Date: 2021-07-26 10:58:13 CEST, cola version: 1.9.4
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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 11351 rows and 3072 columns.
#> Performed in total 8250 partitions.
#> There are 37 groups under the following parameters:
#> - min_samples: 31
#> - mean_silhouette_cutoff: 0.9
#> - min_n_signatures: 454 (signatures are selected based on:)
#> - fdr_cutoff: 0.05
#> - group_diff (scaled values): 0.5
#>
#> Hierarchy of the partition:
#> 0, 3072 cols
#> |-- 01, 1135 cols, 4594 signatures
#> | |-- 011, 636 cols, 3 signatures (c)
#> | |-- 012, 341 cols, 1328 signatures
#> | | |-- 0121, 116 cols, 59 signatures (c)
#> | | |-- 0122, 77 cols, 247 signatures (c)
#> | | |-- 0123, 101 cols, 135 signatures (c)
#> | | `-- 0124, 47 cols (b)
#> | |-- 013, 65 cols, 1318 signatures
#> | | |-- 0131, 30 cols (b)
#> | | |-- 0132, 25 cols (b)
#> | | `-- 0133, 10 cols (b)
#> | `-- 014, 93 cols, 294 signatures (c)
#> `-- 02, 1937 cols, 9887 signatures
#> |-- 021, 830 cols, 2412 signatures
#> | |-- 0211, 244 cols, 118 signatures (c)
#> | |-- 0212, 190 cols, 1564 signatures
#> | | |-- 02121, 86 cols, 166 signatures (c)
#> | | |-- 02122, 63 cols, 27 signatures (c)
#> | | `-- 02123, 41 cols (b)
#> | |-- 0213, 209 cols, 369 signatures (c)
#> | `-- 0214, 187 cols, 2175 signatures
#> | |-- 02141, 54 cols (b)
#> | |-- 02142, 67 cols, 54 signatures (c)
#> | |-- 02143, 38 cols (b)
#> | `-- 02144, 28 cols (b)
#> |-- 022, 447 cols, 8988 signatures
#> | |-- 0221, 184 cols, 7210 signatures
#> | | |-- 02211, 81 cols, 714 signatures
#> | | | |-- 022111, 44 cols (b)
#> | | | `-- 022112, 37 cols (b)
#> | | |-- 02212, 53 cols (b)
#> | | `-- 02213, 50 cols (b)
#> | |-- 0222, 199 cols, 3899 signatures
#> | | |-- 02221, 66 cols, 348 signatures (c)
#> | | |-- 02222, 72 cols, 166 signatures (c)
#> | | `-- 02223, 61 cols (b)
#> | `-- 0223, 64 cols, 358 signatures (c)
#> |-- 023, 461 cols, 7954 signatures
#> | |-- 0231, 91 cols, 3531 signatures
#> | | |-- 02311, 42 cols (b)
#> | | `-- 02312, 49 cols (b)
#> | |-- 0232, 150 cols, 716 signatures
#> | | |-- 02321, 109 cols, 146 signatures (c)
#> | | `-- 02322, 41 cols (b)
#> | |-- 0233, 137 cols, 106 signatures (c)
#> | `-- 0234, 83 cols, 330 signatures (c)
#> `-- 024, 199 cols, 4645 signatures
#> |-- 0241, 84 cols, 521 signatures
#> | |-- 02411, 42 cols (b)
#> | `-- 02412, 42 cols (b)
#> |-- 0242, 76 cols, 852 signatures
#> | |-- 02421, 42 cols (b)
#> | `-- 02422, 34 cols (b)
#> `-- 0243, 39 cols (b)
#> Stop reason:
#> 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] 11351 3072
All the methods that were tried:
res_rh@param$combination_method
#> [[1]]
#> [1] "ATC" "skmeans"
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)
Some values about the hierarchy:
all_nodes(res_rh)
#> [1] "0" "01" "011" "012" "0121" "0122" "0123" "0124" "013" "0131"
#> [11] "0132" "0133" "014" "02" "021" "0211" "0212" "02121" "02122" "02123"
#> [21] "0213" "0214" "02141" "02142" "02143" "02144" "022" "0221" "02211" "022111"
#> [31] "022112" "02212" "02213" "0222" "02221" "02222" "02223" "0223" "023" "0231"
#> [41] "02311" "02312" "0232" "02321" "02322" "0233" "0234" "024" "0241" "02411"
#> [51] "02412" "0242" "02421" "02422" "0243"
all_leaves(res_rh)
#> [1] "011" "0121" "0122" "0123" "0124" "0131" "0132" "0133" "014" "0211"
#> [11] "02121" "02122" "02123" "0213" "02141" "02142" "02143" "02144" "022111" "022112"
#> [21] "02212" "02213" "02221" "02222" "02223" "0223" "02311" "02312" "02321" "02322"
#> [31] "0233" "0234" "02411" "02412" "02421" "02422" "0243"
node_info(res_rh)
#> id best_method depth best_k n_columns n_signatures p_signatures is_leaf
#> 1 0 ATC:skmeans 1 2 3072 9090 0.800811 FALSE
#> 2 01 ATC:skmeans 2 4 1135 4594 0.404722 FALSE
#> 3 011 ATC:skmeans 3 2 636 3 0.000264 TRUE
#> 4 012 ATC:skmeans 3 4 341 1328 0.116994 FALSE
#> 5 0121 ATC:skmeans 4 2 116 59 0.005198 TRUE
#> 6 0122 ATC:skmeans 4 2 77 247 0.021760 TRUE
#> 7 0123 ATC:skmeans 4 2 101 135 0.011893 TRUE
#> 8 0124 not applied 4 NA 47 NA NA TRUE
#> 9 013 ATC:skmeans 3 3 65 1318 0.116113 FALSE
#> 10 0131 not applied 4 NA 30 NA NA TRUE
#> 11 0132 not applied 4 NA 25 NA NA TRUE
#> 12 0133 not applied 4 NA 10 NA NA TRUE
#> 13 014 ATC:skmeans 3 2 93 294 0.025901 TRUE
#> 14 02 ATC:skmeans 2 4 1937 9887 0.871025 FALSE
#> 15 021 ATC:skmeans 3 4 830 2412 0.212492 FALSE
#> 16 0211 ATC:skmeans 4 2 244 118 0.010396 TRUE
#> 17 0212 ATC:skmeans 4 3 190 1564 0.137785 FALSE
#> 18 02121 ATC:skmeans 5 2 86 166 0.014624 TRUE
#> 19 02122 ATC:skmeans 5 2 63 27 0.002379 TRUE
#> 20 02123 not applied 5 NA 41 NA NA TRUE
#> 21 0213 ATC:skmeans 4 3 209 369 0.032508 TRUE
#> 22 0214 ATC:skmeans 4 4 187 2175 0.191613 FALSE
#> 23 02141 not applied 5 NA 54 NA NA TRUE
#> 24 02142 ATC:skmeans 5 2 67 54 0.004757 TRUE
#> 25 02143 not applied 5 NA 38 NA NA TRUE
#> 26 02144 not applied 5 NA 28 NA NA TRUE
#> 27 022 ATC:skmeans 3 3 447 8988 0.791825 FALSE
#> 28 0221 ATC:skmeans 4 3 184 7210 0.635186 FALSE
#> 29 02211 ATC:skmeans 5 2 81 714 0.062902 FALSE
#> 30 022111 not applied 6 NA 44 NA NA TRUE
#> 31 022112 not applied 6 NA 37 NA NA TRUE
#> 32 02212 not applied 5 NA 53 NA NA TRUE
#> 33 02213 not applied 5 NA 50 NA NA TRUE
#> 34 0222 ATC:skmeans 4 3 199 3899 0.343494 FALSE
#> 35 02221 ATC:skmeans 5 2 66 348 0.030658 TRUE
#> 36 02222 ATC:skmeans 5 2 72 166 0.014624 TRUE
#> 37 02223 not applied 5 NA 61 NA NA TRUE
#> 38 0223 ATC:skmeans 4 2 64 358 0.031539 TRUE
#> 39 023 ATC:skmeans 3 4 461 7954 0.700731 FALSE
#> 40 0231 ATC:skmeans 4 2 91 3531 0.311074 FALSE
#> 41 02311 not applied 5 NA 42 NA NA TRUE
#> 42 02312 not applied 5 NA 49 NA NA TRUE
#> 43 0232 ATC:skmeans 4 2 150 716 0.063078 FALSE
#> 44 02321 ATC:skmeans 5 2 109 146 0.012862 TRUE
#> 45 02322 not applied 5 NA 41 NA NA TRUE
#> 46 0233 ATC:skmeans 4 2 137 106 0.009338 TRUE
#> 47 0234 ATC:skmeans 4 2 83 330 0.029072 TRUE
#> 48 024 ATC:skmeans 3 3 199 4645 0.409215 FALSE
#> 49 0241 ATC:skmeans 4 2 84 521 0.045899 FALSE
#> 50 02411 not applied 5 NA 42 NA NA TRUE
#> 51 02412 not applied 5 NA 42 NA NA TRUE
#> 52 0242 ATC:skmeans 4 2 76 852 0.075059 FALSE
#> 53 02421 not applied 5 NA 42 NA NA TRUE
#> 54 02422 not applied 5 NA 34 NA NA TRUE
#> 55 0243 not applied 4 NA 39 NA NA TRUE
In the output from node_info()
, there are the following columns:
id
: The node id.best_method
: The best method selected.depth
: Depth of the node in the hierarchy.best_k
: Best number of groups of the partition on that node.n_columns
: Number of columns in the submatrix.n_signatures
: Number of signatures with the best_k
.p_signatures
: Proportion of hte signatures in total number of rows in the matrix.is_leaf
: Whether the node is a leaf.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.
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 | 3 | 0.99 | 0.95 | 0.98 | 3072 | ** | |
Node01 | ATC:skmeans | 4 | 0.95 | 0.97 | 0.98 | 1135 | ** | |
Node011-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 0.92 | 0.94 | 0.97 | 636 | * |
Node012 | ATC:skmeans | 4 | 0.92 | 0.95 | 0.97 | 341 | * | |
Node0121-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 0.91 | 0.92 | 0.97 | 116 | * |
Node0122-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 77 | ** |
Node0123-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 1.00 | 0.96 | 0.98 | 101 | ** |
Node0124-leaf | not applied | ✓ (b) | 47 | |||||
Node013 | ATC:skmeans | 3 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 65 | ** | |
Node0131-leaf | not applied | ✓ (b) | 30 | |||||
Node0132-leaf | not applied | ✓ (b) | 25 | |||||
Node0133-leaf | not applied | ✓ (b) | 10 | |||||
Node014-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 3 | 0.94 | 0.93 | 0.97 | 93 | * |
Node02 | ATC:skmeans | 4 | 1.00 | 0.96 | 0.98 | 1937 | ** | |
Node021 | ATC:skmeans | 4 | 1.00 | 0.97 | 0.99 | 830 | ** | |
Node0211-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 3 | 0.94 | 0.93 | 0.97 | 244 | * |
Node0212 | ATC:skmeans | 3 | 0.98 | 0.96 | 0.98 | 190 | ** | |
Node02121-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 0.88 | 0.91 | 0.97 | 86 | |
Node02122-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 0.93 | 0.92 | 0.97 | 63 | * |
Node02123-leaf | not applied | ✓ (b) | 41 | |||||
Node0213-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 3 | 0.95 | 0.93 | 0.97 | 209 | * |
Node0214 | ATC:skmeans | 4 | 1.00 | 0.98 | 0.98 | 187 | ** | |
Node02141-leaf | not applied | ✓ (b) | 54 | |||||
Node02142-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 1.00 | 0.96 | 0.99 | 67 | ** |
Node02143-leaf | not applied | ✓ (b) | 38 | |||||
Node02144-leaf | not applied | ✓ (b) | 28 | |||||
Node022 | ATC:skmeans | 4 | 0.96 | 0.91 | 0.96 | 447 | ** | |
Node0221 | ATC:skmeans | 3 | 1.00 | 0.99 | 0.99 | 184 | ** | |
Node02211 | ATC:skmeans | 2 | 1.00 | 0.99 | 1.00 | 81 | ** | |
Node022111-leaf | not applied | ✓ (b) | 44 | |||||
Node022112-leaf | not applied | ✓ (b) | 37 | |||||
Node02212-leaf | not applied | ✓ (b) | 53 | |||||
Node02213-leaf | not applied | ✓ (b) | 50 | |||||
Node0222 | ATC:skmeans | 3 | 1.00 | 0.97 | 0.99 | 199 | ** | |
Node02221-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 1.00 | 0.97 | 0.99 | 66 | ** |
Node02222-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 1.00 | 0.98 | 0.99 | 72 | ** |
Node02223-leaf | not applied | ✓ (b) | 61 | |||||
Node0223-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 1.00 | 0.97 | 0.99 | 64 | ** |
Node023 | ATC:skmeans | 4 | 1.00 | 0.97 | 0.99 | 461 | ** | |
Node0231 | ATC:skmeans | 2 | 1.00 | 0.97 | 0.99 | 91 | ** | |
Node02311-leaf | not applied | ✓ (b) | 42 | |||||
Node02312-leaf | not applied | ✓ (b) | 49 | |||||
Node0232 | ATC:skmeans | 4 | 0.91 | 0.90 | 0.95 | 150 | * | |
Node02321-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 0.94 | 0.95 | 0.98 | 109 | * |
Node02322-leaf | not applied | ✓ (b) | 41 | |||||
Node0233-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 0.98 | 0.95 | 0.98 | 137 | ** |
Node0234-leaf | ATC:skmeans | ✓ (c) | 2 | 1.00 | 0.98 | 0.99 | 83 | ** |
Node024 | ATC:skmeans | 4 | 0.98 | 0.95 | 0.98 | 199 | ** | |
Node0241 | ATC:skmeans | 3 | 0.91 | 0.90 | 0.95 | 84 | * | |
Node02411-leaf | not applied | ✓ (b) | 42 | |||||
Node02412-leaf | not applied | ✓ (b) | 42 | |||||
Node0242 | ATC:skmeans | 2 | 1.00 | 0.98 | 0.99 | 76 | ** | |
Node02421-leaf | not applied | ✓ (b) | 42 | |||||
Node02422-leaf | not applied | ✓ (b) | 34 | |||||
Node0243-leaf | not applied | ✓ (b) | 39 |
Stop reason: b) Subgroup had too few columns. c) There were too few signatures.
**: 1-PAC > 0.95, *: 1-PAC > 0.9
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 = 521))
#> 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 = 714))
#> 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 = 716))
#> 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 = 852))
#> 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 = 1318))
#> 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 = 1328))
#> 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 = 1564))
#> 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 = 2175))
#> 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 = 2412))
#> 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 = 3531))
#> 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 = 3899))
#> 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 = 4594))
#> 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 = 4645))
#> 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 = 7210))
#> 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 = 7954))
#> 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 = 8988))
#> 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 = 9090))
#> 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 = 9887))
#> 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).
