     0.9144 0.94 0.06
#> D2ex_26        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_27        2   0.242     0.9164 0.04 0.96
#> D2ex_28        1   0.981     0.2168 0.58 0.42
#> D2ex_30        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_33        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_35        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_36        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_37        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_40        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_41        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_47        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_52        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_53        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_55        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_56        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_57        2   0.999     0.1575 0.48 0.52
#> D2ex_58        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_59        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_62        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_72        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_73        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_74        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_75        2   0.469     0.8688 0.10 0.90
#> D2ex_82        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_84        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_85        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D2ex_86        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_87        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D2ex_88        1   0.722     0.7275 0.80 0.20
#> D3en1_5        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_10       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_11       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_13       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_26       2   0.469     0.8660 0.10 0.90
#> D3en1_30       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_37       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_41       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_49       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_68       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_71       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_73       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_75       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_87       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en1_88       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_5        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_6        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_16       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_21       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_25       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_26       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_27       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_31       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_32       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_33       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_37       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_39       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_42       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_45       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_48       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_60       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_66       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_68       2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D3en2_71       2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D3en2_72       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en2_90       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en3_2        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en3_9        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en3_39       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en3_64       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en3_68       2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D3en3_87       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en4_6        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en4_12       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en4_20       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en4_23       2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D3en4_31       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en4_32       1   0.402     0.8903 0.92 0.08
#> D3en4_35       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en4_42       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3en4_61       1   0.990     0.1459 0.56 0.44
#> D3en4_64       2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D3en4_73       2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D3en4_74       2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D3en4_83       1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3ex_5         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3ex_9         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3ex_34        2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D3ex_36        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3ex_74        1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D3ex_83        2   0.141     0.9296 0.02 0.98
#> D3ex_91        2   0.680     0.8003 0.18 0.82
#> D74_6          2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D74_13         2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D74_15         2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D74_17         2   0.827     0.6902 0.26 0.74
#> D74_18         1   0.469     0.8677 0.90 0.10
#> D74_27         2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D74_31         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D74_34         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D74_37         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D74_43         2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D74_44         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D74_45         2   0.402     0.8933 0.08 0.92
#> D74_46         2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D74_47         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D74_63         2   0.722     0.7758 0.20 0.80
#> D74_79         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D74_94         1   0.995     0.0692 0.54 0.46
#> D71_2          1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_6          1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_12         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_16         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_18         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_22         2   0.795     0.7236 0.24 0.76
#> D71_27         2   0.634     0.8231 0.16 0.84
#> D71_31         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_33         2   0.634     0.8231 0.16 0.84
#> D71_41         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_52         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_53         2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D71_56         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_58         2   0.634     0.8231 0.16 0.84
#> D71_64         2   0.000     0.9419 0.00 1.00
#> D71_65         2   0.634     0.8231 0.16 0.84
#> D71_66         1   0.958     0.3393 0.62 0.38
#> D71_67         2   0.469     0.8758 0.10 0.90
#> D71_68         1   0.141     0.9548 0.98 0.02
#> D71_70         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_72         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_75         2   0.990     0.2895 0.44 0.56
#> D71_81         1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D71_85         2   0.634     0.8231 0.16 0.84
#> D72_1          1   0.000     0.9738 1.00 0.00
#> D72_4          2   0.000     0.9419 0.00 1.00
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#> D3en1_73       1  0.0000      0.994 1.00 0.00 0.00
#> D3en1_75       3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D3en1_87       3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D3en1_88       3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
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#> D74_31         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D74_34         3  0.2959      0.883 0.10 0.00 0.90
#> D74_37         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D74_43         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D74_44         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D74_45         3  0.5835      0.485 0.00 0.34 0.66
#> D74_46         2  0.0000      0.986 0.00 1.00 0.00
#> D74_47         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D74_63         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D74_79         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D74_94         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D71_2          1  0.0000      0.994 1.00 0.00 0.00
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#> D73_56         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D73_57         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D73_60         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D73_65         3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D73_83         1  0.0000      0.994 1.00 0.00 0.00
#> D73_84         3  0.1529      0.951 0.04 0.00 0.96
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#> D10631_17      1  0.0000      0.994 1.00 0.00 0.00
#> D10631_24      2  0.0000      0.986 0.00 1.00 0.00
#> D10631_45      2  0.0000      0.986 0.00 1.00 0.00
#> D10631_48      2  0.0000      0.986 0.00 1.00 0.00
#> D10631_54      1  0.0000      0.994 1.00 0.00 0.00
#> D10631_56      2  0.0000      0.986 0.00 1.00 0.00
#> D10631_65      3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D10631_68      2  0.0000      0.986 0.00 1.00 0.00
#> D10631_90      3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D10631_92      3  0.0000      0.991 0.00 0.00 1.00
#> D101_21        2  0.0000      0.986 0.00 1.00 0.00
#> D101_24        1  0.0000      0.994 1.00 0.00 0.00
#> D102_21        2  0.0000      0.986 0.00 1.00 0.00
#> D102_26        1  0.0000      0.994 1.00 0.00 0.00
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#> D1713_87       4  0.0000     0.8980 0.00 0.00 0.00 1.00
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#> D1713_94       2  0.3801     0.7332 0.00 0.78 0.00 0.22
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#> D17All1_16     4  0.0000     0.8980 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_26     4  0.0000     0.8980 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_29     4  0.0000     0.8980 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_44     4  0.0000     0.8980 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All1_53     3  0.0000     0.9308 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All1_79     3  0.0000     0.9308 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17All2_4      4  0.2921     0.8182 0.00 0.00 0.14 0.86
#> D17All2_29     4  0.0000     0.8980 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17All2_54     4  0.0707     0.8868 0.00 0.02 0.00 0.98
#> D17All2_66     3  0.0000     0.9308 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D17TGFB_5      4  0.0000     0.8980 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D17TGFB_7      2  0.0000     0.9486 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_24     3  0.4977     0.0834 0.00 0.00 0.54 0.46
#> D17TGFB_27     2  0.0000     0.9486 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_31     1  0.0000     0.9960 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_33     2  0.0000     0.9486 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_34     2  0.0000     0.9486 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_38     3  0.5594     0.0748 0.02 0.00 0.52 0.46
#> D17TGFB_41     2  0.0000     0.9486 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_44     1  0.0000     0.9960 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_45     1  0.0000     0.9960 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_49     1  0.0000     0.9960 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_55     2  0.0000     0.9486 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_57     1  0.0707     0.9755 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D17TGFB_79     2  0.0000     0.9486 0.00 1.00 0.00 0.00

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-023-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-023-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-023-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-023-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-023-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-023-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-023-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-023-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-023-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-023-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-023-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-023-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-023-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-023-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-023-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-023-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-023-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      244       2.56e-06 2
#> ATC:skmeans      252       2.96e-14 3
#> ATC:skmeans      237       1.23e-13 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node0232

Parent node: Node023. Child nodes: Node01121-leaf , Node01122-leaf , Node01321-leaf , Node01322-leaf , Node02111-leaf , Node02112-leaf , Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02211-leaf , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02331-leaf , Node02332-leaf , Node02333-leaf .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["0232"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 5493 rows and 59 columns.
#>   Top rows (549) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 2.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-0232-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-0232-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.968       0.988         0.4660 0.534   0.534
#> 3 3 0.632           0.702       0.866         0.3852 0.765   0.577
#> 4 4 0.557           0.561       0.789         0.0995 0.919   0.773

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 2

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_11        2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D2ex_17        1   0.904      0.517 0.68 0.32
#> D2ex_22        1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D2ex_27        1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D2ex_52        2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D2ex_58        2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D2ex_72        1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D2ex_73        2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D2ex_74        1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D2ex_75        1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D2ex_82        1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D2ex_84        2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D3en1_26       1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D3en2_68       2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D3en2_71       1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D3en3_68       2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D3en4_23       1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D3en4_64       1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D3en4_73       2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D3en4_74       2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D3ex_34        2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D3ex_83        1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D74_6          1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D74_15         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D74_46         1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D71_53         1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D72_4          1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D72_31         1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D72_43         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D72_78         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D73_24         1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D73_25         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D73_34         2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D73_51         1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D10631_15      1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D10631_24      1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D10631_45      1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D10631_48      1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D10631_56      1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D10631_68      2   0.971      0.328 0.40 0.60
#> D101_21        1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D102_21        1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D1713_32       1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D1713_41       1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D1713_86       1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D1713_92       1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D1713_93       1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D1713_94       1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D172444_39     1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D17All2_29     1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D17All2_54     1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D17TGFB_5      1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D17TGFB_7      1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D17TGFB_27     2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D17TGFB_33     2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D17TGFB_34     2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D17TGFB_41     1   0.000      0.991 1.00 0.00
#> D17TGFB_55     2   0.000      0.980 0.00 1.00
#> D17TGFB_79     2   0.000      0.980 0.00 1.00