get_classes(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 521))
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#> D30-3_68 D30-3_69 D30-3_70 D30-3_71 D30-3_72 D30-3_73 D30-3_74 D30-3_75 D30-3_76 D30-3_77 D30-3_78
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-3_79 D30-3_80 D30-3_81 D30-3_82 D30-3_83 D30-3_84 D30-3_85 D30-3_86 D30-3_87 D30-3_88 D30-3_89
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-3_90 D30-3_91 D30-3_92 D30-3_93 D30-3_94 D30-3_95 D30-3_96 D30-4_1 D30-4_2 D30-4_3 D30-4_4
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-4_5 D30-4_6 D30-4_7 D30-4_8 D30-4_9 D30-4_10 D30-4_11 D30-4_12 D30-4_13 D30-4_14 D30-4_15
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-4_16 D30-4_17 D30-4_18 D30-4_19 D30-4_20 D30-4_21 D30-4_22 D30-4_23 D30-4_24 D30-4_25 D30-4_26
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-4_27 D30-4_28 D30-4_29 D30-4_30 D30-4_31 D30-4_32 D30-4_33 D30-4_34 D30-4_35 D30-4_36 D30-4_37
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-4_38 D30-4_39 D30-4_40 D30-4_41 D30-4_42 D30-4_43 D30-4_44 D30-4_45 D30-4_46 D30-4_47 D30-4_48
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-4_49 D30-4_50 D30-4_51 D30-4_52 D30-4_53 D30-4_54 D30-4_55 D30-4_56 D30-4_57 D30-4_58 D30-4_59
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-4_60 D30-4_61 D30-4_62 D30-4_63 D30-4_64 D30-4_65 D30-4_66 D30-4_67 D30-4_68 D30-4_69 D30-4_70
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-4_71 D30-4_72 D30-4_73 D30-4_74 D30-4_75 D30-4_76 D30-4_77 D30-4_78 D30-4_79 D30-4_80 D30-4_81
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#> D30-4_82 D30-4_83 D30-4_84 D30-4_85 D30-4_86 D30-4_87 D30-4_88 D30-4_89 D30-4_90 D30-4_91 D30-4_92
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#> D30-4_93 D30-4_94 D30-4_95 D30-4_96 D30-5_1 D30-5_2 D30-5_3 D30-5_4 D30-5_5 D30-5_6 D30-5_7
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-5_8 D30-5_9 D30-5_10 D30-5_11 D30-5_12 D30-5_13 D30-5_14 D30-5_15 D30-5_16 D30-5_17 D30-5_18
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-5_19 D30-5_20 D30-5_21 D30-5_22 D30-5_23 D30-5_24 D30-5_25 D30-5_26 D30-5_27 D30-5_28 D30-5_29
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#> D30-5_30 D30-5_31 D30-5_32 D30-5_33 D30-5_34 D30-5_35 D30-5_36 D30-5_37 D30-5_38 D30-5_39 D30-5_40
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#> D30-5_41 D30-5_42 D30-5_43 D30-5_44 D30-5_45 D30-5_46 D30-5_47 D30-5_48 D30-5_49 D30-5_50 D30-5_51
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#> D30-5_52 D30-5_53 D30-5_54 D30-5_55 D30-5_56 D30-5_57 D30-5_58 D30-5_59 D30-5_60 D30-5_61 D30-5_62
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#> D30-5_63 D30-5_64 D30-5_65 D30-5_66 D30-5_67 D30-5_68 D30-5_69 D30-5_70 D30-5_71 D30-5_72 D30-5_73
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-5_74 D30-5_75 D30-5_76 D30-5_77 D30-5_78 D30-5_79 D30-5_80 D30-5_81 D30-5_82 D30-5_83 D30-5_84
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-5_85 D30-5_86 D30-5_87 D30-5_88 D30-5_89 D30-5_90 D30-5_91 D30-5_92 D30-5_93 D30-5_94 D30-5_95
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#> D30-5_96 D30-6_1 D30-6_2 D30-6_3 D30-6_4 D30-6_5 D30-6_6 D30-6_7 D30-6_8 D30-6_9 D30-6_10
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#> D30-6_11 D30-6_12 D30-6_13 D30-6_14 D30-6_15 D30-6_16 D30-6_17 D30-6_18 D30-6_19 D30-6_20 D30-6_21
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#> D30-6_22 D30-6_23 D30-6_24 D30-6_25 D30-6_26 D30-6_27 D30-6_28 D30-6_29 D30-6_30 D30-6_31 D30-6_32
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#> D30-6_33 D30-6_34 D30-6_35 D30-6_36 D30-6_37 D30-6_38 D30-6_39 D30-6_40 D30-6_41 D30-6_42 D30-6_43
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#> D30-6_44 D30-6_45 D30-6_46 D30-6_47 D30-6_48 D30-6_49 D30-6_50 D30-6_51 D30-6_52 D30-6_53 D30-6_54
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#> D30-6_55 D30-6_56 D30-6_57 D30-6_58 D30-6_59 D30-6_60 D30-6_61 D30-6_62 D30-6_63 D30-6_64 D30-6_65
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#> D30-6_66 D30-6_67 D30-6_68 D30-6_69 D30-6_70 D30-6_71 D30-6_72 D30-6_73 D30-6_74 D30-6_75 D30-6_76
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#> D30-6_77 D30-6_78 D30-6_79 D30-6_80 D30-6_81 D30-6_82 D30-6_83 D30-6_84 D30-6_85 D30-6_86 D30-6_87
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#> D30-6_88 D30-6_89 D30-6_90 D30-6_91 D30-6_92 D30-6_93 D30-6_94 D30-6_95 D30-6_96 D30-7_1 D30-7_2
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-7_3 D30-7_4 D30-7_5 D30-7_6 D30-7_7 D30-7_8 D30-7_9 D30-7_10 D30-7_11 D30-7_12 D30-7_13
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-7_14 D30-7_15 D30-7_16 D30-7_17 D30-7_18 D30-7_19 D30-7_20 D30-7_21 D30-7_22 D30-7_23 D30-7_24
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-7_25 D30-7_26 D30-7_27 D30-7_28 D30-7_29 D30-7_30 D30-7_31 D30-7_32 D30-7_33 D30-7_34 D30-7_35
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#> D30-7_36 D30-7_37 D30-7_38 D30-7_39 D30-7_40 D30-7_41 D30-7_42 D30-7_43 D30-7_44 D30-7_45 D30-7_46
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#> D30-7_47 D30-7_48 D30-7_49 D30-7_50 D30-7_51 D30-7_52 D30-7_53 D30-7_54 D30-7_55 D30-7_56 D30-7_57
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#> D30-7_58 D30-7_59 D30-7_60 D30-7_61 D30-7_62 D30-7_63 D30-7_64 D30-7_65 D30-7_66 D30-7_67 D30-7_68
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-7_69 D30-7_70 D30-7_71 D30-7_72 D30-7_73 D30-7_74 D30-7_75 D30-7_76 D30-7_77 D30-7_78 D30-7_79
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-7_80 D30-7_81 D30-7_82 D30-7_83 D30-7_84 D30-7_85 D30-7_86 D30-7_87 D30-7_88 D30-7_89 D30-7_90
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#> D30-7_91 D30-7_92 D30-7_93 D30-7_94 D30-7_95 D30-7_96 D30-8_1 D30-8_2 D30-8_3 D30-8_4 D30-8_5
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#> D30-8_6 D30-8_7 D30-8_8 D30-8_9 D30-8_10 D30-8_11 D30-8_12 D30-8_13 D30-8_14 D30-8_15 D30-8_16
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#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
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#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
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#> D30-8_83 D30-8_84 D30-8_85 D30-8_86 D30-8_87 D30-8_88 D30-8_89 D30-8_90 D30-8_91 D30-8_92 D30-8_93
#> NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> D30-8_94 D30-8_95 D30-8_96
#> NA NA NA
Heatmaps of the top rows:
top_rows_heatmap(res_rh)
Top rows on each node:
top_rows_overlap(res_rh, method = "upset")
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 = 521),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
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method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 716),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 852),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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par(mfrow = c(1, 2))
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method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1328),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1564),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2175),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2412),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 3531),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 3899),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 3899),
method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 4594),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 4645),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
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method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7210),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7210),
method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7954),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7954),
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par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 8988),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 8988),
method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 9090),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 9090),
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par(mfrow = c(1, 2))
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 9887),
method = "UMAP", top_value_method = "SD", top_n = 1200, scale_rows = FALSE)
dimension_reduction(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 9887),
method = "UMAP", top_value_method = "ATC", top_n = 1200, scale_rows = TRUE)
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 = 521))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 714))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 716))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 852))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1318))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1328))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1564))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2175))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2412))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 3531))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 3899))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 4594))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 4645))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7210))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7954))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 8988))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 9090))
get_signatures(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 9887))
#> Error in names(x) <- value: 'names' attribute [1] must be the same length as the vector [0]
Compare signatures from different nodes:
compare_signatures(res_rh, verbose = FALSE)
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 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 = 521))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 714))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 716))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 852))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1318))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1328))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 1564))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2175))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 2412))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 3531))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 3899))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 4594))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 4645))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7210))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 7954))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 8988))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 9090))
#> label
#> class 0
test_to_known_factors(res_rh, merge_node = merge_node_param(min_n_signatures = 9887))
#> label
#> class NA
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 11351 rows and 500 columns, randomly sampled from 3072 columns.
#> Top rows (1067) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.989 0.996 0.494 0.506 0.506
#> 3 3 0.988 0.955 0.982 0.196 0.897 0.798
#> 4 4 0.750 0.788 0.829 0.147 0.828 0.610
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.
get_classes(res, k = 2)
#> class p
#> D28-1_1 2 0.000
#> D28-1_2 2 1.000
#> D28-1_3 2 0.000
#> D28-1_4 2 1.000
#> D28-1_5 2 1.000
#> D28-1_6 1 0.000
#> D28-1_7 1 0.000
#> D28-1_8 1 0.000
#> D28-1_9 1 0.000
#> D28-1_10 1 0.000
#> D28-1_11 1 0.000
#> D28-1_12 1 0.000
#> D28-1_13 2 0.000
#> D28-1_14 1 0.000
#> D28-1_15 2 0.000
#> D28-1_16 1 0.000
#> D28-1_17 2 0.249
#> D28-1_18 1 0.000
#> D28-1_19 1 0.000
#> D28-1_20 1 0.000
#> D28-1_21 1 0.000
#> D28-1_22 1 0.000
#> D28-1_23 1 0.000
#> D28-1_24 1 0.000
#> D28-1_25 1 0.000
#> D28-1_26 2 0.249
#> D28-1_27 1 1.000
#> D28-1_28 1 0.000
#> D28-1_29 2 0.249
#> D28-1_30 2 0.249
#> D28-1_31 1 0.000
#> D28-1_32 1 0.000
#> D28-1_33 1 0.000
#> D28-1_34 1 0.000
#> D28-1_35 1 0.000
#> D28-1_36 1 0.000
#> D28-1_37 2 0.000
#> D28-1_38 2 1.000
#> D28-1_39 1 0.498
#> D28-1_40 2 0.502
#> D28-1_41 2 0.000
#> D28-1_42 1 0.000
#> D28-1_43 2 0.253
#> D28-1_44 1 0.000
#> D28-1_45 1 0.000
#> D28-1_46 1 0.000
#> D28-1_47 1 0.000
#> D28-1_48 1 0.000
#> D28-1_49 2 0.751
#> D28-1_50 2 0.249
#> D28-1_51 2 0.000
#> D28-1_52 2 1.000
#> D28-1_53 1 0.000
#> D28-1_54 1 0.000
#> D28-1_55 2 0.000
#> D28-1_56 1 0.000
#> D28-1_57 1 0.000
#> D28-1_58 1 0.000
#> D28-1_59 1 0.000
#> D28-1_60 1 0.000
#> D28-1_61 2 0.249
#> D28-1_62 2 0.000
#> D28-1_63 2 0.000
#> D28-1_64 1 1.000
#> D28-1_65 2 1.000
#> D28-1_66 2 0.000
#> D28-1_67 2 0.000
#> D28-1_68 2 0.249
#> D28-1_69 1 0.000
#> D28-1_70 1 0.000
#> D28-1_71 1 0.000
#> D28-1_72 1 0.000
#> D28-1_73 2 1.000
#> D28-1_74 2 1.000
#> D28-1_75 2 0.000
#> D28-1_76 1 0.502
#> D28-1_77 2 1.000
#> D28-1_78 1 0.000
#> D28-1_79 1 0.000
#> D28-1_80 2 1.000
#> D28-1_81 1 0.000
#> D28-1_82 1 0.000
#> D28-1_83 1 0.000
#> D28-1_84 1 0.000
#> D28-1_85 2 0.000
#> D28-1_86 2 1.000
#> D28-1_87 2 0.000
#> D28-1_88 2 0.249
#> D28-1_89 2 0.502
#> D28-1_90 2 1.000
#> D28-1_91 2 1.000
#> D28-1_92 1 0.000
#> D28-1_93 1 0.000
#> D28-1_94 1 0.000
#> D28-1_95 1 0.000
#> D28-1_96 1 0.000
#> D28-2_1 2 0.000
#> D28-2_2 2 0.249
#> D28-2_3 1 0.000
#> D28-2_4 2 0.000
#> D28-2_5 2 0.249
#> D28-2_6 1 0.000
#> D28-2_7 1 0.000
#> D28-2_8 1 0.000
#> D28-2_9 1 0.000
#> D28-2_10 1 0.000
#> D28-2_11 1 0.000
#> D28-2_12 1 0.000
#> D28-2_13 2 0.000
#> D28-2_14 1 0.000
#> D28-2_15 2 0.000
#> D28-2_16 2 1.000
#> D28-2_17 2 0.747
#> D28-2_18 2 0.000
#> D28-2_19 1 1.000
#> D28-2_20 1 0.000
#> D28-2_21 1 0.000
#> D28-2_22 1 0.000
#> D28-2_23 1 0.000
#> D28-2_24 1 0.000
#> D28-2_25 1 0.000
#> D28-2_26 2 1.000
#> D28-2_27 1 0.000
#> D28-2_28 2 1.000
#> D28-2_29 2 0.253
#> D28-2_30 1 0.000
#> D28-2_31 1 0.000
#> D28-2_32 1 0.000
#> D28-2_33 1 0.000
#> D28-2_34 1 0.000
#> D28-2_35 1 0.000
#> D28-2_36 1 0.000
#> D28-2_37 2 0.249
#> D28-2_38 2 0.502
#> D28-2_39 2 0.000
#> D28-2_40 2 0.000
#> D28-2_41 2 0.249
#> D28-2_42 2 0.000
#> D28-2_43 2 0.000
#> D28-2_44 1 0.000
#> D28-2_45 1 0.000
#> D28-2_46 1 0.000
#> D28-2_47 1 0.000
#> D28-2_48 1 0.000
#> D28-2_49 2 0.253
#> D28-2_50 1 0.000
#> D28-2_51 2 0.000
#> D28-2_52 2 0.000
#> D28-2_53 2 1.000
#> D28-2_54 1 0.747
#> D28-2_55 1 0.000
#> D28-2_56 1 0.000
#> D28-2_57 1 0.000
#> D28-2_58 1 0.000
#> D28-2_59 1 0.000
#> D28-2_60 1 0.000
#> D28-2_61 2 0.000
#> D28-2_62 1 0.000
#> D28-2_63 2 0.000
#> D28-2_64 2 0.000
#> D28-2_65 2 0.249
#> D28-2_66 2 0.000
#> D28-2_67 1 0.000
#> D28-2_68 2 0.498
#> D28-2_69 1 0.000
#> D28-2_70 1 0.000
#> D28-2_71 1 0.000
#> D28-2_72 1 0.000
#> D28-2_73 2 0.249
#> D28-2_74 2 1.000
#> D28-2_75 2 0.502
#> D28-2_76 2 0.747
#> D28-2_77 1 0.000
#> D28-2_78 2 0.498
#> D28-2_79 2 1.000
#> D28-2_80 1 0.000
#> D28-2_81 1 0.000
#> D28-2_82 1 0.000
#> D28-2_83 1 0.000
#> D28-2_84 1 0.000
#> D28-2_85 2 0.498
#> D28-2_86 2 0.000
#> D28-2_87 2 0.000
#> D28-2_88 1 0.000
#> D28-2_89 2 0.000
#> D28-2_90 2 0.747
#> D28-2_91 2 0.249
#> D28-2_92 1 0.000
#> D28-2_93 1 0.000
#> D28-2_94 1 0.000
#> D28-2_95 1 0.000
#> D28-2_96 1 0.000
#> D28-3_1 1 1.000
#> D28-3_2 1 0.000
#> D28-3_3 2 1.000
#> D28-3_4 2 0.000