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#>            class entropy silhouette   p1   p2   p3
#> D2ex_11        2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00
#> D2ex_17        3  0.0000      0.655 0.00 0.00 1.00
#> D2ex_22        1  0.6280     -0.128 0.54 0.00 0.46
#> D2ex_27        3  0.6280      0.399 0.46 0.00 0.54
#> D2ex_52        2  0.3686      0.853 0.00 0.86 0.14
#> D2ex_58        2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00
#> D2ex_72        1  0.2959      0.764 0.90 0.00 0.10
#> D2ex_73        2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00
#> D2ex_74        3  0.4291      0.674 0.18 0.00 0.82
#> D2ex_75        3  0.6192      0.489 0.42 0.00 0.58
#> D2ex_82        3  0.6192      0.491 0.42 0.00 0.58
#> D2ex_84        2  0.5835      0.627 0.00 0.66 0.34
#> D3en1_26       3  0.1529      0.675 0.04 0.00 0.96
#> D3en2_68       2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00
#> D3en2_71       3  0.0892      0.667 0.02 0.00 0.98
#> D3en3_68       2  0.2947      0.874 0.06 0.92 0.02
#> D3en4_23       1  0.0892      0.826 0.98 0.00 0.02
#> D3en4_64       3  0.6045      0.542 0.38 0.00 0.62
#> D3en4_73       2  0.5560      0.694 0.00 0.70 0.30
#> D3en4_74       2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00
#> D3ex_34        2  0.2066      0.900 0.00 0.94 0.06
#> D3ex_83        3  0.3340      0.683 0.12 0.00 0.88
#> D74_6          1  0.0892      0.830 0.98 0.00 0.02
#> D74_15         2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00
#> D74_46         1  0.5948      0.284 0.64 0.00 0.36
#> D71_53         1  0.5706      0.374 0.68 0.00 0.32
#> D72_4          1  0.5216      0.520 0.74 0.00 0.26
#> D72_31         3  0.6280      0.396 0.46 0.00 0.54
#> D72_43         2  0.6984      0.483 0.02 0.56 0.42
#> D72_78         2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00
#> D73_24         1  0.0892      0.830 0.98 0.00 0.02
#> D73_25         2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00
#> D73_34         2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00
#> D73_51         1  0.0892      0.830 0.98 0.00 0.02
#> D10631_15      1  0.6302     -0.213 0.52 0.00 0.48
#> D10631_24      1  0.0892      0.828 0.98 0.00 0.02
#> D10631_45      1  0.0000      0.835 1.00 0.00 0.00
#> D10631_48      3  0.6126      0.520 0.40 0.00 0.60
#> D10631_56      1  0.2959      0.767 0.90 0.00 0.10
#> D10631_68      1  0.8437      0.298 0.62 0.18 0.20
#> D101_21        1  0.0000      0.835 1.00 0.00 0.00
#> D102_21        1  0.0000      0.835 1.00 0.00 0.00
#> D1713_32       1  0.0000      0.835 1.00 0.00 0.00
#> D1713_41       1  0.0000      0.835 1.00 0.00 0.00
#> D1713_86       1  0.0000      0.835 1.00 0.00 0.00
#> D1713_92       1  0.1529      0.813 0.96 0.00 0.04
#> D1713_93       3  0.2537      0.668 0.08 0.00 0.92
#> D1713_94       1  0.0000      0.835 1.00 0.00 0.00
#> D172444_39     1  0.0892      0.830 0.98 0.00 0.02
#> D17All2_29     1  0.0000      0.835 1.00 0.00 0.00
#> D17All2_54     1  0.0000      0.835 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_5      1  0.0000      0.835 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_7      1  0.5706      0.353 0.68 0.00 0.32
#> D17TGFB_27     2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00
#> D17TGFB_33     3  0.4555      0.414 0.00 0.20 0.80
#> D17TGFB_34     2  0.2537      0.887 0.00 0.92 0.08
#> D17TGFB_41     3  0.5706      0.533 0.32 0.00 0.68
#> D17TGFB_55     2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00
#> D17TGFB_79     2  0.0000      0.927 0.00 1.00 0.00