#> D28-3_5 2 0.751
#> D28-3_6 2 0.249
#> D28-3_7 2 1.000
#> D28-3_8 2 0.249
#> D28-3_9 1 0.000
#> D28-3_10 1 0.000
#> D28-3_11 1 0.000
#> D28-3_12 1 0.000
#> D28-3_13 1 1.000
#> D28-3_14 2 0.000
#> D28-3_15 2 0.502
#> D28-3_16 2 0.000
#> D28-3_17 2 0.000
#> D28-3_18 1 1.000
#> D28-3_19 1 0.000
#> D28-3_20 1 0.000
#> D28-3_21 1 0.000
#> D28-3_22 1 0.000
#> D28-3_23 1 0.000
#> D28-3_24 1 0.000
#> D28-3_25 2 0.000
#> D28-3_26 2 0.000
#> D28-3_27 2 0.000
#> D28-3_28 2 0.000
#> D28-3_29 2 0.000
#> D28-3_30 2 0.000
#> D28-3_31 2 0.000
#> D28-3_32 1 0.000
#> D28-3_33 1 0.000
#> D28-3_34 1 0.000
#> D28-3_35 1 0.000
#> D28-3_36 1 0.000
#> D28-3_37 2 0.000
#> D28-3_38 2 0.502
#> D28-3_39 1 0.000
#> D28-3_40 2 0.000
#> D28-3_41 2 1.000
#> D28-3_42 2 0.502
#> D28-3_43 2 0.000
#> D28-3_44 2 0.000
#> D28-3_45 1 0.000
#> D28-3_46 1 0.000
#> D28-3_47 1 0.000
#> D28-3_48 1 0.000
#> D28-3_49 1 0.000
#> D28-3_50 2 0.502
#> D28-3_51 2 0.000
#> D28-3_52 2 0.502
#> D28-3_53 2 0.000
#> D28-3_54 2 0.502
#> D28-3_55 2 0.000
#> D28-3_56 1 0.000
#> D28-3_57 1 0.000
#> D28-3_58 1 0.000
#> D28-3_59 1 0.000
#> D28-3_60 1 0.000
#> D28-3_61 2 0.000
#> D28-3_62 2 0.000
#> D28-3_63 2 1.000
#> D28-3_64 2 0.000
#> D28-3_65 2 0.000
#> D28-3_66 1 0.000
#> D28-3_67 1 0.000
#> D28-3_68 2 0.000
#> D28-3_69 2 1.000
#> D28-3_70 1 0.000
#> D28-3_71 1 0.000
#> D28-3_72 1 0.000
#> D28-3_73 2 1.000
#> D28-3_74 1 0.000
#> D28-3_75 2 0.000
#> D28-3_76 2 0.502
#> D28-3_77 2 0.000
#> D28-3_78 2 0.000
#> D28-3_79 2 0.249
#> D28-3_80 1 0.000
#> D28-3_81 1 0.000
#> D28-3_82 1 0.000
#> D28-3_83 1 0.000
#> D28-3_84 1 0.000
#> D28-3_85 2 0.000
#> D28-3_86 2 0.747
#> D28-3_87 1 0.000
#> D28-3_88 2 0.000
#> D28-3_89 2 1.000
#> D28-3_90 2 0.000
#> D28-3_91 2 0.000
#> D28-3_92 2 0.000
#> D28-3_93 1 0.000
#> D28-3_94 1 0.000
#> D28-3_95 1 0.000
#> D28-3_96 1 0.000
#> D28-4_1 2 0.249
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#> D30-5_47 1 0.502
#> D30-5_48 3 0.000
#> D30-5_49 2 0.000
#> D30-5_50 4 0.000
#> D30-5_51 3 0.000
#> D30-5_52 1 0.000
#> D30-5_53 2 0.000
#> D30-5_54 3 0.249
#> D30-5_55 3 0.000
#> D30-5_56 2 0.000
#> D30-5_57 2 0.000
#> D30-5_58 4 0.000
#> D30-5_59 4 0.000
#> D30-5_60 1 0.498
#> D30-5_61 4 0.000
#> D30-5_62 2 0.000
#> D30-5_63 3 0.000
#> D30-5_64 4 0.000
#> D30-5_65 3 0.000
#> D30-5_66 2 0.000
#> D30-5_67 3 0.000
#> D30-5_68 1 0.000
#> D30-5_69 2 0.000
#> D30-5_70 2 0.000
#> D30-5_71 2 0.000
#> D30-5_72 4 0.000
#> D30-5_73 2 0.000
#> D30-5_74 1 1.000
#> D30-5_75 3 0.000
#> D30-5_76 3 0.000
#> D30-5_77 1 0.000
#> D30-5_78 4 0.000
#> D30-5_79 4 0.000
#> D30-5_80 4 0.000
#> D30-5_81 4 0.000
#> D30-5_82 2 0.000
#> D30-5_83 3 0.000
#> D30-5_84 3 0.000
#> D30-5_85 3 0.000
#> D30-5_86 1 0.000
#> D30-5_87 1 0.000
#> D30-5_88 2 1.000
#> D30-5_89 4 0.000
#> D30-5_90 4 0.000
#> D30-5_91 3 1.000
#> D30-5_92 2 0.000
#> D30-5_93 3 1.000
#> D30-5_94 3 0.000
#> D30-5_95 1 0.000
#> D30-5_96 1 0.000
#> D30-6_1 2 0.000
#> D30-6_2 2 0.000
#> D30-6_3 4 0.000
#> D30-6_4 2 0.000
#> D30-6_5 3 1.000
#> D30-6_6 3 0.249
#> D30-6_7 3 0.000
#> D30-6_8 1 0.000
#> D30-6_9 1 1.000
#> D30-6_10 3 1.000
#> D30-6_11 3 0.000
#> D30-6_12 4 0.000
#> D30-6_13 2 0.000
#> D30-6_14 2 0.000
#> D30-6_15 3 1.000
#> D30-6_16 3 0.000
#> D30-6_17 4 0.000
#> D30-6_18 3 0.000
#> D30-6_19 2 0.000
#> D30-6_20 3 1.000
#> D30-6_21 2 0.000
#> D30-6_22 2 0.000
#> D30-6_23 4 0.000
#> D30-6_24 3 0.000
#> D30-6_25 4 0.000
#> D30-6_26 2 0.000
#> D30-6_27 4 0.000
#> D30-6_28 4 0.000
#> D30-6_29 1 0.000
#> D30-6_30 3 0.000
#> D30-6_31 3 0.000
#> D30-6_32 2 0.000
#> D30-6_33 2 0.000
#> D30-6_34 4 0.000
#> D30-6_35 2 0.000
#> D30-6_36 3 0.000
#> D30-6_37 4 0.000
#> D30-6_38 2 0.000
#> D30-6_39 2 0.000
#> D30-6_40 4 0.000
#> D30-6_41 2 0.000
#> D30-6_42 2 0.000
#> D30-6_43 1 0.000
#> D30-6_44 4 0.000
#> D30-6_45 3 0.000
#> D30-6_46 2 0.000
#> D30-6_47 2 0.000
#> D30-6_48 4 0.000
#> D30-6_49 2 0.000
#> D30-6_50 2 0.000
#> D30-6_51 3 0.751
#> D30-6_52 4 0.000
#> D30-6_53 2 0.000
#> D30-6_54 2 0.000
#> D30-6_55 2 0.000
#> D30-6_56 2 0.000
#> D30-6_57 4 0.000
#> D30-6_58 3 0.000
#> D30-6_59 2 0.000
#> D30-6_60 2 0.000
#> D30-6_61 4 0.000
#> D30-6_62 2 0.000
#> D30-6_63 3 0.000
#> D30-6_64 4 0.000
#> D30-6_65 3 0.000
#> D30-6_66 2 0.000
#> D30-6_67 2 0.751
#> D30-6_68 2 0.000
#> D30-6_69 4 0.000
#> D30-6_70 2 0.000
#> D30-6_71 3 0.000
#> D30-6_72 2 0.000
#> D30-6_73 1 0.000
#> D30-6_74 2 0.000
#> D30-6_75 2 0.000
#> D30-6_76 2 0.000
#> D30-6_77 4 0.000
#> D30-6_78 4 0.000
#> D30-6_79 2 0.000
#> D30-6_80 4 0.000
#> D30-6_81 3 0.000
#> D30-6_82 2 0.000
#> D30-6_83 3 0.000
#> D30-6_84 4 0.000
#> D30-6_85 2 0.000
#> D30-6_86 4 0.000
#> D30-6_87 2 0.000
#> D30-6_88 2 0.000
#> D30-6_89 2 0.000
#> D30-6_90 3 0.000
#> D30-6_91 2 0.000
#> D30-6_92 2 0.000
#> D30-6_93 4 0.000
#> D30-6_94 2 0.000
#> D30-6_95 1 0.000
#> D30-6_96 1 0.000
#> D30-7_1 4 0.000
#> D30-7_2 2 0.000
#> D30-7_3 2 0.000
#> D30-7_4 2 0.000
#> D30-7_5 3 0.000
#> D30-7_6 2 0.000
#> D30-7_7 2 0.000
#> D30-7_8 2 0.000
#> D30-7_9 2 0.000
#> D30-7_10 3 0.000
#> D30-7_11 4 0.000
#> D30-7_12 3 0.000
#> D30-7_13 2 0.000
#> D30-7_14 2 0.000
#> D30-7_15 4 0.000
#> D30-7_16 2 0.000
#> D30-7_17 4 0.000
#> D30-7_18 2 0.000
#> D30-7_19 1 0.000
#> D30-7_20 4 0.000
#> D30-7_21 2 0.000
#> D30-7_22 3 0.751
#> D30-7_23 2 0.000
#> D30-7_24 3 1.000
#> D30-7_25 3 0.000
#> D30-7_26 3 0.000
#> D30-7_27 1 0.000
#> D30-7_28 4 0.000
#> D30-7_29 3 0.000
#> D30-7_30 4 0.000
#> D30-7_31 2 0.000
#> D30-7_32 3 0.249
#> D30-7_33 4 0.000
#> D30-7_34 1 1.000
#> D30-7_35 4 0.000
#> D30-7_36 1 1.000
#> D30-7_37 1 0.000
#> D30-7_38 4 0.000
#> D30-7_39 4 0.000
#> D30-7_40 3 1.000
#> D30-7_41 2 0.498
#> D30-7_42 2 0.000
#> D30-7_43 3 0.000
#> D30-7_44 2 0.000
#> D30-7_45 2 0.000
#> D30-7_46 3 1.000
#> D30-7_47 2 0.000
#> D30-7_48 3 0.000
#> D30-7_49 2 0.000
#> D30-7_50 1 0.000
#> D30-7_51 4 0.000
#> D30-7_52 2 0.000
#> D30-7_53 2 0.000
#> D30-7_54 2 0.000
#> D30-7_55 2 0.000
#> D30-7_56 2 0.000
#> D30-7_57 2 0.000
#> D30-7_58 1 0.000
#> D30-7_59 1 0.000
#> D30-7_60 3 0.000
#> D30-7_61 3 0.498
#> D30-7_62 2 0.000
#> D30-7_63 2 0.000
#> D30-7_64 2 0.000
#> D30-7_65 2 0.000
#> D30-7_66 2 0.000
#> D30-7_67 3 1.000
#> D30-7_68 2 0.000
#> D30-7_69 1 0.000
#> D30-7_70 2 0.000
#> D30-7_71 2 0.000
#> D30-7_72 4 0.000
#> D30-7_73 2 0.000
#> D30-7_74 4 0.000
#> D30-7_75 2 0.000
#> D30-7_76 2 0.000
#> D30-7_77 2 0.000
#> D30-7_78 2 0.000
#> D30-7_79 2 0.000
#> D30-7_80 2 0.000
#> D30-7_81 4 0.000
#> D30-7_82 3 0.000
#> D30-7_83 4 0.000
#> D30-7_84 4 0.000
#> D30-7_85 4 0.000
#> D30-7_86 4 0.000
#> D30-7_87 2 0.000
#> D30-7_88 3 1.000
#> D30-7_89 2 0.000
#> D30-7_90 4 0.000
#> D30-7_91 4 0.000
#> D30-7_92 2 0.000
#> D30-7_93 2 0.000
#> D30-7_94 2 0.000
#> D30-7_95 1 0.000
#> D30-7_96 1 0.000
#> D30-8_1 2 0.000
#> D30-8_2 2 0.000
#> D30-8_3 3 0.000
#> D30-8_4 4 0.000
#> D30-8_5 2 0.000
#> D30-8_6 2 0.000
#> D30-8_7 2 0.000
#> D30-8_8 4 1.000
#> D30-8_9 3 0.000
#> D30-8_10 2 0.000
#> D30-8_11 2 0.000
#> D30-8_12 3 0.000
#> D30-8_13 3 1.000
#> D30-8_14 2 0.000
#> D30-8_15 4 0.000
#> D30-8_16 3 1.000
#> D30-8_17 2 0.000
#> D30-8_18 4 0.000
#> D30-8_19 2 0.000
#> D30-8_20 3 1.000
#> D30-8_21 3 1.000
#> D30-8_22 1 0.000
#> D30-8_23 2 0.000
#> D30-8_24 1 0.000
#> D30-8_25 4 0.000
#> D30-8_26 3 0.000
#> D30-8_27 3 0.000
#> D30-8_28 3 0.000
#> D30-8_29 4 0.000
#> D30-8_30 1 0.000
#> D30-8_31 3 0.000
#> D30-8_32 2 0.000
#> D30-8_33 4 0.000
#> D30-8_34 3 1.000
#> D30-8_35 3 0.000
#> D30-8_36 3 1.000
#> D30-8_37 4 0.000
#> D30-8_38 4 0.000
#> D30-8_39 3 0.498
#> D30-8_40 3 0.000
#> D30-8_41 1 0.000
#> D30-8_42 1 0.000
#> D30-8_43 2 0.000
#> D30-8_44 2 0.000
#> D30-8_45 2 0.000
#> D30-8_46 3 0.000
#> D30-8_47 2 0.000
#> D30-8_48 3 0.000
#> D30-8_49 2 0.000
#> D30-8_50 4 0.000
#> D30-8_51 2 0.000
#> D30-8_52 2 0.000
#> D30-8_53 2 0.000
#> D30-8_54 2 0.000
#> D30-8_55 2 0.000
#> D30-8_56 1 0.000
#> D30-8_57 4 0.000
#> D30-8_58 1 0.000
#> D30-8_59 2 0.000
#> D30-8_60 4 0.000
#> D30-8_61 1 0.000
#> D30-8_62 2 0.000
#> D30-8_63 4 0.000
#> D30-8_64 2 0.000
#> D30-8_65 4 0.000
#> D30-8_66 2 0.000
#> D30-8_67 2 0.000
#> D30-8_68 2 0.000
#> D30-8_69 4 0.000
#> D30-8_70 2 0.000
#> D30-8_71 2 0.000
#> D30-8_72 1 0.000
#> D30-8_73 2 0.000
#> D30-8_74 2 0.000
#> D30-8_75 2 0.000
#> D30-8_76 2 0.000
#> D30-8_77 2 0.000
#> D30-8_78 2 0.000
#> D30-8_79 3 0.000
#> D30-8_80 2 0.000
#> D30-8_81 4 0.000
#> D30-8_82 4 0.000
#> D30-8_83 2 0.000
#> D30-8_84 4 0.000
#> D30-8_85 2 0.000
#> D30-8_86 2 0.000
#> D30-8_87 4 0.000
#> D30-8_88 2 0.000
#> D30-8_89 2 0.000
#> D30-8_90 3 1.000
#> D30-8_91 4 0.000
#> D30-8_92 2 0.000
#> D30-8_93 4 0.000
#> D30-8_94 4 0.000
#> D30-8_95 1 0.000
#> D30-8_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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
#> Error in fit_diagram(combinations, "euler", input, shape, control, ...): !any(duplicated(names(combinations))) is not TRUE
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 1700 1.75e-31 2
#> ATC:skmeans 2033 2.43e-208 3
#> ATC:skmeans 2626 0.00e+00 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.
Parent node: Node0. Child nodes: Node011-leaf , Node012 , Node013 , Node014-leaf , Node021 , Node022 , Node023 , Node024 .
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 11351 rows and 500 columns, randomly sampled from 1135 columns.
#> Top rows (1039) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.4842 0.516 0.516
#> 3 3 0.954 0.971 0.969 0.1070 0.943 0.890
#> 4 4 0.952 0.971 0.980 0.0556 0.962 0.917
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.
get_classes(res, k = 2)
#> class p
#> D28-1_6 1 0.000
#> D28-1_7 1 0.000
#> D28-1_8 1 0.000
#> D28-1_9 1 0.000
#> D28-1_10 1 0.000
#> D28-1_11 1 0.000
#> D28-1_12 1 0.000
#> D28-1_14 1 0.000
#> D28-1_16 1 0.000
#> D28-1_18 1 0.000
#> D28-1_19 1 0.000
#> D28-1_20 1 0.000
#> D28-1_21 1 0.000
#> D28-1_22 1 0.000
#> D28-1_23 1 0.000
#> D28-1_24 1 0.000
#> D28-1_25 1 0.000
#> D28-1_27 1 1.000
#> D28-1_28 1 0.000
#> D28-1_31 1 0.000
#> D28-1_32 1 0.000
#> D28-1_33 1 0.000
#> D28-1_34 1 0.000
#> D28-1_35 1 0.000
#> D28-1_36 1 0.000
#> D28-1_39 2 0.000
#> D28-1_42 1 0.498
#> D28-1_44 1 0.000
#> D28-1_45 1 0.000
#> D28-1_46 1 0.000
#> D28-1_47 1 0.000
#> D28-1_48 1 0.000
#> D28-1_53 1 0.747
#> D28-1_54 1 0.000
#> D28-1_56 1 0.000
#> D28-1_57 1 0.000
#> D28-1_58 1 0.000
#> D28-1_59 1 0.000
#> D28-1_60 1 0.000
#> D28-1_64 2 0.000
#> D28-1_69 1 0.000
#> D28-1_70 1 0.000
#> D28-1_71 1 0.000
#> D28-1_72 1 0.000
#> D28-1_76 2 0.000
#> D28-1_78 1 0.000
#> D28-1_79 1 0.000
#> D28-1_81 1 0.000
#> D28-1_82 1 0.000
#> D28-1_83 1 0.000
#> D28-1_84 1 0.000
#> D28-1_92 1 0.000
#> D28-1_93 1 0.000
#> D28-1_94 1 0.000
#> D28-1_95 1 0.000
#> D28-1_96 1 0.000
#> D28-2_3 1 0.000
#> D28-2_6 1 0.000
#> D28-2_7 1 0.000
#> D28-2_8 1 0.000
#> D28-2_9 1 0.000
#> D28-2_10 1 0.000
#> D28-2_11 1 0.000
#> D28-2_12 1 0.000
#> D28-2_14 1 0.000
#> D28-2_19 1 1.000
#> D28-2_20 1 0.000
#> D28-2_21 1 0.000
#> D28-2_22 1 0.000
#> D28-2_23 1 0.000
#> D28-2_24 1 0.000
#> D28-2_25 1 0.000
#> D28-2_27 1 0.000
#> D28-2_30 1 0.000
#> D28-2_31 1 0.000
#> D28-2_32 1 0.000
#> D28-2_33 1 0.000
#> D28-2_34 1 0.000
#> D28-2_35 1 0.000
#> D28-2_36 1 0.000
#> D28-2_44 1 0.000
#> D28-2_45 1 0.000
#> D28-2_46 1 1.000
#> D28-2_47 1 0.000
#> D28-2_48 1 0.000
#> D28-2_50 1 0.000
#> D28-2_54 1 1.000
#> D28-2_55 1 0.000
#> D28-2_56 1 1.000
#> D28-2_57 1 1.000
#> D28-2_58 1 0.000
#> D28-2_59 1 0.502
#> D28-2_60 1 0.249
#> D28-2_62 1 0.000
#> D28-2_67 1 0.000
#> D28-2_69 1 0.000
#> D28-2_70 1 0.000
#> D28-2_71 1 0.000
#> D28-2_72 1 0.000
#> D28-2_77 1 0.249
#> D28-2_80 1 1.000
#> D28-2_81 1 0.000
#> D28-2_82 1 0.000
#> D28-2_83 1 0.000
#> D28-2_84 1 0.000
#> D28-2_88 1 0.000
#> D28-2_92 1 0.498
#> D28-2_93 1 0.000
#> D28-2_94 1 0.000
#> D28-2_95 1 0.000
#> D28-2_96 1 0.000
#> D28-3_1 2 0.000
#> D28-3_2 1 0.000
#> D28-3_9 1 0.000
#> D28-3_10 1 0.000
#> D28-3_11 1 0.000
#> D28-3_12 1 0.000
#> D28-3_13 2 0.000
#> D28-3_18 2 0.000
#> D28-3_19 1 0.000
#> D28-3_20 1 0.000
#> D28-3_21 1 0.000
#> D28-3_22 1 0.000
#> D28-3_23 1 0.000
#> D28-3_24 1 0.000
#> D28-3_32 1 0.000
#> D28-3_33 1 0.000
#> D28-3_34 1 0.000
#> D28-3_35 1 0.000
#> D28-3_36 1 0.000
#> D28-3_39 1 0.000
#> D28-3_45 1 0.000
#> D28-3_46 1 0.000
#> D28-3_47 1 0.000
#> D28-3_48 1 0.000
#> D28-3_49 2 0.751
#> D28-3_56 1 1.000
#> D28-3_57 1 0.000
#> D28-3_58 1 0.000
#> D28-3_59 1 0.000
#> D28-3_60 1 0.000
#> D28-3_66 1 1.000
#> D28-3_67 1 0.751
#> D28-3_70 1 0.000
#> D28-3_71 1 0.000
#> D28-3_72 1 0.000
#> D28-3_74 1 0.000
#> D28-3_80 1 0.000
#> D28-3_81 1 0.000
#> D28-3_82 1 0.000
#> D28-3_83 1 0.000
#> D28-3_84 1 0.000
#> D28-3_87 1 0.249
#> D28-3_93 1 0.000
#> D28-3_94 1 0.000
#> D28-3_95 1 0.000
#> D28-3_96 1 0.000
#> D28-4_2 1 0.000
#> D28-4_5 1 0.000
#> D28-4_6 1 0.000
#> D28-4_7 1 0.000
#> D28-4_8 1 0.000
#> D28-4_9 1 0.000
#> D28-4_10 1 0.000
#> D28-4_11 1 0.000
#> D28-4_12 1 0.000
#> D28-4_16 1 0.751
#> D28-4_18 1 0.000
#> D28-4_19 1 0.000
#> D28-4_20 1 0.000
#> D28-4_21 1 0.000
#> D28-4_23 1 0.000
#> D28-4_24 1 0.000
#> D28-4_25 1 0.249
#> D28-4_32 1 0.000
#> D28-4_33 1 0.000
#> D28-4_34 1 0.000
#> D28-4_35 1 0.000
#> D28-4_36 1 0.000
#> D28-4_42 1 1.000
#> D28-4_44 1 0.249
#> D28-4_45 1 0.000
#> D28-4_46 1 0.000
#> D28-4_47 1 0.000
#> D28-4_48 1 0.000
#> D28-4_57 1 0.000
#> D28-4_58 1 0.000
#> D28-4_59 1 0.000
#> D28-4_60 1 0.000
#> D28-4_64 2 0.000
#> D28-4_66 1 0.000
#> D28-4_68 1 0.000
#> D28-4_69 1 0.000
#> D28-4_70 1 0.000
#> D28-4_71 1 0.000
#> D28-4_72 1 0.000
#> D28-4_79 1 1.000
#> D28-4_80 1 0.000
#> D28-4_81 1 0.000
#> D28-4_82 1 0.000
#> D28-4_83 1 0.000
#> D28-4_84 1 0.000
#> D28-4_92 1 0.000
#> D28-4_93 1 0.000
#> D28-4_94 1 0.000
#> D28-4_95 1 0.000
#> D28-4_96 1 0.000
#> D28-5_6 1 0.000
#> D28-5_7 1 0.000
#> D28-5_8 1 0.000
#> D28-5_9 1 0.000
#> D28-5_10 1 0.000
#> D28-5_11 1 0.000
#> D28-5_12 1 0.000
#> D28-5_18 1 0.000
#> D28-5_19 1 0.000
#> D28-5_20 1 0.000
#> D28-5_21 1 0.000
#> D28-5_22 1 0.000
#> D28-5_23 1 0.000
#> D28-5_24 1 0.000
#> D28-5_26 2 0.249
#> D28-5_32 1 0.000
#> D28-5_33 1 0.498
#> D28-5_34 1 0.000
#> D28-5_35 1 0.000
#> D28-5_36 1 0.000
#> D28-5_40 2 0.000
#> D28-5_43 1 0.000
#> D28-5_44 1 0.000
#> D28-5_45 1 0.000
#> D28-5_46 1 0.000
#> D28-5_47 1 0.000
#> D28-5_48 1 0.000
#> D28-5_55 2 0.000
#> D28-5_57 1 1.000
#> D28-5_58 1 0.000
#> D28-5_59 1 0.000
#> D28-5_60 1 0.000
#> D28-5_67 1 0.000
#> D28-5_68 1 0.000
#> D28-5_69 1 0.000
#> D28-5_70 1 0.000
#> D28-5_71 1 0.000
#> D28-5_72 1 0.000
#> D28-5_79 1 0.000
#> D28-5_80 1 0.000
#> D28-5_81 1 0.000
#> D28-5_82 1 0.000
#> D28-5_83 1 0.000
#> D28-5_84 1 0.000
#> D28-5_85 2 0.502
#> D28-5_90 1 0.000
#> D28-5_91 1 0.000
#> D28-5_92 1 0.000
#> D28-5_93 1 0.000
#> D28-5_94 1 0.000
#> D28-5_95 1 0.000
#> D28-5_96 1 0.000
#> D28-6_5 1 0.000
#> D28-6_6 1 0.000
#> D28-6_7 1 0.000
#> D28-6_8 1 0.000
#> D28-6_9 1 0.000
#> D28-6_10 1 0.000
#> D28-6_11 1 0.000
#> D28-6_12 1 0.000
#> D28-6_15 2 0.000
#> D28-6_18 1 0.000
#> D28-6_20 1 0.000
#> D28-6_21 1 0.000
#> D28-6_22 1 0.000
#> D28-6_23 1 0.000
#> D28-6_24 1 0.000
#> D28-6_25 1 0.000
#> D28-6_27 1 0.000
#> D28-6_28 1 1.000
#> D28-6_30 2 0.000
#> D28-6_31 1 0.000
#> D28-6_32 1 0.000
#> D28-6_33 1 0.000
#> D28-6_34 1 0.000
#> D28-6_35 1 0.000
#> D28-6_36 1 0.000
#> D28-6_44 1 0.000
#> D28-6_45 1 0.000
#> D28-6_46 1 0.000
#> D28-6_47 1 0.000
#> D28-6_48 1 0.000
#> D28-6_54 1 0.000
#> D28-6_55 1 0.000
#> D28-6_56 1 1.000
#> D28-6_57 1 0.000
#> D28-6_58 1 0.000
#> D28-6_59 1 0.000
#> D28-6_60 1 0.000
#> D28-6_67 1 0.000
#> D28-6_68 1 0.000
#> D28-6_69 1 0.000
#> D28-6_70 1 0.000
#> D28-6_71 1 0.000
#> D28-6_72 1 0.000
#> D28-6_78 1 0.000
#> D28-6_79 1 0.000
#> D28-6_80 1 0.000
#> D28-6_81 1 0.000
#> D28-6_82 1 0.000
#> D28-6_83 1 0.000
#> D28-6_84 1 0.000
#> D28-6_85 1 1.000
#> D28-6_88 2 0.000
#> D28-6_90 1 0.000
#> D28-6_91 1 0.000
#> D28-6_92 1 0.000
#> D28-6_93 1 0.000
#> D28-6_94 1 0.000
#> D28-6_95 1 0.000
#> D28-6_96 1 0.000
#> D28-7_2 1 0.000
#> D28-7_6 1 0.000
#> D28-7_8 1 0.000
#> D28-7_9 1 0.000
#> D28-7_10 1 0.000
#> D28-7_11 1 0.000
#> D28-7_12 1 0.000
#> D28-7_14 1 0.000
#> D28-7_17 1 1.000
#> D28-7_18 2 0.000
#> D28-7_20 1 0.000
#> D28-7_21 1 0.000
#> D28-7_22 1 0.000
#> D28-7_23 1 0.000
#> D28-7_24 1 0.000
#> D28-7_25 1 0.000
#> D28-7_26 1 0.000
#> D28-7_27 1 0.000
#> D28-7_28 1 0.000
#> D28-7_29 1 0.000
#> D28-7_30 1 0.000
#> D28-7_31 1 0.000
#> D28-7_32 1 0.000
#> D28-7_33 1 0.000
#> D28-7_34 1 0.000
#> D28-7_35 1 0.000
#> D28-7_36 1 0.000
#> D28-7_43 1 0.000
#> D28-7_44 1 0.000
#> D28-7_45 1 0.000
#> D28-7_46 1 0.000
#> D28-7_47 1 0.000
#> D28-7_48 1 0.747
#> D28-7_54 1 0.000
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#> D31-7_81 2 0.253
#> D31-7_82 1 0.000
#> D31-7_83 2 0.498
#> D31-7_86 4 0.000
#> D31-7_88 4 0.000
#> D31-7_90 2 0.000
#> D31-7_94 2 0.751
#> D31-7_95 1 0.000
#> D31-7_96 1 0.000
#> D31-8_9 2 0.000
#> D31-8_10 2 0.000
#> D31-8_15 2 0.000
#> D31-8_16 2 0.000
#> D31-8_20 3 0.000
#> D31-8_22 1 0.000
#> D31-8_26 2 0.000
#> D31-8_29 2 1.000
#> D31-8_32 4 0.000
#> D31-8_34 2 0.253
#> D31-8_35 4 0.253
#> D31-8_36 2 0.000
#> D31-8_39 3 0.000
#> D31-8_44 2 0.000
#> D31-8_47 3 0.000
#> D31-8_51 1 0.000
#> D31-8_54 4 0.000
#> D31-8_55 4 0.000
#> D31-8_57 2 0.000
#> D31-8_59 3 0.000
#> D31-8_68 4 1.000
#> D31-8_71 2 0.000
#> D31-8_72 1 0.000
#> D31-8_79 1 1.000
#> D31-8_81 3 0.000
#> D31-8_82 2 0.000
#> D31-8_93 2 0.000
#> D31-8_95 1 0.000
#> D31-8_96 1 0.000
#> D30-1_2 3 0.000
#> D30-1_3 4 1.000
#> D30-1_5 2 0.000
#> D30-1_7 2 0.000
#> D30-1_8 4 0.000
#> D30-1_10 2 0.000
#> D30-1_11 1 0.249
#> D30-1_12 1 0.000
#> D30-1_14 2 1.000
#> D30-1_15 2 0.000
#> D30-1_16 2 0.000
#> D30-1_17 2 0.000
#> D30-1_18 4 1.000
#> D30-1_24 2 0.000
#> D30-1_26 2 0.498
#> D30-1_27 2 0.000
#> D30-1_28 2 0.000
#> D30-1_31 3 1.000
#> D30-1_32 2 0.000
#> D30-1_33 2 0.498
#> D30-1_34 1 0.000
#> D30-1_35 2 0.000
#> D30-1_36 3 0.000
#> D30-1_37 2 0.000
#> D30-1_38 2 0.000
#> D30-1_39 2 0.000
#> D30-1_40 2 0.000
#> D30-1_44 3 0.000
#> D30-1_47 2 0.000
#> D30-1_48 1 0.000
#> D30-1_49 2 0.253
#> D30-1_50 1 0.000
#> D30-1_51 2 0.751
#> D30-1_54 2 0.000
#> D30-1_55 3 1.000
#> D30-1_59 2 0.000
#> D30-1_62 2 0.000
#> D30-1_68 4 0.000
#> D30-1_69 2 1.000
#> D30-1_73 2 0.000
#> D30-1_74 2 0.000
#> D30-1_76 1 0.000
#> D30-1_77 3 0.000
#> D30-1_80 4 0.000
#> D30-1_83 2 1.000
#> D30-1_90 2 0.000
#> D30-1_92 1 0.000
#> D30-1_95 1 0.000
#> D30-1_96 1 0.000
#> D30-2_10 2 0.000
#> D30-2_12 2 0.000
#> D30-2_24 2 0.000
#> D30-2_31 2 1.000
#> D30-2_34 2 0.000
#> D30-2_36 4 1.000
#> D30-2_38 3 0.000
#> D30-2_39 3 0.000
#> D30-2_63 1 0.000
#> D30-2_64 4 0.000
#> D30-2_66 4 0.000
#> D30-2_69 1 0.249
#> D30-2_94 2 0.000
#> D30-2_95 1 0.000
#> D30-2_96 1 0.000
#> D30-3_8 3 0.000
#> D30-3_12 2 1.000
#> D30-3_20 2 0.000
#> D30-3_21 2 0.000
#> D30-3_40 2 0.000
#> D30-3_66 4 0.000
#> D30-3_83 1 0.000
#> D30-3_84 3 0.000
#> D30-3_85 1 0.000
#> D30-3_95 1 0.000
#> D30-3_96 1 0.000
#> D30-4_4 4 0.253
#> D30-4_45 1 0.000
#> D30-4_56 4 0.000
#> D30-4_57 1 0.000
#> D30-4_70 2 0.000
#> D30-4_72 1 0.000
#> D30-4_84 1 0.000
#> D30-4_89 1 0.000
#> D30-4_95 1 0.000
#> D30-4_96 1 0.000
#> D30-5_1 1 1.000
#> D30-5_2 1 0.747
#> D30-5_5 3 0.000
#> D30-5_6 1 0.000
#> D30-5_13 2 0.751
#> D30-5_16 4 0.000
#> D30-5_19 1 0.498
#> D30-5_24 2 0.000
#> D30-5_25 2 0.000
#> D30-5_26 2 0.000
#> D30-5_28 2 0.000
#> D30-5_30 4 0.502
#> D30-5_44 3 0.000
#> D30-5_47 4 0.000
#> D30-5_48 2 0.000
#> D30-5_51 2 0.000
#> D30-5_52 1 1.000
#> D30-5_60 4 1.000
#> D30-5_68 1 1.000
#> D30-5_74 2 0.000
#> D30-5_77 1 1.000
#> D30-5_86 4 1.000
#> D30-5_87 4 0.000
#> D30-5_95 1 0.000
#> D30-5_96 1 0.000
#> D30-6_7 2 0.502
#> D30-6_8 1 0.000
#> D30-6_9 2 0.000
#> D30-6_29 1 0.000
#> D30-6_43 1 1.000
#> D30-6_65 2 0.000
#> D30-6_73 1 0.000
#> D30-6_90 2 0.000
#> D30-6_95 1 0.000
#> D30-6_96 1 0.000
#> D30-7_12 2 0.000
#> D30-7_19 1 1.000
#> D30-7_27 1 0.000
#> D30-7_34 3 0.000
#> D30-7_36 2 0.000
#> D30-7_37 1 0.000
#> D30-7_46 3 0.502
#> D30-7_50 1 0.000
#> D30-7_58 1 0.000
#> D30-7_59 1 0.747
#> D30-7_60 2 0.000
#> D30-7_69 4 1.000
#> D30-7_95 1 0.000
#> D30-7_96 1 0.000
#> D30-8_3 2 0.751
#> D30-8_16 3 1.000
#> D30-8_21 3 0.000
#> D30-8_22 4 1.000
#> D30-8_24 3 0.000
#> D30-8_27 2 0.000
#> D30-8_30 4 0.000
#> D30-8_36 3 1.000
#> D30-8_40 2 0.249
#> D30-8_41 1 0.000
#> D30-8_42 1 0.000
#> D30-8_48 2 0.000
#> D30-8_56 1 0.000
#> D30-8_58 1 0.000
#> D30-8_61 1 0.000
#> D30-8_72 3 1.000
#> D30-8_79 2 0.000
#> D30-8_95 1 0.000
#> D30-8_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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 876 NA 2
#> ATC:skmeans 887 1.00e-40 3
#> ATC:skmeans 944 3.47e-44 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.
Parent node: Node01. Child nodes: Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0124-leaf , Node0131-leaf , Node0132-leaf , Node0133-leaf , Node0211-leaf , Node0212 , Node0213-leaf , Node0214 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231 , Node0232 , Node0233-leaf , Node0234-leaf , Node0241 , Node0242 , Node0243-leaf .
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 10204 rows and 341 columns.
#> Top rows (1020) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.989 0.990 0.502 0.499 0.499
#> 3 3 1.000 0.983 0.993 0.332 0.737 0.519
#> 4 4 0.922 0.951 0.970 0.092 0.923 0.775
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_39 1 0.141 0.988 0.98 0.02
#> D28-1_76 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D28-3_13 1 0.000 0.991 1.00 0.00
#> D28-3_18 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D28-5_40 1 0.141 0.988 0.98 0.02
#> D28-5_55 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D28-5_85 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D28-6_30 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D28-6_88 1 0.000 0.991 1.00 0.00
#> D29-1_4 1 0.141 0.988 0.98 0.02
#> D29-1_7 1 0.000 0.991 1.00 0.00
#> D29-1_12 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-1_13 1 0.000 0.991 1.00 0.00
#> D29-1_15 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D29-1_18 1 0.000 0.991 1.00 0.00
#> D29-1_24 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-1_26 1 0.141 0.988 0.98 0.02
#> D29-1_30 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D29-1_33 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-1_35 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-1_38 1 0.141 0.988 0.98 0.02
#> D29-1_39 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D29-1_40 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-1_45 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-1_62 1 0.000 0.991 1.00 0.00
#> D29-1_66 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D29-1_73 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-1_74 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-1_87 1 0.141 0.988 0.98 0.02
#> D29-1_94 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-2_15 1 0.000 0.991 1.00 0.00
#> D29-2_19 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-2_24 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D29-2_31 1 0.000 0.991 1.00 0.00
#> D29-2_42 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-2_43 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-2_47 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-2_59 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-2_73 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D29-2_74 1 0.000 0.991 1.00 0.00
#> D29-2_78 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-2_90 1 0.000 0.991 1.00 0.00
#> D29-2_92 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D29-3_1 2 0.000 0.988 0.00 1.00
#> D29-3_3 1 0.141 0.988 0.98 0.02
#> D29-3_7 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-3_8 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-3_9 2 0.141 0.990 0.02 0.98
#> D29-3_13 2 0.141 0.990 0.02 0.98
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#> D29-8_46 2 0.3606 0.9017 0.00 0.84 0.02 0.14
#> D29-8_48 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D29-8_55 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D29-8_56 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D29-8_59 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D29-8_68 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D29-8_72 3 0.2830 0.8812 0.00 0.06 0.90 0.04
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#> D29-8_90 4 0.0000 0.9878 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D29-8_91 4 0.0000 0.9878 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-1_6 2 0.2921 0.9157 0.00 0.86 0.00 0.14
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#> D31-1_39 4 0.0000 0.9878 0.00 0.00 0.00 1.00
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#> D31-1_43 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-1_49 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
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#> D31-3_38 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
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#> D31-3_61 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-3_79 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-3_84 1 0.2345 0.8896 0.90 0.10 0.00 0.00
#> D31-3_91 4 0.2921 0.8176 0.00 0.00 0.14 0.86
#> D31-4_2 2 0.3801 0.8326 0.00 0.78 0.00 0.22
#> D31-4_4 3 0.3801 0.7674 0.00 0.22 0.78 0.00
#> D31-4_6 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-4_8 3 0.3400 0.7745 0.00 0.00 0.82 0.18
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#> D31-4_26 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-4_39 4 0.0000 0.9878 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-4_40 2 0.0000 0.9144 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-4_62 2 0.2921 0.9157 0.00 0.86 0.00 0.14
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#> D31-5_2 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
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#> D31-5_11 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_12 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_18 2 0.2921 0.9157 0.00 0.86 0.00 0.14
#> D31-5_20 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_24 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_25 1 0.2011 0.9018 0.92 0.00 0.08 0.00
#> D31-5_30 4 0.0000 0.9878 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-5_31 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_33 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_36 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_54 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_56 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_88 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_90 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_93 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-6_2 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
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#> D31-6_30 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-6_31 4 0.0000 0.9878 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-6_32 2 0.0000 0.9144 0.00 1.00 0.00 0.00
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#> D31-7_7 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
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#> D31-7_13 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
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#> D31-7_15 3 0.0707 0.9576 0.00 0.02 0.98 0.00
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#> D31-7_27 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
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#> D31-7_40 4 0.0000 0.9878 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-7_49 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-7_50 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
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#> D31-7_81 2 0.2921 0.9157 0.00 0.86 0.00 0.14
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#> D31-7_90 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-7_94 4 0.0000 0.9878 0.00 0.00 0.00 1.00
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#> D31-8_10 3 0.3172 0.8369 0.00 0.16 0.84 0.00
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#> D31-8_16 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-8_26 2 0.0000 0.9144 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-8_29 4 0.0000 0.9878 0.00 0.00 0.00 1.00
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#> D30-1_83 2 0.2921 0.9157 0.00 0.86 0.00 0.14
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#> D30-2_10 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
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#> D30-2_94 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_12 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_20 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_21 2 0.0000 0.9144 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-3_40 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_70 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-5_13 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_24 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_25 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-5_26 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_28 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_48 1 0.0707 0.9678 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D30-5_51 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_74 3 0.2647 0.8756 0.00 0.12 0.88 0.00
#> D30-6_7 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-6_9 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_65 1 0.1637 0.9262 0.94 0.00 0.06 0.00
#> D30-6_90 2 0.0000 0.9144 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_12 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_36 3 0.0000 0.9720 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_60 1 0.0000 0.9879 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_3 2 0.3610 0.8572 0.00 0.80 0.00 0.20
#> D30-8_27 4 0.0000 0.9878 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-8_40 2 0.2921 0.9157 0.00 0.86 0.00 0.14
#> D30-8_48 1 0.0707 0.9683 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D30-8_79 1 0.0000 0.9879 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 341 3.67e-63 2
#> ATC:skmeans 340 8.31e-50 3
#> ATC:skmeans 339 3.81e-96 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.
Parent node: Node01. Child nodes: Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0124-leaf , Node0131-leaf , Node0132-leaf , Node0133-leaf , Node0211-leaf , Node0212 , Node0213-leaf , Node0214 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231 , Node0232 , Node0233-leaf , Node0234-leaf , Node0241 , Node0242 , Node0243-leaf .
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 6838 rows and 65 columns.