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#>            class entropy silhouette   p1   p2   p3   p4
#> D2ex_11        2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_17        3  0.4134    0.10576 0.00 0.00 0.74 0.26
#> D2ex_22        3  0.6805    0.31629 0.40 0.00 0.50 0.10
#> D2ex_27        3  0.4790    0.44313 0.38 0.00 0.62 0.00
#> D2ex_52        2  0.5594    0.59012 0.00 0.72 0.10 0.18
#> D2ex_58        2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_72        1  0.4624    0.41530 0.66 0.00 0.34 0.00
#> D2ex_73        2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_74        3  0.4841    0.39441 0.08 0.00 0.78 0.14
#> D2ex_75        3  0.4713    0.48408 0.36 0.00 0.64 0.00
#> D2ex_82        3  0.4624    0.51347 0.34 0.00 0.66 0.00
#> D2ex_84        2  0.7594    0.08549 0.00 0.48 0.26 0.26
#> D3en1_26       3  0.4939    0.25145 0.04 0.00 0.74 0.22
#> D3en2_68       2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3en2_71       3  0.4522    0.00169 0.00 0.00 0.68 0.32
#> D3en3_68       2  0.7568    0.42447 0.06 0.62 0.14 0.18
#> D3en4_23       1  0.3975    0.58671 0.76 0.00 0.24 0.00
#> D3en4_64       3  0.4406    0.55532 0.30 0.00 0.70 0.00
#> D3en4_73       4  0.7581    0.23790 0.00 0.36 0.20 0.44
#> D3en4_74       2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D3ex_34        2  0.3853    0.72070 0.00 0.82 0.16 0.02
#> D3ex_83        3  0.4491    0.52545 0.14 0.00 0.80 0.06
#> D74_6          1  0.2411    0.73383 0.92 0.00 0.04 0.04
#> D74_15         2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D74_46         1  0.6212    0.20724 0.56 0.00 0.38 0.06
#> D71_53         1  0.6714    0.24850 0.54 0.00 0.36 0.10
#> D72_4          1  0.4790    0.30081 0.62 0.00 0.38 0.00
#> D72_31         3  0.7040    0.14414 0.42 0.00 0.46 0.12
#> D72_43         4  0.6248    0.49483 0.00 0.26 0.10 0.64
#> D72_78         2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D73_24         1  0.2345    0.73674 0.90 0.00 0.10 0.00
#> D73_25         2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D73_34         2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D73_51         1  0.2345    0.73572 0.90 0.00 0.10 0.00
#> D10631_15      1  0.7653   -0.05966 0.46 0.00 0.24 0.30
#> D10631_24      1  0.5767    0.53990 0.66 0.00 0.28 0.06
#> D10631_45      1  0.0000    0.75757 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D10631_48      3  0.6299    0.49729 0.32 0.00 0.60 0.08
#> D10631_56      1  0.3935    0.71120 0.84 0.00 0.10 0.06
#> D10631_68      4  0.6287    0.44127 0.26 0.06 0.02 0.66
#> D101_21        1  0.1637    0.75286 0.94 0.00 0.06 0.00
#> D102_21        1  0.0707    0.75969 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D1713_32       1  0.0707    0.75312 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D1713_41       1  0.1411    0.74333 0.96 0.00 0.02 0.02
#> D1713_86       1  0.1211    0.75814 0.96 0.00 0.04 0.00
#> D1713_92       1  0.5657    0.53966 0.72 0.00 0.12 0.16
#> D1713_93       4  0.4624    0.42972 0.00 0.00 0.34 0.66
#> D1713_94       1  0.1913    0.73248 0.94 0.00 0.02 0.04
#> D172444_39     1  0.3172    0.69194 0.84 0.00 0.16 0.00
#> D17All2_29     1  0.0000    0.75757 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All2_54     1  0.0000    0.75757 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_5      1  0.0707    0.75969 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D17TGFB_7      1  0.4624    0.41179 0.66 0.00 0.34 0.00
#> D17TGFB_27     2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_33     4  0.4553    0.53473 0.00 0.04 0.18 0.78
#> D17TGFB_34     2  0.5000    0.02957 0.00 0.50 0.00 0.50
#> D17TGFB_41     4  0.7382    0.13538 0.22 0.00 0.26 0.52
#> D17TGFB_55     2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17TGFB_79     2  0.0000    0.86846 0.00 1.00 0.00 0.00

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0232-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0232-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0232-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0232-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0232-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0232-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0232-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0232-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0232-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0232-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0232-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0232-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-0232-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0232-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0232-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0232-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-0232-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans       58         0.2405 2
#> ATC:skmeans       47         0.0341 3
#> ATC:skmeans       36         0.0345 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.


Node0233

Parent node: Node023. Child nodes: Node01121-leaf , Node01122-leaf , Node01321-leaf , Node01322-leaf , Node02111-leaf , Node02112-leaf , Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02211-leaf , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02331-leaf , Node02332-leaf , Node02333-leaf .