#> Top rows (684) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.997 0.999 0.508 0.492 0.492
#> 3 3 1.000 0.995 0.998 0.229 0.863 0.726
#> 4 4 0.895 0.948 0.953 0.125 0.908 0.759
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_64 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D28-3_1 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D28-3_49 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-4_64 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D28-5_26 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-6_15 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D28-7_18 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-8_51 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D29-2_55 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D29-3_6 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D29-3_35 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D29-3_50 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D29-3_88 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D29-5_73 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D29-7_18 2 0.402 0.913 0.08 0.92
#> D29-8_21 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D29-8_53 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D29-8_67 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-1_11 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-1_13 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-1_25 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-1_37 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-2_42 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-3_11 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-3_74 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-4_14 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-5_72 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-5_79 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-6_1 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-6_4 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-6_33 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-6_51 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-6_57 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-7_10 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-7_12 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-7_18 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-7_31 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-7_32 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-7_42 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-7_43 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-7_52 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-8_20 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-8_39 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-8_47 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-8_59 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D31-8_81 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-1_2 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D30-1_31 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-1_36 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-1_44 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-1_55 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-1_77 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-2_38 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D30-2_39 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D30-3_8 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-3_84 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D30-5_5 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-5_44 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-7_34 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D30-7_46 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-8_16 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-8_21 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D30-8_24 1 0.000 1.000 1.00 0.00
#> D30-8_36 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-8_72 1 0.000 1.000 1.00 0.00
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> D28-1_64 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D28-3_1 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D28-3_49 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D28-4_64 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D28-5_26 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D28-6_15 3 0.0000 0.988 0.00 0.00 1.0
#> D28-7_18 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D28-8_51 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D29-2_55 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D29-3_6 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D29-3_35 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D29-3_50 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D29-3_88 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D29-5_73 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D29-7_18 3 0.0000 0.988 0.00 0.00 1.0
#> D29-8_21 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D29-8_53 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D29-8_67 3 0.2959 0.889 0.10 0.00 0.9
#> D31-1_11 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D31-1_13 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-1_25 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D31-1_37 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-2_42 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-3_11 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-3_74 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-4_14 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D31-5_72 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-5_79 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-6_1 3 0.0000 0.988 0.00 0.00 1.0
#> D31-6_4 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D31-6_33 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D31-6_51 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D31-6_57 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-7_10 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D31-7_12 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-7_18 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D31-7_31 3 0.0000 0.988 0.00 0.00 1.0
#> D31-7_32 3 0.0000 0.988 0.00 0.00 1.0
#> D31-7_42 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D31-7_43 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-7_52 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-8_20 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D31-8_39 3 0.0000 0.988 0.00 0.00 1.0
#> D31-8_47 3 0.0000 0.988 0.00 0.00 1.0
#> D31-8_59 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D31-8_81 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D30-1_2 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D30-1_31 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D30-1_36 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D30-1_44 3 0.0000 0.988 0.00 0.00 1.0
#> D30-1_55 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D30-1_77 3 0.0000 0.988 0.00 0.00 1.0
#> D30-2_38 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D30-2_39 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D30-3_8 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D30-3_84 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D30-5_5 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D30-5_44 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D30-7_34 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D30-7_46 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D30-8_16 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D30-8_21 1 0.0000 0.998 1.00 0.00 0.0
#> D30-8_24 1 0.0892 0.976 0.98 0.02 0.0
#> D30-8_36 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.0
#> D30-8_72 1 0.0892 0.976 0.98 0.02 0.0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> D28-1_64 1 0.2011 0.883 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D28-3_1 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-3_49 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D28-4_64 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-5_26 2 0.1211 0.957 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D28-6_15 4 0.3172 0.728 0.00 0.00 0.16 0.84
#> D28-7_18 2 0.1637 0.956 0.00 0.94 0.00 0.06
#> D28-8_51 2 0.2011 0.951 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D29-2_55 1 0.0707 0.949 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D29-3_6 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D29-3_35 4 0.4277 0.794 0.28 0.00 0.00 0.72
#> D29-3_50 2 0.1637 0.956 0.00 0.94 0.00 0.06
#> D29-3_88 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D29-5_73 1 0.2921 0.847 0.86 0.00 0.00 0.14
#> D29-7_18 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D29-8_21 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D29-8_53 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D29-8_67 4 0.3935 0.826 0.06 0.00 0.10 0.84
#> D31-1_11 2 0.2011 0.951 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D31-1_13 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-1_25 2 0.2011 0.951 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D31-1_37 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-2_42 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-3_11 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-3_74 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-4_14 2 0.2011 0.951 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D31-5_72 4 0.3172 0.931 0.16 0.00 0.00 0.84
#> D31-5_79 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-6_1 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-6_4 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_33 2 0.2011 0.951 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D31-6_51 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_57 4 0.3172 0.931 0.16 0.00 0.00 0.84
#> D31-7_10 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_12 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-7_18 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_31 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-7_32 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-7_42 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_43 4 0.3172 0.931 0.16 0.00 0.00 0.84
#> D31-7_52 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-8_20 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-8_39 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-8_47 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-8_59 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-8_81 2 0.3172 0.889 0.00 0.84 0.00 0.16
#> D30-1_2 1 0.2345 0.886 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D30-1_31 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-1_36 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-1_44 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-1_55 2 0.2011 0.951 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D30-1_77 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-2_38 4 0.3172 0.931 0.16 0.00 0.00 0.84
#> D30-2_39 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_8 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-3_84 4 0.3172 0.931 0.16 0.00 0.00 0.84
#> D30-5_5 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_44 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_34 1 0.0000 0.966 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_46 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_16 2 0.0000 0.968 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_21 4 0.3172 0.931 0.16 0.00 0.00 0.84
#> D30-8_24 1 0.2921 0.847 0.86 0.00 0.00 0.14
#> D30-8_36 2 0.2011 0.951 0.00 0.92 0.00 0.08
#> D30-8_72 1 0.2921 0.847 0.86 0.00 0.00 0.14
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 65 3.46e-01 2
#> ATC:skmeans 65 5.58e-05 3
#> ATC:skmeans 65 1.18e-06 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.
Parent node: Node0. Child nodes: Node011-leaf , Node012 , Node013 , Node014-leaf , Node021 , Node022 , Node023 , Node024 .
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 11351 rows and 500 columns, randomly sampled from 1937 columns.
#> Top rows (1069) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.988 0.995 0.4859 0.515 0.515
#> 3 3 1 0.980 0.992 0.2577 0.833 0.689
#> 4 4 1 0.962 0.980 0.0818 0.941 0.851
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.
get_classes(res, k = 2)
#> class p
#> D28-1_1 1 0.502
#> D28-1_2 2 0.751
#> D28-1_3 1 0.249
#> D28-1_4 2 0.000
#> D28-1_5 1 0.000
#> D28-1_13 2 1.000
#> D28-1_15 1 1.000
#> D28-1_17 1 0.000
#> D28-1_26 1 0.000
#> D28-1_29 2 0.000
#> D28-1_30 1 0.751
#> D28-1_37 2 0.000
#> D28-1_38 2 0.000
#> D28-1_40 1 0.000
#> D28-1_41 2 0.249
#> D28-1_43 1 1.000
#> D28-1_49 2 0.498
#> D28-1_50 2 0.000
#> D28-1_51 1 0.253
#> D28-1_52 2 1.000
#> D28-1_55 2 0.000
#> D28-1_61 1 1.000
#> D28-1_62 2 0.000
#> D28-1_63 1 0.751
#> D28-1_65 2 0.000
#> D28-1_66 2 0.249
#> D28-1_67 2 0.000
#> D28-1_68 2 0.000
#> D28-1_73 2 0.000
#> D28-1_74 2 0.000
#> D28-1_75 1 0.000
#> D28-1_77 2 1.000
#> D28-1_80 2 0.751
#> D28-1_85 2 0.000
#> D28-1_86 2 0.502
#> D28-1_87 2 0.000
#> D28-1_88 1 0.751
#> D28-1_89 1 0.249
#> D28-1_90 2 1.000
#> D28-1_91 2 1.000
#> D28-2_1 2 0.000
#> D28-2_2 2 0.000
#> D28-2_4 2 0.000
#> D28-2_5 1 0.000
#> D28-2_13 1 0.000
#> D28-2_15 2 0.000
#> D28-2_16 2 1.000
#> D28-2_17 2 1.000
#> D28-2_18 2 0.000
#> D28-2_26 2 1.000
#> D28-2_28 1 0.751
#> D28-2_29 2 0.249
#> D28-2_37 2 0.000
#> D28-2_38 1 0.498
#> D28-2_39 2 0.000
#> D28-2_40 2 0.000
#> D28-2_41 2 0.000
#> D28-2_42 2 0.000
#> D28-2_43 1 1.000
#> D28-2_49 2 0.000
#> D28-2_51 1 0.253
#> D28-2_52 2 0.000
#> D28-2_53 2 0.000
#> D28-2_61 2 0.000
#> D28-2_63 1 0.253
#> D28-2_64 2 0.000
#> D28-2_65 2 0.000
#> D28-2_66 1 1.000
#> D28-2_68 1 0.000
#> D28-2_73 2 0.000
#> D28-2_74 2 0.000
#> D28-2_75 2 0.249
#> D28-2_76 2 0.249
#> D28-2_78 2 0.751
#> D28-2_79 2 0.000
#> D28-2_85 1 0.502
#> D28-2_86 2 0.000
#> D28-2_87 2 0.000
#> D28-2_89 2 0.000
#> D28-2_90 1 0.000
#> D28-2_91 1 1.000
#> D28-3_3 1 0.249
#> D28-3_4 2 0.000
#> D28-3_5 1 0.249
#> D28-3_6 1 1.000
#> D28-3_7 1 0.502
#> D28-3_8 1 0.000
#> D28-3_14 1 0.000
#> D28-3_15 1 0.000
#> D28-3_16 1 1.000
#> D28-3_17 1 1.000
#> D28-3_25 2 0.000
#> D28-3_26 2 0.000
#> D28-3_27 1 1.000
#> D28-3_28 2 0.000
#> D28-3_29 2 0.249
#> D28-3_30 2 0.000
#> D28-3_31 1 1.000
#> D28-3_37 1 1.000
#> D28-3_38 1 0.249
#> D28-3_40 2 0.000
#> D28-3_41 2 0.000
#> D28-3_42 2 0.747
#> D28-3_43 2 0.000
#> D28-3_44 2 0.000
#> D28-3_50 2 0.000
#> D28-3_51 2 0.000
#> D28-3_52 2 0.000
#> D28-3_53 2 1.000
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#> D30-4_18 2 0.000
#> D30-4_19 3 0.000
#> D30-4_20 3 0.000
#> D30-4_21 3 0.000
#> D30-4_22 1 0.498
#> D30-4_23 2 0.000
#> D30-4_24 1 0.000
#> D30-4_25 1 0.000
#> D30-4_26 1 0.000
#> D30-4_27 4 0.000
#> D30-4_28 1 0.000
#> D30-4_29 1 0.000
#> D30-4_30 4 0.000
#> D30-4_31 4 0.000
#> D30-4_32 3 0.000
#> D30-4_33 3 0.000
#> D30-4_34 1 1.000
#> D30-4_35 2 0.000
#> D30-4_36 1 0.000
#> D30-4_37 3 1.000
#> D30-4_38 2 0.000
#> D30-4_39 3 1.000
#> D30-4_40 3 0.000
#> D30-4_41 3 0.000
#> D30-4_42 4 0.000
#> D30-4_43 1 0.249
#> D30-4_44 2 0.000
#> D30-4_46 2 0.000
#> D30-4_47 1 0.000
#> D30-4_48 3 0.000
#> D30-4_49 3 0.000
#> D30-4_50 3 0.000
#> D30-4_51 2 0.253
#> D30-4_52 3 0.000
#> D30-4_53 2 0.000
#> D30-4_54 1 0.000
#> D30-4_55 2 0.000
#> D30-4_58 2 0.000
#> D30-4_59 3 0.000
#> D30-4_60 3 0.000
#> D30-4_61 3 0.000
#> D30-4_62 2 0.000
#> D30-4_63 3 0.000
#> D30-4_64 2 0.000
#> D30-4_65 2 0.000
#> D30-4_66 3 0.249
#> D30-4_67 1 1.000
#> D30-4_68 1 0.000
#> D30-4_69 3 0.000
#> D30-4_71 3 0.000
#> D30-4_73 3 0.000
#> D30-4_74 1 0.000
#> D30-4_75 1 0.000
#> D30-4_76 3 0.000
#> D30-4_77 1 0.000
#> D30-4_78 2 0.000
#> D30-4_79 3 0.000
#> D30-4_80 1 0.751
#> D30-4_81 4 0.498
#> D30-4_82 2 0.000
#> D30-4_83 1 1.000
#> D30-4_85 1 1.000
#> D30-4_86 3 0.000
#> D30-4_87 3 0.000
#> D30-4_88 1 0.000
#> D30-4_90 1 0.000
#> D30-4_91 2 0.000
#> D30-4_92 2 0.000
#> D30-4_93 2 0.000
#> D30-4_94 3 0.000
#> D30-5_3 4 1.000
#> D30-5_4 2 1.000
#> D30-5_7 1 0.000
#> D30-5_8 1 0.000
#> D30-5_9 4 0.000
#> D30-5_10 1 0.000
#> D30-5_11 3 0.000
#> D30-5_12 1 0.000
#> D30-5_14 1 0.000
#> D30-5_15 4 1.000
#> D30-5_17 3 1.000
#> D30-5_18 3 0.000
#> D30-5_20 1 0.000
#> D30-5_21 1 0.000
#> D30-5_22 1 1.000
#> D30-5_23 3 1.000
#> D30-5_27 1 0.000
#> D30-5_29 2 0.000
#> D30-5_31 4 0.000
#> D30-5_32 1 0.000
#> D30-5_33 1 0.000
#> D30-5_34 4 0.000
#> D30-5_35 1 0.000
#> D30-5_36 2 0.000
#> D30-5_37 1 0.751
#> D30-5_38 2 1.000
#> D30-5_39 1 0.000
#> D30-5_40 1 0.000
#> D30-5_41 4 1.000
#> D30-5_42 4 0.249
#> D30-5_43 1 1.000
#> D30-5_45 2 0.000
#> D30-5_46 2 0.502
#> D30-5_49 3 0.751
#> D30-5_50 4 0.000
#> D30-5_53 1 0.498
#> D30-5_54 1 0.000
#> D30-5_55 1 0.000
#> D30-5_56 1 1.000
#> D30-5_57 3 0.000
#> D30-5_58 2 0.000
#> D30-5_59 2 0.000
#> D30-5_61 4 0.000
#> D30-5_62 3 0.000
#> D30-5_63 1 0.000
#> D30-5_64 2 0.498
#> D30-5_65 1 0.000
#> D30-5_66 3 0.000
#> D30-5_67 1 0.000
#> D30-5_69 3 0.000
#> D30-5_70 3 0.000
#> D30-5_71 3 0.000
#> D30-5_72 2 0.249
#> D30-5_73 1 1.000
#> D30-5_75 1 0.000
#> D30-5_76 1 0.000
#> D30-5_78 2 0.498
#> D30-5_79 2 0.000
#> D30-5_80 2 0.000
#> D30-5_81 2 0.000
#> D30-5_82 3 0.751
#> D30-5_83 1 0.000
#> D30-5_84 1 0.000
#> D30-5_85 1 0.000
#> D30-5_88 1 0.000
#> D30-5_89 2 0.000
#> D30-5_90 4 0.000
#> D30-5_91 1 0.000
#> D30-5_92 1 0.498
#> D30-5_93 1 0.000
#> D30-5_94 1 0.000
#> D30-6_1 3 0.000
#> D30-6_2 1 0.751
#> D30-6_3 2 0.000
#> D30-6_4 3 0.000
#> D30-6_5 4 0.000
#> D30-6_6 1 0.000
#> D30-6_10 4 0.000
#> D30-6_11 1 0.000
#> D30-6_12 4 0.000
#> D30-6_13 1 0.000
#> D30-6_14 3 0.498
#> D30-6_15 1 0.000
#> D30-6_16 1 0.000
#> D30-6_17 2 0.000
#> D30-6_18 1 0.000
#> D30-6_19 1 1.000
#> D30-6_20 4 0.000
#> D30-6_21 3 0.000
#> D30-6_22 1 0.751
#> D30-6_23 2 0.000
#> D30-6_24 1 0.000
#> D30-6_25 4 0.000
#> D30-6_26 1 1.000
#> D30-6_27 2 1.000
#> D30-6_28 2 0.000
#> D30-6_30 1 0.000
#> D30-6_31 1 0.000
#> D30-6_32 3 0.000
#> D30-6_33 3 0.000
#> D30-6_34 2 0.249
#> D30-6_35 3 0.000
#> D30-6_36 1 0.000
#> D30-6_37 2 0.502
#> D30-6_38 1 1.000
#> D30-6_39 1 1.000
#> D30-6_40 2 1.000
#> D30-6_41 1 1.000
#> D30-6_42 3 0.000
#> D30-6_44 2 0.249
#> D30-6_45 1 0.000
#> D30-6_46 3 1.000
#> D30-6_47 1 1.000
#> D30-6_48 2 0.000
#> D30-6_49 3 0.000
#> D30-6_50 1 0.751
#> D30-6_51 1 0.000
#> D30-6_52 2 0.249
#> D30-6_53 3 0.000
#> D30-6_54 3 0.000
#> D30-6_55 3 0.000
#> D30-6_56 3 0.000
#> D30-6_57 4 0.000
#> D30-6_58 1 0.000
#> D30-6_59 3 1.000
#> D30-6_60 3 0.747
#> D30-6_61 4 0.000
#> D30-6_62 3 0.751
#> D30-6_63 1 0.000
#> D30-6_64 2 0.000
#> D30-6_66 3 0.000
#> D30-6_67 3 0.000
#> D30-6_68 3 0.000
#> D30-6_69 2 0.000
#> D30-6_70 1 0.747
#> D30-6_71 1 0.000
#> D30-6_72 3 0.000
#> D30-6_74 1 0.751
#> D30-6_75 1 0.000
#> D30-6_76 3 0.000
#> D30-6_77 2 0.000
#> D30-6_78 4 0.000
#> D30-6_79 3 0.000
#> D30-6_80 2 0.000
#> D30-6_81 1 0.000
#> D30-6_82 3 0.000
#> D30-6_83 1 0.000
#> D30-6_84 2 0.000
#> D30-6_85 3 1.000
#> D30-6_86 4 0.000
#> D30-6_87 3 0.000
#> D30-6_88 1 1.000
#> D30-6_89 3 0.000
#> D30-6_91 1 1.000
#> D30-6_92 3 0.000
#> D30-6_93 4 0.000
#> D30-6_94 3 0.000
#> D30-7_1 2 0.000
#> D30-7_2 3 0.000
#> D30-7_3 3 0.000
#> D30-7_4 3 0.000
#> D30-7_5 1 0.000
#> D30-7_6 3 0.000
#> D30-7_7 1 1.000
#> D30-7_8 1 0.249
#> D30-7_9 3 0.000
#> D30-7_10 1 0.000
#> D30-7_11 2 0.000
#> D30-7_13 3 0.000
#> D30-7_14 1 0.751
#> D30-7_15 2 0.000
#> D30-7_16 1 1.000
#> D30-7_17 4 0.000
#> D30-7_18 3 0.000
#> D30-7_20 2 0.000
#> D30-7_21 3 0.000
#> D30-7_22 1 0.000
#> D30-7_23 3 0.000
#> D30-7_24 4 0.000
#> D30-7_25 1 0.000
#> D30-7_26 1 0.000
#> D30-7_28 2 1.000
#> D30-7_29 1 0.000
#> D30-7_30 2 0.000
#> D30-7_31 1 0.000
#> D30-7_32 1 0.000
#> D30-7_33 2 0.000
#> D30-7_35 2 0.000
#> D30-7_38 2 0.000
#> D30-7_39 2 0.000
#> D30-7_40 1 0.000
#> D30-7_41 3 0.000
#> D30-7_42 3 0.000
#> D30-7_43 1 0.000
#> D30-7_44 3 1.000
#> D30-7_45 1 1.000
#> D30-7_47 3 0.000
#> D30-7_48 1 0.000
#> D30-7_49 3 0.000
#> D30-7_51 2 0.000
#> D30-7_52 3 0.000
#> D30-7_53 3 0.000
#> D30-7_54 3 0.000
#> D30-7_55 3 0.000
#> D30-7_56 3 0.000
#> D30-7_57 3 0.000
#> D30-7_61 1 0.000
#> D30-7_62 3 1.000
#> D30-7_63 3 1.000
#> D30-7_64 3 0.000
#> D30-7_65 3 0.000
#> D30-7_66 3 0.000
#> D30-7_67 1 0.000
#> D30-7_68 3 0.000
#> D30-7_70 1 1.000
#> D30-7_71 3 0.000
#> D30-7_72 2 1.000
#> D30-7_73 3 0.000
#> D30-7_74 4 0.000
#> D30-7_75 3 0.000
#> D30-7_76 3 0.000
#> D30-7_77 1 1.000
#> D30-7_78 3 0.000
#> D30-7_79 3 0.000
#> D30-7_80 3 0.000
#> D30-7_81 2 0.000
#> D30-7_82 1 0.000
#> D30-7_83 2 0.498
#> D30-7_84 2 0.000
#> D30-7_85 2 0.000
#> D30-7_86 2 0.000
#> D30-7_87 1 0.249
#> D30-7_88 4 1.000
#> D30-7_89 1 0.249
#> D30-7_90 4 0.000
#> D30-7_91 2 0.000
#> D30-7_92 3 0.000
#> D30-7_93 3 1.000
#> D30-7_94 3 0.000
#> D30-8_1 1 1.000
#> D30-8_2 3 1.000
#> D30-8_4 4 0.000
#> D30-8_5 1 0.249
#> D30-8_6 1 1.000
#> D30-8_7 3 1.000
#> D30-8_8 4 0.000
#> D30-8_9 1 0.000
#> D30-8_10 1 1.000
#> D30-8_11 3 0.000
#> D30-8_12 1 0.000
#> D30-8_13 1 0.000
#> D30-8_14 3 0.000
#> D30-8_15 2 0.000
#> D30-8_17 1 1.000
#> D30-8_18 2 0.000
#> D30-8_19 3 0.498
#> D30-8_20 1 0.000
#> D30-8_23 1 1.000
#> D30-8_25 2 0.249
#> D30-8_26 1 0.000
#> D30-8_28 1 0.000
#> D30-8_29 2 0.000
#> D30-8_31 1 0.000
#> D30-8_32 3 0.000
#> D30-8_33 2 0.000
#> D30-8_34 4 0.000
#> D30-8_35 1 0.000
#> D30-8_37 2 0.000
#> D30-8_38 2 0.751
#> D30-8_39 1 0.000
#> D30-8_43 3 0.000
#> D30-8_44 3 0.000
#> D30-8_45 3 0.000
#> D30-8_46 1 0.000
#> D30-8_47 1 0.000
#> D30-8_49 3 0.000
#> D30-8_50 2 0.000
#> D30-8_51 1 1.000
#> D30-8_52 3 0.000
#> D30-8_53 3 0.000
#> D30-8_54 3 0.000
#> D30-8_55 3 0.000
#> D30-8_57 2 0.000
#> D30-8_59 3 0.000
#> D30-8_60 4 1.000
#> D30-8_62 3 0.000
#> D30-8_63 2 0.000
#> D30-8_64 3 0.000
#> D30-8_65 2 0.000
#> D30-8_66 3 0.000
#> D30-8_67 3 0.000
#> D30-8_68 3 0.000
#> D30-8_69 2 0.000
#> D30-8_70 1 0.249
#> D30-8_71 3 0.000
#> D30-8_73 3 0.000
#> D30-8_74 1 0.498
#> D30-8_75 1 0.253
#> D30-8_76 1 1.000
#> D30-8_77 3 0.000
#> D30-8_78 3 0.498
#> D30-8_80 3 0.000
#> D30-8_81 2 0.000
#> D30-8_82 4 0.000
#> D30-8_83 1 0.751
#> D30-8_84 2 0.000
#> D30-8_85 3 0.000
#> D30-8_86 3 0.000
#> D30-8_87 4 1.000
#> D30-8_88 1 0.249
#> D30-8_89 1 1.000
#> D30-8_90 1 0.000
#> D30-8_91 2 0.000
#> D30-8_92 3 0.000
#> D30-8_93 2 0.000
#> D30-8_94 2 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 1100 4.08e-90 2
#> ATC:skmeans 1498 1.57e-239 3
#> ATC:skmeans 1481 2.76e-317 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.
Parent node: Node02. Child nodes: Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0124-leaf , Node0131-leaf , Node0132-leaf , Node0133-leaf , Node0211-leaf , Node0212 , Node0213-leaf , Node0214 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231 , Node0232 , Node0233-leaf , Node0234-leaf , Node0241 , Node0242 , Node0243-leaf .
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 'DownSamplingConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4.
#> On a matrix with 11351 rows and 500 columns, randomly sampled from 830 columns.
#> Top rows (1075) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.996 0.998 0.499 0.502 0.502
#> 3 3 1 0.969 0.987 0.338 0.733 0.515
#> 4 4 1 0.967 0.987 0.123 0.831 0.551
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.
get_classes(res, k = 2)
#> class p
#> D28-1_1 1 0.000
#> D28-1_3 2 0.000
#> D28-1_17 1 0.000
#> D28-1_40 1 0.000
#> D28-1_43 2 0.000
#> D28-1_51 1 0.000
#> D28-1_63 1 0.000
#> D28-1_88 1 0.000
#> D28-2_5 1 0.000
#> D28-2_28 1 0.000
#> D28-2_63 2 0.000
#> D28-2_68 1 0.000
#> D28-2_90 1 0.000
#> D28-3_3 1 0.000
#> D28-3_8 1 0.000
#> D28-3_14 2 0.000
#> D28-3_15 1 0.000
#> D28-3_17 2 0.000
#> D28-3_27 2 0.000
#> D28-3_37 2 0.000
#> D28-3_38 1 0.000
#> D28-3_55 1 0.000
#> D28-3_68 1 0.000
#> D28-3_78 2 0.000
#> D28-3_79 1 0.000
#> D28-4_1 2 0.000
#> D28-4_15 1 0.000
#> D28-4_26 2 0.000
#> D28-4_27 1 0.000
#> D28-4_30 1 0.000
#> D28-4_38 2 0.000
#> D28-4_90 2 0.000
#> D28-5_2 2 0.000
#> D28-5_13 1 0.000
#> D28-5_15 1 0.000
#> D28-5_41 1 0.000
#> D28-5_86 1 0.000
#> D28-6_26 2 0.000
#> D28-6_37 1 0.000
#> D28-7_5 1 0.000
#> D28-7_13 1 0.000
#> D28-7_16 1 0.000
#> D28-7_53 1 0.000
#> D28-7_63 1 0.000
#> D28-7_66 1 0.000
#> D28-8_5 1 0.000
#> D28-8_14 1 0.000
#> D28-8_15 1 0.000
#> D28-8_18 1 0.000
#> D28-8_25 1 0.000
#> D28-8_38 2 0.000
#> D28-8_41 1 0.000
#> D28-8_74 1 0.000
#> D29-1_3 2 0.000
#> D29-1_6 1 0.000
#> D29-1_8 2 0.000
#> D29-1_11 1 0.000
#> D29-1_16 2 0.000
#> D29-1_17 1 0.000
#> D29-1_19 1 0.000
#> D29-1_20 1 0.000
#> D29-1_21 2 0.000
#> D29-1_27 1 0.000
#> D29-1_29 1 0.000
#> D29-1_32 1 0.000
#> D29-1_34 1 0.000
#> D29-1_36 2 0.000
#> D29-1_37 1 0.000
#> D29-1_42 2 0.000
#> D29-1_44 1 0.000
#> D29-1_46 1 0.000
#> D29-1_47 1 0.000
#> D29-1_51 1 0.000
#> D29-1_56 2 0.000
#> D29-1_58 2 0.000
#> D29-1_59 1 0.000
#> D29-1_67 2 0.000
#> D29-1_71 2 0.000
#> D29-1_72 2 0.000
#> D29-1_75 2 0.000
#> D29-1_76 1 0.000
#> D29-1_77 2 0.000
#> D29-1_81 2 0.000
#> D29-1_82 2 0.000
#> D29-1_83 2 0.000
#> D29-1_84 2 0.000
#> D29-1_86 2 0.000
#> D29-1_88 2 0.000
#> D29-1_90 2 0.000
#> D29-1_92 2 0.000
#> D29-1_93 2 0.000
#> D29-2_3 1 0.000
#> D29-2_4 2 0.000
#> D29-2_5 2 0.000
#> D29-2_6 1 0.000
#> D29-2_8 1 0.000
#> D29-2_9 2 0.000
#> D29-2_10 2 0.000
#> D29-2_11 2 0.000
#> D29-2_13 1 0.000
#> D29-2_16 2 0.000
#> D29-2_18 2 0.000
#> D29-2_22 1 0.000
#> D29-2_25 1 0.000
#> D29-2_26 2 0.000
#> D29-2_27 2 0.000
#> D29-2_28 1 0.000
#> D29-2_30 2 0.000
#> D29-2_33 1 0.000
#> D29-2_34 2 0.000
#> D29-2_35 1 0.000
#> D29-2_37 1 0.000
#> D29-2_38 1 0.000
#> D29-2_39 1 0.000
#> D29-2_41 1 0.000
#> D29-2_45 1 0.000
#> D29-2_46 2 0.000
#> D29-2_48 1 0.000
#> D29-2_50 2 0.000
#> D29-2_51 1 0.000
#> D29-2_52 1 0.000
#> D29-2_54 2 0.000
#> D29-2_58 2 0.000
#> D29-2_60 2 0.000
#> D29-2_64 2 0.000
#> D29-2_67 1 0.000
#> D29-2_68 2 0.000
#> D29-2_70 2 0.000
#> D29-2_71 1 0.000
#> D29-2_72 2 0.000
#> D29-2_75 1 0.000
#> D29-2_76 1 0.000
#> D29-2_79 2 0.000
#> D29-2_80 2 0.000
#> D29-2_81 2 0.000
#> D29-2_82 2 0.000
#> D29-2_84 1 0.000
#> D29-2_87 2 0.253
#> D29-2_91 1 0.000
#> D29-2_93 1 0.000
#> D29-2_94 1 0.000
#> D29-3_5 2 0.000
#> D29-3_11 2 0.000
#> D29-3_18 1 0.000
#> D29-3_21 2 0.000
#> D29-3_22 1 0.000
#> D29-3_23 2 0.000
#> D29-3_24 2 0.000
#> D29-3_29 1 0.000
#> D29-3_33 1 0.000
#> D29-3_34 1 0.000
#> D29-3_37 2 0.000
#> D29-3_38 1 0.000
#> D29-3_39 2 0.000
#> D29-3_42 1 0.000
#> D29-3_43 2 0.000
#> D29-3_45 2 0.000
#> D29-3_48 2 0.000
#> D29-3_49 1 0.000
#> D29-3_51 2 0.000
#> D29-3_52 2 0.000
#> D29-3_53 1 0.000
#> D29-3_54 1 0.000
#> D29-3_56 1 0.000
#> D29-3_57 2 0.000
#> D29-3_58 2 0.000
#> D29-3_59 2 0.000
#> D29-3_60 1 0.000
#> D29-3_64 2 0.000
#> D29-3_66 1 0.000
#> D29-3_69 2 0.000
#> D29-3_72 1 0.000
#> D29-3_74 1 0.000
#> D29-3_76 1 0.000
#> D29-3_77 1 0.000
#> D29-3_78 2 0.000
#> D29-3_79 1 0.000
#> D29-3_81 1 0.000
#> D29-3_84 1 0.000
#> D29-3_86 2 0.000
#> D29-3_93 1 0.000
#> D29-3_94 2 0.000
#> D29-4_2 1 0.000
#> D29-4_5 1 0.000
#> D29-4_12 1 0.000
#> D29-4_18 1 0.000
#> D29-4_19 2 0.000
#> D29-4_22 1 0.000
#> D29-4_23 2 0.000
#> D29-4_25 1 0.000
#> D29-4_26 1 0.000
#> D29-4_27 2 0.000
#> D29-4_28 1 0.000
#> D29-4_29 1 0.000
#> D29-4_33 1 0.000
#> D29-4_34 1 0.000
#> D29-4_35 1 0.000
#> D29-4_38 1 0.000
#> D29-4_39 2 0.000
#> D29-4_41 2 0.000
#> D29-4_42 2 0.000
#> D29-4_43 2 0.000
#> D29-4_44 2 0.000
#> D29-4_48 2 0.000
#> D29-4_49 1 0.000
#> D29-4_50 1 0.000
#> D29-4_51 1 0.000
#> D29-4_52 2 0.000
#> D29-4_53 1 0.000
#> D29-4_56 1 0.000
#> D29-4_57 1 0.000
#> D29-4_58 1 0.000
#> D29-4_59 2 0.000
#> D29-4_60 1 0.000
#> D29-4_63 2 0.000
#> D29-4_64 2 0.000
#> D29-4_65 1 0.000
#> D29-4_66 1 0.000
#> D29-4_67 2 0.000
#> D29-4_68 1 0.000
#> D29-4_70 1 0.000
#> D29-4_72 1 0.000
#> D29-4_73 2 0.000
#> D29-4_77 1 0.000
#> D29-4_80 1 0.000
#> D29-4_85 1 0.000
#> D29-4_88 2 0.000
#> D29-4_92 2 0.000
#> D29-4_93 1 0.000
#> D29-5_3 1 0.000
#> D29-5_6 2 0.000
#> D29-5_8 1 0.000
#> D29-5_10 2 0.000
#> D29-5_11 1 0.000
#> D29-5_12 2 0.000
#> D29-5_14 2 0.000
#> D29-5_17 1 0.000
#> D29-5_18 1 0.000
#> D29-5_19 1 0.000
#> D29-5_21 2 0.000
#> D29-5_22 2 0.000
#> D29-5_24 1 0.000
#> D29-5_30 2 0.000
#> D29-5_31 1 0.000
#> D29-5_32 2 0.000
#> D29-5_34 2 0.000
#> D29-5_35 1 0.000
#> D29-5_36 2 0.000
#> D29-5_39 1 0.000
#> D29-5_46 1 0.000
#> D29-5_47 2 0.000
#> D29-5_52 2 0.000
#> D29-5_53 2 0.000
#> D29-5_56 1 0.000
#> D29-5_57 1 0.000
#> D29-5_58 2 0.000
#> D29-5_59 1 0.000
#> D29-5_62 2 0.000
#> D29-5_63 2 0.000
#> D29-5_65 1 0.000
#> D29-5_70 2 0.000
#> D29-5_71 1 0.000
#> D29-5_75 1 0.000
#> D29-5_77 2 0.000
#> D29-5_91 2 0.000
#> D29-5_92 1 0.000
#> D29-6_1 1 0.000
#> D29-6_3 2 0.000
#> D29-6_4 2 0.000
#> D29-6_6 2 0.000
#> D29-6_8 1 0.000
#> D29-6_16 2 0.000
#> D29-6_17 1 0.000
#> D29-6_19 1 0.000
#> D29-6_21 1 0.000
#> D29-6_24 1 0.000
#> D29-6_28 2 0.000
#> D29-6_29 1 0.000
#> D29-6_30 2 0.000
#> D29-6_32 2 0.000
#> D29-6_38 1 0.000
#> D29-6_39 2 0.000
#> D29-6_42 2 0.000
#> D29-6_44 2 0.000
#> D29-6_53 1 0.000
#> D29-6_54 1 0.000
#> D29-6_56 2 0.000
#> D29-6_57 1 0.000
#> D29-6_58 1 0.000
#> D29-6_59 2 0.000
#> D29-6_60 1 0.000
#> D29-6_62 2 0.000
#> D29-6_63 2 0.000
#> D29-6_65 1 0.000
#> D29-6_66 2 0.000
#> D29-6_67 2 0.000
#> D29-6_69 1 0.000
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#> D30-3_75 4 0.000
#> D30-3_76 2 0.000
#> D30-3_81 2 0.000
#> D30-3_82 2 0.000
#> D30-3_87 2 0.000
#> D30-3_92 3 0.000
#> D30-4_2 2 0.000
#> D30-4_3 1 0.000
#> D30-4_5 4 0.000
#> D30-4_6 1 0.000
#> D30-4_8 4 0.000
#> D30-4_9 2 0.000
#> D30-4_12 3 0.000
#> D30-4_14 4 1.000
#> D30-4_17 2 0.000
#> D30-4_22 2 0.000
#> D30-4_24 3 0.000
#> D30-4_25 3 1.000
#> D30-4_26 4 0.000
#> D30-4_28 4 0.000
#> D30-4_29 3 0.000
#> D30-4_34 2 0.502
#> D30-4_36 1 0.502
#> D30-4_43 1 0.000
#> D30-4_47 1 0.000
#> D30-4_54 3 0.000
#> D30-4_67 2 0.000
#> D30-4_68 1 0.000
#> D30-4_74 1 0.000
#> D30-4_75 1 0.000
#> D30-4_77 1 0.000
#> D30-4_80 2 0.000
#> D30-4_83 2 0.000
#> D30-4_85 1 0.000
#> D30-4_88 1 0.000
#> D30-4_90 2 1.000
#> D30-5_7 4 0.000
#> D30-5_8 1 0.502
#> D30-5_10 3 0.000
#> D30-5_12 4 0.000
#> D30-5_14 3 0.000
#> D30-5_20 1 0.000
#> D30-5_21 2 0.751
#> D30-5_22 2 0.000
#> D30-5_27 3 0.000
#> D30-5_32 4 0.000
#> D30-5_33 3 0.000
#> D30-5_35 4 0.000
#> D30-5_37 1 0.000
#> D30-5_39 3 0.000
#> D30-5_40 4 0.000
#> D30-5_43 1 0.000
#> D30-5_53 1 0.000
#> D30-5_54 1 0.000
#> D30-5_55 3 0.000
#> D30-5_56 2 0.000
#> D30-5_63 1 0.000
#> D30-5_65 3 0.000
#> D30-5_67 3 0.249
#> D30-5_73 1 0.000
#> D30-5_75 3 0.000
#> D30-5_76 4 0.000
#> D30-5_83 3 0.000
#> D30-5_84 3 0.000
#> D30-5_85 4 0.000
#> D30-5_88 1 0.498
#> D30-5_91 4 0.751
#> D30-5_92 1 0.000
#> D30-5_93 1 0.000
#> D30-5_94 1 0.751
#> D30-6_2 1 0.000
#> D30-6_6 4 0.000
#> D30-6_11 4 0.000
#> D30-6_13 4 0.000
#> D30-6_15 2 0.000
#> D30-6_16 3 0.000
#> D30-6_18 4 0.000
#> D30-6_19 1 0.000
#> D30-6_22 1 0.000
#> D30-6_24 3 0.000
#> D30-6_26 1 0.000
#> D30-6_30 1 1.000
#> D30-6_31 3 1.000
#> D30-6_36 3 0.502
#> D30-6_38 2 0.000
#> D30-6_39 1 0.000
#> D30-6_41 1 0.000
#> D30-6_45 3 0.502
#> D30-6_47 2 0.000
#> D30-6_50 1 0.000
#> D30-6_51 1 0.000
#> D30-6_58 4 0.000
#> D30-6_63 1 1.000
#> D30-6_70 1 0.000
#> D30-6_71 3 0.000
#> D30-6_74 1 0.000
#> D30-6_75 1 0.000
#> D30-6_81 1 0.000
#> D30-6_83 4 0.000
#> D30-6_88 1 0.000
#> D30-6_91 1 0.000
#> D30-7_5 3 0.000
#> D30-7_7 2 0.000
#> D30-7_8 3 0.249
#> D30-7_10 3 0.000
#> D30-7_14 1 0.000
#> D30-7_16 1 0.000
#> D30-7_22 4 0.000
#> D30-7_25 3 0.000
#> D30-7_26 3 0.000
#> D30-7_29 4 0.000
#> D30-7_31 4 0.502
#> D30-7_32 4 0.000
#> D30-7_40 1 0.000
#> D30-7_43 1 0.502
#> D30-7_45 1 0.000
#> D30-7_48 4 0.000
#> D30-7_61 1 0.000
#> D30-7_67 3 0.249
#> D30-7_70 2 0.000
#> D30-7_77 1 0.000
#> D30-7_82 4 0.000
#> D30-7_87 1 0.000
#> D30-7_89 4 0.751
#> D30-8_1 1 0.000
#> D30-8_5 1 0.000
#> D30-8_6 2 0.000
#> D30-8_9 4 0.000
#> D30-8_10 1 0.000
#> D30-8_12 4 0.000
#> D30-8_13 1 0.000
#> D30-8_17 2 0.000
#> D30-8_20 1 0.000
#> D30-8_23 1 0.000
#> D30-8_26 1 0.000
#> D30-8_28 3 0.000
#> D30-8_31 3 0.000
#> D30-8_35 2 0.000
#> D30-8_39 3 0.000
#> D30-8_46 4 0.747
#> D30-8_47 1 0.000
#> D30-8_51 2 0.000
#> D30-8_70 1 0.000
#> D30-8_74 2 0.000
#> D30-8_75 1 0.000
#> D30-8_76 1 0.000
#> D30-8_83 1 0.000
#> D30-8_88 2 0.000
#> D30-8_89 1 0.000
#> D30-8_90 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 822 5.20e-170 2
#> ATC:skmeans 574 1.44e-133 3
#> ATC:skmeans 728 7.90e-169 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.