The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:

res = res_rh["0233"]

A summary of res and all the functions that can be applied to it:

res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#>   On a matrix with 7966 rows and 117 columns.
#>   Top rows (785) are extracted by 'ATC' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 150 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 3.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_partitions"     
#>  [7] "compare_signatures"      "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"    
#> [10] "functional_enrichment"   "get_anno_col"            "get_anno"               
#> [13] "get_classes"             "get_consensus"           "get_matrix"             
#> [16] "get_membership"          "get_param"               "get_signatures"         
#> [19] "get_stats"               "is_best_k"               "is_stable_k"            
#> [22] "membership_heatmap"      "ncol"                    "nrow"                   
#> [25] "plot_ecdf"               "predict_classes"         "rownames"               
#> [28] "select_partition_number" "show"                    "suggest_best_k"         
#> [31] "test_to_known_factors"   "top_rows_heatmap"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of subgroups) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk node-0233-collect-plots

The plots are:

All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.

select_partition_number() produces several plots showing different statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:

The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.

Generally speaking, higher 1-PAC score, higher mean silhouette score or higher concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index measure how similar the current partition is compared to partition with k-1. If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.

select_partition_number(res)

plot of chunk node-0233-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)
#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 0.981           0.956       0.982         0.4993 0.502   0.502
#> 3 3 0.986           0.957       0.981         0.3273 0.808   0.628
#> 4 4 0.727           0.756       0.859         0.0905 0.946   0.841

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2

There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.

Following is the table of the partitions (You need to click the show/hide code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*) is inferred by clue::cl_consensus() function with the SE method. Basically the value in the membership matrix represents the probability to belong to a certain group. The finall subgroup label for an item is determined with the group with highest probability it belongs to.

In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#>            class entropy silhouette   p1   p2
#> D2ex_5         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D2ex_6         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D2ex_7         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D2ex_8         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D2ex_12        1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D2ex_19        2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D2ex_20        2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D2ex_25        1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D2ex_28        2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D2ex_33        1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D2ex_35        2   0.680      0.786 0.18 0.82
#> D2ex_36        1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D2ex_47        2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D2ex_55        1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D2ex_56        1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D2ex_57        2   0.141      0.962 0.02 0.98
#> D2ex_62        1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D2ex_85        2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D2ex_88        2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D3en1_30       1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D3en1_71       1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D3en1_75       1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D3en1_87       1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D3en1_88       1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D3en2_60       1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D3en3_87       1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D3en4_61       2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D3ex_9         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D3ex_91        2   0.634      0.812 0.16 0.84
#> D74_13         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D74_17         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D74_18         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D74_27         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D74_31         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D74_34         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D74_37         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D74_43         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D74_44         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D74_45         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D74_47         2   0.981      0.280 0.42 0.58
#> D74_63         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D74_79         2   0.141      0.962 0.02 0.98
#> D74_94         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_6          1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D71_12         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D71_18         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D71_22         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_27         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_31         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_33         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_41         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D71_52         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D71_56         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_58         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_64         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_65         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_66         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_67         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_68         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_70         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D71_75         1   0.242      0.944 0.96 0.04
#> D71_81         2   0.722      0.757 0.20 0.80
#> D71_85         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D72_37         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D72_49         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D72_53         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D72_61         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D72_65         2   0.760      0.723 0.22 0.78
#> D72_66         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D72_68         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D72_72         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D72_76         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D72_82         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D72_86         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D73_2          1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D73_8          1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D73_11         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D73_16         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D73_18         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D73_19         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D73_26         1   0.995      0.132 0.54 0.46
#> D73_29         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D73_35         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D73_39         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D73_40         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D73_56         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D73_57         1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D73_60         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D73_65         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D73_84         2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D10631_65      1   0.881      0.562 0.70 0.30
#> D10631_90      2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D10631_92      1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D102_78        1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D1713_5        1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D1713_17       2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D1713_28       2   0.402      0.905 0.08 0.92
#> D1713_30       2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D1713_31       2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D1713_35       1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D1713_46       2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D1713_49       2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D1713_57       2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D1713_66       2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D1713_84       1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D1713_87       2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D1713_88       2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D17All1_16     2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D17All1_26     2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D17All1_29     2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D17All1_44     2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D17All1_53     1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D17All1_79     2   0.000      0.979 0.00 1.00
#> D17All2_4      2   0.141      0.962 0.02 0.98
#> D17All2_66     1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D17TGFB_24     1   0.000      0.984 1.00 0.00
#> D17TGFB_38     2   0.000      0.979 0.00 1.00

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#>            class entropy silhouette   p1   p2   p3
#> D2ex_5         1  0.0000      0.983 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_6         3  0.0000      0.980 0.00 0.00 1.00
#> D2ex_7         3  0.0000      0.980 0.00 0.00 1.00
#> D2ex_8         1  0.0000      0.983 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_12        1  0.0000      0.983 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_19        2  0.6045      0.381 0.00 0.62 0.38
#> D2ex_20        2  0.0000      0.978 0.00 1.00 0.00
#> D2ex_25        1  0.0000      0.983 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_28        2  0.0000      0.978 0.00 1.00 0.00
#> D2ex_33        1  0.0000      0.983 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_35        2  0.0000      0.978 0.00 1.00 0.00
#> D2ex_36        1  0.0000      0.983 1.00 0.00 0.00
#> D2ex_47        2  0.0000      0.978 0.00 1.00 0.00
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show/hide code output

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#> D74_47         3  0.3975     0.5638 0.00 0.00 0.76 0.24
#> D74_63         1  0.3610     0.8207 0.80 0.00 0.00 0.20
#> D74_79         4  0.4753     0.5436 0.02 0.18 0.02 0.78
#> D74_94         3  0.0000     0.7929 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D71_6          1  0.0000     0.9025 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D71_12         1  0.0000     0.9025 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D71_18         1  0.5986     0.6586 0.62 0.06 0.00 0.32
#> D71_22         3  0.0000     0.7929 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D71_27         4  0.6594     0.5999 0.00 0.24 0.14 0.62
#> D71_31         3  0.4522     0.4059 0.00 0.00 0.68 0.32
#> D71_33         4  0.6513     0.6444 0.00 0.18 0.18 0.64
#> D71_41         4  0.4907     0.2599 0.42 0.00 0.00 0.58
#> D71_52         1  0.0000     0.9025 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D71_56         3  0.4994    -0.2545 0.00 0.00 0.52 0.48
#> D71_58         3  0.0000     0.7929 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D71_64         2  0.3610     0.8082 0.00 0.80 0.00 0.20
#> D71_65         2  0.0000     0.8977 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D71_66         4  0.6287     0.6693 0.02 0.06 0.26 0.66
#> D71_67         2  0.5106     0.5900 0.00 0.72 0.04 0.24
#> D71_68         3  0.0000     0.7929 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D71_70         3  0.4948    -0.0619 0.00 0.00 0.56 0.44
#> D71_75         2  0.6150     0.5250 0.06 0.58 0.00 0.36
#> D71_81         2  0.3975     0.7787 0.00 0.76 0.00 0.24
#> D71_85         2  0.0000     0.8977 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D72_37         4  0.4948     0.4341 0.00 0.00 0.44 0.56
#> D72_49         1  0.0000     0.9025 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D72_53         2  0.0000     0.8977 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D72_61         1  0.0000     0.9025 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D72_65         3  0.4522     0.4045 0.00 0.00 0.68 0.32
#> D72_66         1  0.0000     0.9025 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D72_68         1  0.0000     0.9025 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D72_72         1  0.0707     0.9011 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D72_76         4  0.6317     0.6720 0.02 0.08 0.22 0.68
#> D72_82         1  0.0707     0.8944 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D72_86         1  0.4642     0.7494 0.74 0.02 0.00 0.24
#> D73_2          1  0.0707     0.9011 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D73_8          1  0.1211     0.8972 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D73_11         1  0.1211     0.8972 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D73_16         3  0.0000     0.7929 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D73_18         1  0.0000     0.9025 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D73_19         4  0.5512     0.6545 0.00 0.04 0.30 0.66
#> D73_26         4  0.4977     0.3974 0.00 0.00 0.46 0.54
#> D73_29         4  0.5062     0.6446 0.00 0.02 0.30 0.68
#> D73_35         3  0.3975     0.5218 0.00 0.00 0.76 0.24
#> D73_39         3  0.0000     0.7929 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D73_40         1  0.1211     0.8972 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D73_56         3  0.0000     0.7929 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D73_57         1  0.7745     0.3137 0.42 0.24 0.00 0.34
#> D73_60         4  0.5355     0.6022 0.00 0.02 0.36 0.62
#> D73_65         4  0.7095     0.6204 0.00 0.18 0.26 0.56
#> D73_84         3  0.0000     0.7929 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D10631_65      2  0.1637     0.8822 0.00 0.94 0.00 0.06
#> D10631_90      2  0.1211     0.8894 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D10631_92      1  0.1637     0.8928 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D102_78        1  0.0000     0.9025 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D1713_5        1  0.0707     0.9011 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D1713_17       2  0.2345     0.8366 0.00 0.90 0.00 0.10
#> D1713_28       2  0.3400     0.8157 0.00 0.82 0.00 0.18
#> D1713_30       2  0.0000     0.8977 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_31       2  0.0000     0.8977 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_35       1  0.2647     0.8680 0.88 0.00 0.00 0.12
#> D1713_46       2  0.0000     0.8977 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_49       2  0.0000     0.8977 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_57       2  0.0000     0.8977 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_66       2  0.0000     0.8977 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_84       1  0.0000     0.9025 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D1713_87       2  0.0000     0.8977 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D1713_88       2  0.3335     0.7962 0.00 0.86 0.02 0.12
#> D17All1_16     2  0.1913     0.8686 0.00 0.94 0.02 0.04
#> D17All1_26     2  0.0000     0.8977 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D17All1_29     2  0.2345     0.8647 0.00 0.90 0.00 0.10
#> D17All1_44     4  0.7198     0.5363 0.00 0.28 0.18 0.54
#> D17All1_53     1  0.0000     0.9025 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D17All1_79     4  0.4790     0.5453 0.00 0.00 0.38 0.62
#> D17All2_4      3  0.3172     0.6272 0.00 0.00 0.84 0.16
#> D17All2_66     1  0.6477     0.6314 0.60 0.10 0.00 0.30
#> D17TGFB_24     1  0.5902     0.6895 0.70 0.16 0.00 0.14
#> D17TGFB_38     3  0.5383     0.5207 0.00 0.10 0.74 0.16