Parent node: Node021. Child nodes: Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02141-leaf , Node02142-leaf , Node02143-leaf , Node02144-leaf , Node02211 , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02223-leaf , Node02311-leaf , Node02312-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02411-leaf , Node02412-leaf , Node02421-leaf , Node02422-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 10063 rows and 190 columns.
#> Top rows (1006) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.503 0.497 0.497
#> 3 3 0.978 0.955 0.981 0.280 0.802 0.623
#> 4 4 0.826 0.853 0.916 0.151 0.876 0.666
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_43 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D28-2_63 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-3_27 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-3_37 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-4_90 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-8_38 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-1_8 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-1_21 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-1_77 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-1_81 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-1_82 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-1_84 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-1_88 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-1_92 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-2_5 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-2_18 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-2_26 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-2_27 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-2_50 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-2_60 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-2_68 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-2_70 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-2_72 2 0.242 0.956 0.04 0.96
#> D29-2_79 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-2_80 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-2_81 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-2_87 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-3_21 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-3_23 2 0.141 0.977 0.02 0.98
#> D29-3_37 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-3_39 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-3_45 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-3_48 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-3_52 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-3_59 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-3_64 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-3_69 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-3_78 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-3_86 1 0.855 0.611 0.72 0.28
#> D29-4_23 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-4_27 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-4_39 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-4_42 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-4_44 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-4_52 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-4_59 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-4_63 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-4_73 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-4_88 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-4_92 2 0.855 0.609 0.28 0.72
#> D29-5_6 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-5_10 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-5_12 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-5_14 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-5_21 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-5_22 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-5_32 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-5_34 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-5_52 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-5_53 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-5_58 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-5_62 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-5_63 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-5_70 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-5_91 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D29-6_3 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-6_30 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-6_32 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-6_56 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-6_59 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-6_66 2 0.000 0.996 0.00 1.00
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#> D29-7_42 1 0.3975 0.7624 0.76 0.00 0.00 0.24
#> D29-7_45 2 0.0000 0.9674 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D29-7_48 2 0.1913 0.9235 0.00 0.94 0.02 0.04
#> D29-7_52 2 0.0000 0.9674 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D29-7_54 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D29-7_69 2 0.0000 0.9674 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D29-7_74 2 0.0000 0.9674 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D29-7_75 2 0.0000 0.9674 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D29-7_79 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D29-7_86 2 0.0000 0.9674 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D29-8_23 1 0.4624 0.6698 0.66 0.00 0.00 0.34
#> D29-8_49 1 0.5445 0.7488 0.78 0.04 0.08 0.10
#> D29-8_62 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D29-8_87 1 0.3975 0.7624 0.76 0.00 0.00 0.24
#> D31-1_14 1 0.1637 0.8352 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D31-1_20 4 0.5392 0.6969 0.28 0.04 0.00 0.68
#> D31-1_63 4 0.2345 0.8635 0.10 0.00 0.00 0.90
#> D31-1_73 1 0.2345 0.8283 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D31-2_3 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D31-2_27 1 0.0000 0.8245 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-2_47 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D31-2_58 4 0.5428 0.7346 0.14 0.12 0.00 0.74
#> D31-2_65 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D31-2_70 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-3_4 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D31-3_17 4 0.2345 0.8635 0.10 0.00 0.00 0.90
#> D31-3_22 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-3_33 4 0.3172 0.8284 0.16 0.00 0.00 0.84
#> D31-3_50 1 0.0000 0.8245 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-3_75 1 0.2011 0.8321 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D31-3_77 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-3_83 1 0.2345 0.8283 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D31-3_87 4 0.4134 0.7540 0.26 0.00 0.00 0.74
#> D31-3_88 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-4_10 2 0.0000 0.9674 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-4_19 1 0.6586 0.1546 0.50 0.42 0.00 0.08
#> D31-4_25 1 0.3172 0.7009 0.84 0.00 0.00 0.16
#> D31-4_28 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-4_75 1 0.4977 -0.1096 0.54 0.00 0.00 0.46
#> D31-4_78 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_3 1 0.0000 0.8245 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_26 1 0.1637 0.8352 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D31-5_52 1 0.2011 0.7903 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D31-5_55 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_61 1 0.2921 0.7241 0.86 0.00 0.00 0.14
#> D31-5_74 1 0.1637 0.8352 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D31-5_80 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D31-5_94 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D31-6_12 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-6_22 1 0.2011 0.8100 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D31-6_47 4 0.3400 0.8180 0.18 0.00 0.00 0.82
#> D31-6_67 2 0.0707 0.9549 0.02 0.98 0.00 0.00
#> D31-6_80 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D31-6_92 1 0.1211 0.8286 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D31-7_1 1 0.1211 0.8345 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D31-7_3 1 0.1637 0.8322 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D31-7_22 1 0.1211 0.8345 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D31-7_45 1 0.1637 0.8206 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D31-7_46 3 0.0707 0.9747 0.02 0.00 0.98 0.00
#> D31-7_47 1 0.1637 0.8322 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D31-7_53 1 0.0000 0.8245 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-7_59 1 0.2011 0.8321 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D31-7_60 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D31-7_67 1 0.2345 0.8261 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D31-7_72 4 0.4277 0.7310 0.28 0.00 0.00 0.72
#> D31-7_84 1 0.1637 0.8352 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D31-7_85 1 0.2345 0.8283 0.90 0.00 0.00 0.10
#> D31-7_91 1 0.0707 0.8164 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D31-8_8 1 0.3610 0.6365 0.80 0.00 0.00 0.20
#> D31-8_21 1 0.1637 0.8033 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D31-8_31 1 0.1211 0.8345 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D31-8_73 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D31-8_76 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-1_57 2 0.1211 0.9401 0.04 0.96 0.00 0.00
#> D30-1_67 1 0.0707 0.8311 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D30-1_94 1 0.0000 0.8245 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_8 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-2_61 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-2_89 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_9 1 0.0000 0.8245 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_10 2 0.1211 0.9401 0.04 0.96 0.00 0.00
#> D30-3_14 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D30-3_22 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_43 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_51 1 0.2830 0.7900 0.90 0.04 0.00 0.06
#> D30-3_76 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_81 2 0.7583 0.0968 0.28 0.48 0.00 0.24
#> D30-3_82 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_87 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_2 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D30-4_9 4 0.2011 0.8738 0.08 0.00 0.00 0.92
#> D30-4_17 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_22 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_34 4 0.2345 0.8635 0.10 0.00 0.00 0.90
#> D30-4_67 4 0.3610 0.8022 0.20 0.00 0.00 0.80
#> D30-4_80 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_83 4 0.4624 0.6219 0.34 0.00 0.00 0.66
#> D30-4_90 1 0.0000 0.8245 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_21 1 0.1637 0.8352 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D30-5_22 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-5_56 1 0.0000 0.8245 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-6_15 1 0.1637 0.8352 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D30-6_38 1 0.2011 0.8321 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D30-6_47 2 0.1211 0.9401 0.04 0.96 0.00 0.00
#> D30-7_7 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_70 1 0.4790 0.2535 0.62 0.00 0.00 0.38
#> D30-8_6 1 0.5570 0.1687 0.54 0.44 0.00 0.02
#> D30-8_17 2 0.1211 0.9401 0.04 0.96 0.00 0.00
#> D30-8_35 1 0.2921 0.8112 0.86 0.00 0.00 0.14
#> D30-8_51 2 0.0707 0.9549 0.02 0.98 0.00 0.00
#> D30-8_74 1 0.3821 0.7237 0.84 0.12 0.00 0.04
#> D30-8_88 3 0.0000 0.9970 0.00 0.00 1.00 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 189 2.89e-10 2
#> ATC:skmeans 186 1.97e-30 3
#> ATC:skmeans 179 1.24e-27 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.
Parent node: Node021. Child nodes: Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02141-leaf , Node02142-leaf , Node02143-leaf , Node02144-leaf , Node02211 , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02223-leaf , Node02311-leaf , Node02312-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02411-leaf , Node02412-leaf , Node02421-leaf , Node02422-leaf .
The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:
res = res_rh["0214"]
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 9482 rows and 187 columns.
#> Top rows (948) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.998 0.999 0.494 0.506 0.506
#> 3 3 1 0.994 0.998 0.302 0.835 0.678
#> 4 4 1 0.980 0.982 0.132 0.903 0.733
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_3 2 0.000 0.999 0.00 1.00
#> D28-3_14 2 0.000 0.999 0.00 1.00
#> D28-3_17 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-3_78 2 0.000 0.999 0.00 1.00
#> D28-4_1 1 0.000 0.999 1.00 0.00
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#> D29-5_36 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D29-5_47 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D29-5_77 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D29-6_4 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D29-6_6 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D29-6_16 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D29-6_28 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D29-6_39 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D29-6_42 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D29-6_44 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D29-6_62 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D29-6_63 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D29-7_3 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D29-7_21 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D29-7_23 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D29-7_30 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D29-7_34 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D29-7_35 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D29-7_39 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D29-7_60 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D29-7_61 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D29-7_62 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D29-7_71 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D29-7_93 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D29-7_94 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D29-8_10 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D29-8_50 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D29-8_54 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D29-8_80 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D29-8_86 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D29-8_94 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-1_1 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-1_15 4 0.2345 0.864 0.00 0.10 0 0.90
#> D31-1_26 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-1_28 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-1_29 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-1_33 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D31-1_34 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-1_38 1 0.5271 0.455 0.64 0.34 0 0.02
#> D31-1_56 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-1_74 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-1_80 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-2_1 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-2_5 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D31-2_28 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-2_29 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D31-2_36 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D31-2_49 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-2_55 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-3_10 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-3_30 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-3_41 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D31-3_43 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-3_62 2 0.1211 0.983 0.00 0.96 0 0.04
#> D31-3_67 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D31-3_72 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-3_80 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-4_15 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-4_37 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-4_92 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-5_5 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-5_9 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-5_15 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-5_21 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-5_22 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-5_23 4 0.0707 0.931 0.00 0.02 0 0.98
#> D31-5_27 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-5_29 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-5_32 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-5_38 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-5_42 2 0.1211 0.983 0.00 0.96 0 0.04
#> D31-5_85 1 0.1211 0.944 0.96 0.00 0 0.04
#> D31-6_15 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-6_16 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-6_20 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-6_42 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-6_71 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-7_55 1 0.2011 0.900 0.92 0.00 0 0.08
#> D31-7_66 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D31-7_74 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D31-7_79 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-7_92 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-8_1 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D31-8_13 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-8_17 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D31-8_25 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-8_28 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D31-8_42 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-8_50 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-8_67 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-8_69 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D31-8_70 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D31-8_74 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D31-8_83 1 0.4522 0.506 0.68 0.00 0 0.32
#> D31-8_87 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D30-1_6 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-1_20 4 0.1211 0.993 0.04 0.00 0 0.96
#> D30-1_45 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-1_65 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-1_85 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-1_89 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-1_93 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-2_20 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-2_26 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-3_15 3 0.0000 1.000 0.00 0.00 1 0.00
#> D30-3_18 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-3_36 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-3_75 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-4_5 2 0.0000 0.983 0.00 1.00 0 0.00
#> D30-4_8 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-4_14 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-4_26 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-4_28 2 0.0000 0.983 0.00 1.00 0 0.00
#> D30-5_7 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-5_12 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-5_32 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-5_35 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-5_40 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-5_76 2 0.0707 0.982 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-5_85 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-5_91 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-6_6 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-6_11 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-6_13 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-6_18 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-6_58 2 0.0000 0.983 0.00 1.00 0 0.00
#> D30-6_83 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-7_22 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-7_29 2 0.0000 0.983 0.00 1.00 0 0.00
#> D30-7_31 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-7_32 2 0.0000 0.983 0.00 1.00 0 0.00
#> D30-7_48 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-7_82 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-7_89 2 0.0707 0.983 0.00 0.98 0 0.02
#> D30-8_9 2 0.0000 0.983 0.00 1.00 0 0.00
#> D30-8_12 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 0.00
#> D30-8_46 1 0.0000 0.983 1.00 0.00 0 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 187 9.39e-31 2
#> ATC:skmeans 186 5.26e-64 3
#> ATC:skmeans 186 2.04e-67 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.
Parent node: Node02. Child nodes: Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0124-leaf , Node0131-leaf , Node0132-leaf , Node0133-leaf , Node0211-leaf , Node0212 , Node0213-leaf , Node0214 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231 , Node0232 , Node0233-leaf , Node0234-leaf , Node0241 , Node0242 , Node0243-leaf .
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 10585 rows and 447 columns.
#> Top rows (1058) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.989 0.996 0.501 0.499 0.499
#> 3 3 0.979 0.953 0.969 0.223 0.865 0.735
#> 4 4 0.957 0.906 0.957 0.153 0.854 0.650
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_2 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-1_37 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-1_38 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_49 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_50 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_52 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_55 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_62 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_66 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_67 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_68 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_73 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_77 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_80 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-1_86 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_87 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_90 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-1_91 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_1 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_4 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-2_15 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-2_16 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-2_17 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-2_18 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-2_29 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_39 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_40 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-2_41 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_42 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_49 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_53 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_61 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_64 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-2_74 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_75 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_78 1 0.584 0.837 0.86 0.14
#> D28-2_79 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_86 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-2_87 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-2_89 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_4 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-3_25 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_26 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_28 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_40 2 0.855 0.615 0.28 0.72
#> D28-3_41 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-3_44 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_50 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-3_51 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-3_52 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-3_53 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_62 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_63 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_65 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_73 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-3_75 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_77 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_86 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-3_89 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-3_91 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_4 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-4_14 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_17 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-4_40 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_43 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_49 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-4_50 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_51 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_54 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-4_55 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_61 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_63 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_67 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-4_73 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_74 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_75 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-4_78 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-4_86 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-4_88 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-4_89 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-4_91 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-5_3 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-5_4 2 0.981 0.282 0.42 0.58
#> D28-5_17 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-5_25 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_27 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-5_28 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_29 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_30 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_37 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-5_38 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_39 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_42 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-5_51 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_53 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_54 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_56 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_61 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_62 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_63 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_75 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_77 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_78 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-5_89 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_1 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_2 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_4 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_14 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-6_16 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_19 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-6_38 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_41 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_42 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_43 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-6_49 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_50 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_51 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-6_61 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-6_62 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_63 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_64 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_66 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_73 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_74 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_76 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_87 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-6_89 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_1 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_15 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-7_37 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_39 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_41 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_42 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_51 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_52 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_62 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_64 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_74 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_75 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-7_78 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-7_85 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_86 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_87 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-7_88 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-7_89 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-8_1 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-8_4 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-8_6 2 0.529 0.861 0.12 0.88
#> D28-8_16 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_28 1 0.327 0.936 0.94 0.06
#> D28-8_31 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_37 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_39 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_52 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_53 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_55 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_62 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_63 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_65 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_66 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_73 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_75 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D28-8_77 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_78 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D28-8_87 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D29-1_54 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D29-1_61 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D29-1_68 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D29-2_1 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D29-2_12 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D29-2_57 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D29-2_63 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D29-3_17 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D29-3_73 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D29-4_45 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D29-4_47 2 0.141 0.973 0.02 0.98
#> D29-4_82 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D29-5_64 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D29-5_89 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D29-7_49 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D29-8_4 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D29-8_52 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D29-8_63 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-1_5 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-1_9 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-1_12 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-1_19 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-1_21 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-1_22 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-1_23 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-1_44 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-1_45 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-1_48 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-1_55 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-1_58 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-1_70 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-1_76 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-1_77 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-1_88 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-1_93 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-2_6 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-2_10 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-2_15 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-2_17 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-2_19 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-2_24 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-2_30 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-2_35 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-2_38 2 0.000 0.992 0.00 1.00
#> D31-2_41 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-2_53 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-2_61 1 0.529 0.863 0.88 0.12
#> D31-2_68 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-2_69 1 0.000 0.998 1.00 0.00
#> D31-2_73 1 0.000 0.998 1.00 0.00
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#> D31-5_78 2 0.5000 0.0596 0.00 0.50 0.50 0.00
#> D31-5_82 3 0.0000 0.9744 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_91 4 0.1211 0.9178 0.04 0.00 0.00 0.96
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#> D30-8_81 2 0.0000 0.9639 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_84 1 0.0000 0.9479 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_91 3 0.0000 0.9744 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_93 1 0.4907 0.2672 0.58 0.00 0.00 0.42
#> D30-8_94 1 0.4994 0.1208 0.52 0.00 0.48 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 445 1.67e-06 2
#> ATC:skmeans 443 1.38e-49 3
#> ATC:skmeans 422 1.21e-79 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.
Parent node: Node022. Child nodes: Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02141-leaf , Node02142-leaf , Node02143-leaf , Node02144-leaf , Node02211 , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02223-leaf , Node02311-leaf , Node02312-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02411-leaf , Node02412-leaf , Node02421-leaf , Node02422-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 10421 rows and 184 columns.