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0233-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0233-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0233-consensus-heatmap-3

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0233-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0233-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0233-membership-heatmap-3

As soon as the classes for columns are determined, the signatures that are significantly different between subgroups can be looked for. Following are the heatmaps for signatures.

Signature heatmaps where rows are scaled:

get_signatures(res, k = 2)

plot of chunk tab-node-0233-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-node-0233-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-node-0233-get-signatures-3

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0233-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0233-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-node-0233-get-signatures-no-scale-3

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk node-0233-signature_compare

get_signature() returns a data frame invisibly. To get the list of signatures, the function call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)

An example of the output of tb is:

#>   which_row         fdr    mean_1    mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1        38 0.042760348  8.373488  9.131774    -0.5533452     0.5164555  1
#> 2        40 0.018707592  7.106213  8.469186    -0.6173731     0.5762149  1
#> 3        55 0.019134737 10.221463 11.207825    -0.6159697     0.5749050  1
#> 4        59 0.006059896  5.921854  7.869574    -0.6899429     0.6439467  1
#> 5        60 0.018055526  8.928898 10.211722    -0.6204761     0.5791110  1
#> 6        98 0.009384629 15.714769 14.887706     0.6635654    -0.6193277  2
...

The columns in tb are:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. km: Row groups if k-means clustering is applied to rows (which is done by automatically selecting number of clusters).

If there are too many signatures, top_signatures = ... can be set to only show the signatures with the highest FDRs:

# code only for demonstration
# e.g. to show the top 500 most significant rows
tb = get_signature(res, k = ..., top_signatures = 500)

If the signatures are defined as these which are uniquely high in current group, diff_method argument can be set to "uniquely_high_in_one_group":

# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., diff_method = "uniquely_high_in_one_group")

UMAP plot which shows how samples are separated.

dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0233-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0233-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-node-0233-dimension-reduction-3

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk node-0233-collect-classes

Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.

test_to_known_factors(res)
#>             n_sample donor(p-value) k
#> ATC:skmeans      115       0.041384 2
#> ATC:skmeans      115       0.000411 3
#> ATC:skmeans      107       0.010200 4

If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res, ...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.

Session info

sessionInfo()
#> R version 4.1.0 (2021-05-18)
#> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
#> Running under: CentOS Linux 7 (Core)
#> 
#> Matrix products: default
#> BLAS/LAPACK: /usr/lib64/libopenblas-r0.3.3.so
#> 
#> locale:
#>  [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C               LC_TIME=en_US.UTF-8       
#>  [4] LC_COLLATE=en_US.UTF-8     LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8   
#>  [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8       LC_NAME=C                  LC_ADDRESS=C              
#> [10] LC_TELEPHONE=C             LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       
#> 
#> attached base packages:
#>  [1] grid      parallel  stats4    stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods  
#> [10] base     
#> 
#> other attached packages:
#>  [1] genefilter_1.74.0           ComplexHeatmap_2.8.0        markdown_1.1               
#>  [4] knitr_1.33                  scRNAseq_2.6.1              SingleCellExperiment_1.14.1
#>  [7] SummarizedExperiment_1.22.0 Biobase_2.52.0              GenomicRanges_1.44.0       
#> [10] GenomeInfoDb_1.28.1         IRanges_2.26.0              S4Vectors_0.30.0           
#> [13] BiocGenerics_0.38.0         MatrixGenerics_1.4.0        matrixStats_0.59.0         
#> [16] cola_1.9.4                 
#> 
#> loaded via a namespace (and not attached):
#>   [1] circlize_0.4.13               AnnotationHub_3.0.1           BiocFileCache_2.0.0          
#>   [4] lazyeval_0.2.2                polylabelr_0.2.0              splines_4.1.0                
#>   [7] Polychrome_1.3.1              BiocParallel_1.26.1           ggplot2_3.3.5                
#>  [10] digest_0.6.27                 foreach_1.5.1                 ensembldb_2.16.3             
#>  [13] htmltools_0.5.1.1             viridis_0.6.1                 fansi_0.5.0                  
#>  [16] magrittr_2.0.1                memoise_2.0.0                 cluster_2.1.2                
#>  [19] doParallel_1.0.16             Biostrings_2.60.1             annotate_1.70.0              
#>  [22] askpass_1.1                   prettyunits_1.1.1             colorspace_2.0-2             
#>  [25] blob_1.2.1                    rappdirs_0.3.3                xfun_0.24                    
#>  [28] dplyr_1.0.7                   crayon_1.4.1                  RCurl_1.98-1.3               
#>  [31] microbenchmark_1.4-7          jsonlite_1.7.2                impute_1.66.0                
#>  [34] brew_1.0-6                    survival_3.2-11               iterators_1.0.13             
#>  [37] glue_1.4.2                    polyclip_1.10-0               gtable_0.3.0                 
#>  [40] zlibbioc_1.38.0               XVector_0.32.0                GetoptLong_1.0.5             
#>  [43] DelayedArray_0.18.0           shape_1.4.6                   scales_1.1.1                 
#>  [46] data.tree_1.0.0               DBI_1.1.1                     Rcpp_1.0.7                   
#>  [49] viridisLite_0.4.0             xtable_1.8-4                  progress_1.2.2               
#>  [52] clue_0.3-59                   reticulate_1.20               bit_4.0.4                    
#>  [55] mclust_5.4.7                  umap_0.2.7.0                  httr_1.4.2                   
#>  [58] RColorBrewer_1.1-2            ellipsis_0.3.2                pkgconfig_2.0.3              
#>  [61] XML_3.99-0.6                  dbplyr_2.1.1                  utf8_1.2.1                   
#>  [64] tidyselect_1.1.1              rlang_0.4.11                  later_1.2.0                  
#>  [67] AnnotationDbi_1.54.1          munsell_0.5.0                 BiocVersion_3.13.1           
#>  [70] tools_4.1.0                   cachem_1.0.5                  generics_0.1.0               
#>  [73] RSQLite_2.2.7                 ExperimentHub_2.0.0           evaluate_0.14                
#>  [76] stringr_1.4.0                 fastmap_1.1.0                 yaml_2.2.1                   
#>  [79] bit64_4.0.5                   purrr_0.3.4                   dendextend_1.15.1            
#>  [82] KEGGREST_1.32.0               AnnotationFilter_1.16.0       mime_0.11                    
#>  [85] slam_0.1-48                   xml2_1.3.2                    biomaRt_2.48.2               
#>  [88] compiler_4.1.0                rstudioapi_0.13               filelock_1.0.2               
#>  [91] curl_4.3.2                    png_0.1-7                     interactiveDisplayBase_1.30.0
#>  [94] tibble_3.1.2                  stringi_1.7.3                 highr_0.9                    
#>  [97] GenomicFeatures_1.44.0        RSpectra_0.16-0               lattice_0.20-44              
#> [100] ProtGenerics_1.24.0           Matrix_1.3-4                  vctrs_0.3.8                  
#> [103] pillar_1.6.1                  lifecycle_1.0.0               BiocManager_1.30.16          
#> [106] eulerr_6.1.0                  GlobalOptions_0.1.2           bitops_1.0-7                 
#> [109] irlba_2.3.3                   httpuv_1.6.1                  rtracklayer_1.52.0           
#> [112] R6_2.5.0                      BiocIO_1.2.0                  promises_1.2.0.1             
#> [115] gridExtra_2.3                 codetools_0.2-18              assertthat_0.2.1             
#> [118] openssl_1.4.4                 rjson_0.2.20                  GenomicAlignments_1.28.0     
#> [121] Rsamtools_2.8.0               GenomeInfoDbData_1.2.6        hms_1.1.0                    
#> [124] skmeans_0.2-13                Cairo_1.5-12.2                scatterplot3d_0.3-41         
#> [127] shiny_1.6.0                   restfulr_0.0.13