#> Top rows (1042) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.638 0.909 0.955 0.471 0.531 0.531
#> 3 3 1.000 0.986 0.994 0.384 0.710 0.504
#> 4 4 0.848 0.874 0.914 0.080 0.957 0.878
suggest_best_k()
suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_38 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-1_49 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-1_50 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-1_52 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-1_55 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-1_62 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-1_66 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-1_67 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-1_68 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-1_73 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-1_77 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-1_86 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-1_87 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-1_90 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-1_91 2 0.795 0.6507 0.24 0.76
#> D28-2_1 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-2_29 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-2_39 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-2_41 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-2_42 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-2_49 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-2_53 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-2_61 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-2_74 2 0.529 0.8517 0.12 0.88
#> D28-2_75 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-2_78 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-2_79 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-2_86 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-3_4 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-3_40 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-3_41 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-3_50 1 0.971 0.2671 0.60 0.40
#> D28-3_51 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-3_52 2 0.995 0.2365 0.46 0.54
#> D28-3_73 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-3_89 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-4_4 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-4_17 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-4_49 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-4_54 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-4_67 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-4_75 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-4_78 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-4_88 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-4_89 2 0.925 0.5456 0.34 0.66
#> D28-5_4 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-5_25 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-5_29 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-5_30 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-5_38 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-5_53 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-5_54 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-5_61 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-5_62 1 0.141 0.9344 0.98 0.02
#> D28-5_63 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-5_75 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-5_77 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-5_78 1 0.722 0.7295 0.80 0.20
#> D28-6_1 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-6_2 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_4 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_16 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-6_38 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_41 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_42 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_49 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-6_50 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_62 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_63 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_66 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_73 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_74 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_76 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-6_87 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-6_89 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-7_1 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-7_37 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-7_39 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-7_41 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-7_42 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-7_51 2 0.999 0.1699 0.48 0.52
#> D28-7_52 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-7_62 2 0.529 0.8517 0.12 0.88
#> D28-7_64 2 0.529 0.8517 0.12 0.88
#> D28-7_85 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-7_88 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-8_28 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-8_31 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-8_37 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-8_39 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-8_52 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-8_53 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-8_55 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-8_62 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D28-8_63 2 0.529 0.8517 0.12 0.88
#> D28-8_65 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-8_66 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-8_77 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D28-8_78 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D28-8_87 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D29-1_54 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D29-1_61 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D29-2_57 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D29-4_82 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D29-5_64 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D31-1_9 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-1_19 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-1_45 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-1_55 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D31-1_76 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D31-1_88 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-2_10 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D31-2_41 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D31-2_53 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-2_61 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-2_68 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D31-2_69 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-2_73 1 0.925 0.5632 0.66 0.34
#> D31-3_21 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D31-3_37 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D31-3_86 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-4_48 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-4_55 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-4_67 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D31-4_68 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D31-4_70 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-4_71 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D31-4_73 2 0.999 -0.0354 0.48 0.52
#> D31-4_77 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D31-5_91 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D31-7_56 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D31-8_63 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D31-8_77 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D31-8_89 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D30-2_1 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D30-2_4 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D30-2_11 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D30-2_17 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D30-2_35 1 0.529 0.8925 0.88 0.12
#> D30-2_40 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D30-2_41 2 0.000 0.9550 0.00 1.00
#> D30-2_43 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D30-2_51 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
#> D30-2_53 1 0.000 0.9472 1.00 0.00
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#> D30-2_60 2 0.0000 0.897 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_71 4 0.4522 0.959 0.00 0.32 0.00 0.68
#> D30-2_74 4 0.4522 0.959 0.00 0.32 0.00 0.68
#> D30-2_84 2 0.0000 0.897 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-3_2 3 0.4790 0.426 0.38 0.00 0.62 0.00
#> D30-3_24 4 0.4522 0.959 0.00 0.32 0.00 0.68
#> D30-3_49 3 0.0000 0.960 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_56 4 0.4522 0.959 0.00 0.32 0.00 0.68
#> D30-4_16 4 0.4522 0.414 0.00 0.00 0.32 0.68
#> D30-4_23 4 0.4522 0.959 0.00 0.32 0.00 0.68
#> D30-4_38 3 0.0000 0.960 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_44 3 0.0000 0.960 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_46 4 0.4522 0.959 0.00 0.32 0.00 0.68
#> D30-4_51 4 0.4522 0.959 0.00 0.32 0.00 0.68
#> D30-4_53 3 0.0000 0.960 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_58 2 0.0000 0.897 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_82 2 0.0000 0.897 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_92 2 0.0000 0.897 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_93 2 0.0000 0.897 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_36 3 0.3400 0.736 0.18 0.00 0.82 0.00
#> D30-5_79 3 0.2345 0.844 0.10 0.00 0.90 0.00
#> D30-6_28 2 0.0000 0.897 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_48 3 0.0000 0.960 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_80 1 0.4522 0.726 0.68 0.00 0.00 0.32
#> D30-6_84 2 0.0000 0.897 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_1 1 0.0707 0.905 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D30-7_11 1 0.4522 0.726 0.68 0.00 0.00 0.32
#> D30-7_15 2 0.1637 0.817 0.00 0.94 0.06 0.00
#> D30-7_35 3 0.0000 0.960 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_85 3 0.0000 0.960 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_86 2 0.0000 0.897 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_91 2 0.5619 0.490 0.04 0.64 0.00 0.32
#> D30-8_29 3 0.0000 0.960 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_50 2 0.0000 0.897 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_63 1 0.4522 0.726 0.68 0.00 0.00 0.32
#> D30-8_65 1 0.0000 0.915 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_69 2 0.4522 0.545 0.00 0.68 0.00 0.32
#> D30-8_84 1 0.4277 0.754 0.72 0.00 0.00 0.28
#> D30-8_93 3 0.0000 0.960 0.00 0.00 1.00 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 179 1.89e-07 2
#> ATC:skmeans 184 7.91e-20 3
#> ATC:skmeans 179 3.95e-34 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.
Parent node: Node0221. Child nodes: Node022111-leaf , Node022112-leaf .
The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:
res = res_rh["02211"]
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 10191 rows and 81 columns.
#> Top rows (1019) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.994 0.998 0.503 0.498 0.498
#> 3 3 0.827 0.811 0.912 0.282 0.858 0.715
#> 4 4 0.621 0.633 0.807 0.137 0.793 0.494
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_50 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-1_55 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-1_62 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-1_67 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-1_68 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-1_87 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-2_1 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-2_39 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-2_42 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-2_49 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-2_53 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-2_61 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-2_74 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-2_75 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-2_86 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-3_4 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-3_40 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-3_50 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-3_51 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-3_52 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-4_17 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-4_49 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-4_54 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-4_67 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-4_75 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-4_89 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-5_38 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-5_54 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-5_62 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-5_63 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-5_77 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-5_78 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-6_2 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-6_4 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-6_38 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-6_41 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-6_42 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-6_50 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-6_62 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-6_63 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-6_66 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-6_73 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-6_74 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-6_76 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-6_89 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-7_1 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-7_37 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-7_39 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-7_41 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-7_51 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-7_52 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-7_62 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-7_64 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-8_39 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D28-8_53 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-8_63 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D28-8_77 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D31-1_9 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D31-1_19 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D31-1_45 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D31-1_88 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D31-2_53 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D31-2_61 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D31-2_69 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D31-3_86 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D31-4_48 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D31-4_55 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D31-4_70 1 0.722 0.750 0.8 0.2
#> D31-8_63 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D31-8_89 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D30-2_1 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D30-2_17 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D30-2_43 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D30-2_51 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D30-2_56 2 0.000 1.000 0.0 1.0
#> D30-6_80 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D30-7_1 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D30-7_11 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D30-8_63 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D30-8_65 1 0.000 0.995 1.0 0.0
#> D30-8_84 1 0.000 0.995 1.0 0.0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> D28-1_50 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-1_55 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D28-1_62 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-1_67 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D28-1_68 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-1_87 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-2_1 2 0.2066 0.9237 0.06 0.94 0.00
#> D28-2_39 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-2_42 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-2_49 1 0.6280 0.4573 0.54 0.00 0.46
#> D28-2_53 1 0.6280 0.4573 0.54 0.00 0.46
#> D28-2_61 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-2_74 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D28-2_75 1 0.6126 0.5488 0.60 0.00 0.40
#> D28-2_86 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-3_4 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D28-3_40 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-3_50 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D28-3_51 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-3_52 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D28-4_17 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-4_49 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D28-4_54 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D28-4_67 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-4_75 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D28-4_89 1 0.5560 0.6243 0.70 0.00 0.30
#> D28-5_38 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D28-5_54 2 0.5016 0.7156 0.24 0.76 0.00
#> D28-5_62 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D28-5_63 3 0.6126 -0.0623 0.40 0.00 0.60
#> D28-5_77 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-5_78 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D28-6_2 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-6_4 1 0.6280 0.4573 0.54 0.00 0.46
#> D28-6_38 3 0.6280 -0.2482 0.46 0.00 0.54
#> D28-6_41 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D28-6_42 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-6_50 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D28-6_62 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D28-6_63 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-6_66 1 0.6302 0.4074 0.52 0.00 0.48
#> D28-6_73 1 0.0892 0.7488 0.98 0.00 0.02
#> D28-6_74 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-6_76 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-6_89 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D28-7_1 1 0.6192 0.5280 0.58 0.00 0.42
#> D28-7_37 2 0.1529 0.9404 0.04 0.96 0.00
#> D28-7_39 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-7_41 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-7_51 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D28-7_52 2 0.5948 0.4958 0.00 0.64 0.36
#> D28-7_62 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D28-7_64 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D28-8_39 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D28-8_53 1 0.6244 0.4953 0.56 0.00 0.44
#> D28-8_63 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D28-8_77 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D31-1_9 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D31-1_19 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D31-1_45 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D31-1_88 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D31-2_53 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D31-2_61 2 0.5560 0.6081 0.00 0.70 0.30
#> D31-2_69 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D31-3_86 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D31-4_48 1 0.3686 0.7079 0.86 0.00 0.14
#> D31-4_55 1 0.6126 0.5493 0.60 0.00 0.40
#> D31-4_70 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D31-8_63 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D31-8_89 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D30-2_1 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D30-2_17 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D30-2_43 2 0.1529 0.9394 0.00 0.96 0.04
#> D30-2_51 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D30-2_56 2 0.0000 0.9715 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_80 1 0.6192 0.5280 0.58 0.00 0.42
#> D30-7_1 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_11 1 0.0000 0.7533 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_63 1 0.6192 0.5280 0.58 0.00 0.42
#> D30-8_65 3 0.0000 0.9251 0.00 0.00 1.00
#> D30-8_84 1 0.6192 0.5280 0.58 0.00 0.42
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> D28-1_50 4 0.3610 0.7318 0.00 0.20 0.00 0.80
#> D28-1_55 3 0.2011 0.6557 0.00 0.00 0.92 0.08
#> D28-1_62 4 0.3975 0.6854 0.00 0.24 0.00 0.76
#> D28-1_67 3 0.3400 0.6100 0.00 0.00 0.82 0.18
#> D28-1_68 2 0.4134 0.7411 0.00 0.74 0.00 0.26
#> D28-1_87 2 0.3172 0.8318 0.00 0.84 0.00 0.16
#> D28-2_1 2 0.1913 0.7114 0.04 0.94 0.00 0.02
#> D28-2_39 2 0.3400 0.8276 0.00 0.82 0.00 0.18
#> D28-2_42 2 0.3172 0.8318 0.00 0.84 0.00 0.16
#> D28-2_49 3 0.4855 0.4732 0.40 0.00 0.60 0.00
#> D28-2_53 3 0.4855 0.4732 0.40 0.00 0.60 0.00
#> D28-2_61 4 0.4907 0.2443 0.00 0.42 0.00 0.58
#> D28-2_74 1 0.0000 0.8278 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-2_75 1 0.4977 -0.2201 0.54 0.00 0.46 0.00
#> D28-2_86 2 0.0000 0.7520 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D28-3_4 3 0.3610 0.5974 0.00 0.00 0.80 0.20
#> D28-3_40 4 0.1637 0.7643 0.00 0.06 0.00 0.94
#> D28-3_50 1 0.2921 0.7265 0.86 0.14 0.00 0.00
#> D28-3_51 2 0.5000 0.0521 0.00 0.50 0.00 0.50
#> D28-3_52 1 0.0707 0.8174 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D28-4_17 2 0.3400 0.8276 0.00 0.82 0.00 0.18
#> D28-4_49 3 0.4227 0.6147 0.06 0.00 0.82 0.12
#> D28-4_54 3 0.0707 0.6661 0.00 0.00 0.98 0.02
#> D28-4_67 4 0.3400 0.7461 0.00 0.18 0.00 0.82
#> D28-4_75 4 0.4994 -0.0664 0.00 0.00 0.48 0.52
#> D28-4_89 1 0.4907 -0.0488 0.58 0.00 0.42 0.00
#> D28-5_38 3 0.0707 0.6661 0.00 0.00 0.98 0.02
#> D28-5_54 2 0.5657 0.5471 0.16 0.72 0.00 0.12
#> D28-5_62 1 0.0000 0.8278 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-5_63 3 0.4277 0.5753 0.28 0.00 0.72 0.00
#> D28-5_77 4 0.2011 0.7710 0.00 0.08 0.00 0.92
#> D28-5_78 1 0.0000 0.8278 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-6_2 2 0.3610 0.8160 0.00 0.80 0.00 0.20
#> D28-6_4 3 0.4790 0.4941 0.38 0.00 0.62 0.00
#> D28-6_38 3 0.5619 0.5008 0.32 0.00 0.64 0.04
#> D28-6_41 3 0.3801 0.5804 0.00 0.00 0.78 0.22
#> D28-6_42 2 0.0000 0.7520 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D28-6_50 3 0.6320 0.4877 0.18 0.00 0.66 0.16
#> D28-6_62 3 0.2647 0.6540 0.12 0.00 0.88 0.00
#> D28-6_63 4 0.4624 0.5023 0.00 0.34 0.00 0.66
#> D28-6_66 3 0.4907 0.4461 0.42 0.00 0.58 0.00
#> D28-6_73 1 0.2345 0.7364 0.90 0.00 0.10 0.00
#> D28-6_74 2 0.3172 0.8191 0.00 0.84 0.00 0.16
#> D28-6_76 2 0.3400 0.8276 0.00 0.82 0.00 0.18
#> D28-6_89 3 0.2345 0.6476 0.00 0.00 0.90 0.10
#> D28-7_1 3 0.4948 0.4097 0.44 0.00 0.56 0.00
#> D28-7_37 2 0.2335 0.6840 0.06 0.92 0.00 0.02
#> D28-7_39 2 0.3172 0.8318 0.00 0.84 0.00 0.16
#> D28-7_41 2 0.3172 0.8318 0.00 0.84 0.00 0.16
#> D28-7_51 1 0.0000 0.8278 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-7_52 4 0.1211 0.7540 0.00 0.04 0.00 0.96
#> D28-7_62 1 0.0707 0.8174 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D28-7_64 1 0.0000 0.8278 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-8_39 4 0.4797 0.6117 0.00 0.26 0.02 0.72
#> D28-8_53 3 0.4907 0.4442 0.42 0.00 0.58 0.00
#> D28-8_63 1 0.0000 0.8278 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-8_77 4 0.2921 0.7674 0.00 0.14 0.00 0.86
#> D31-1_9 3 0.2011 0.6545 0.00 0.00 0.92 0.08
#> D31-1_19 2 0.3400 0.8276 0.00 0.82 0.00 0.18
#> D31-1_45 2 0.3801 0.7975 0.00 0.78 0.00 0.22
#> D31-1_88 2 0.3172 0.8318 0.00 0.84 0.00 0.16
#> D31-2_53 1 0.1913 0.7863 0.94 0.02 0.00 0.04
#> D31-2_61 4 0.1211 0.7540 0.00 0.04 0.00 0.96
#> D31-2_69 2 0.0000 0.7520 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-3_86 2 0.0000 0.7520 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-4_48 1 0.6510 0.1919 0.54 0.08 0.38 0.00
#> D31-4_55 3 0.4994 0.3212 0.48 0.00 0.52 0.00
#> D31-4_70 1 0.4790 0.4288 0.62 0.38 0.00 0.00
#> D31-8_63 3 0.0707 0.6671 0.00 0.00 0.98 0.02
#> D31-8_89 4 0.2921 0.7644 0.00 0.14 0.00 0.86
#> D30-2_1 2 0.3400 0.8276 0.00 0.82 0.00 0.18
#> D30-2_17 3 0.1211 0.6684 0.04 0.00 0.96 0.00
#> D30-2_43 4 0.3335 0.7650 0.00 0.12 0.02 0.86
#> D30-2_51 2 0.5487 0.3074 0.02 0.58 0.00 0.40
#> D30-2_56 2 0.4406 0.6822 0.00 0.70 0.00 0.30
#> D30-6_80 3 0.4907 0.4461 0.42 0.00 0.58 0.00
#> D30-7_1 1 0.0000 0.8278 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_11 1 0.0000 0.8278 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_63 3 0.4994 0.3120 0.48 0.00 0.52 0.00
#> D30-8_65 3 0.2011 0.6638 0.08 0.00 0.92 0.00
#> D30-8_84 3 0.4948 0.4097 0.44 0.00 0.56 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 81 1.000 2
#> ATC:skmeans 73 0.144 3
#> ATC:skmeans 62 NA 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.
Parent node: Node022. Child nodes: Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02141-leaf , Node02142-leaf , Node02143-leaf , Node02144-leaf , Node02211 , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02223-leaf , Node02311-leaf , Node02312-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02411-leaf , Node02412-leaf , Node02421-leaf , Node02422-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 10222 rows and 199 columns.
#> Top rows (1022) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.997 0.999 0.4906 0.510 0.510
#> 3 3 1.000 0.967 0.986 0.3625 0.752 0.545
#> 4 4 0.809 0.774 0.885 0.0851 0.832 0.565
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_37 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-1_80 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-2_4 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-2_15 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-2_16 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-2_17 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-2_18 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-2_40 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-2_64 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-2_87 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-2_89 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-3_25 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-3_26 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-3_28 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-3_44 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-3_53 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-3_62 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-3_63 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-3_65 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-3_75 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-3_77 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-3_86 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-3_91 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-4_14 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-4_40 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-4_43 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-4_50 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-4_51 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-4_55 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-4_61 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-4_63 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-4_73 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-4_74 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-4_86 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-4_91 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-5_3 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-5_17 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-5_27 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-5_37 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-5_42 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-6_14 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-6_19 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-6_51 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-6_61 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-7_15 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-7_75 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-7_78 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-7_87 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-7_89 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-8_1 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D28-8_4 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-8_6 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D28-8_75 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D29-1_68 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D29-2_12 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D29-2_63 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D29-3_17 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D29-4_45 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D29-4_47 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D29-5_89 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D29-7_49 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D29-8_63 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-1_5 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-1_12 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-1_21 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-1_22 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-1_44 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-1_48 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-1_58 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-1_70 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-1_77 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-1_93 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-2_6 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-2_15 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-2_17 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-2_30 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-2_35 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-2_38 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-2_75 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-2_76 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-2_83 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-2_86 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-2_87 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-3_1 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_12 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-3_14 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_15 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-3_25 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_26 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_36 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_40 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_47 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_48 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_53 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_60 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_63 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_64 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_69 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_73 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-3_82 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-3_89 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-4_13 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-4_33 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-4_36 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-4_38 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-4_41 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-4_43 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-4_57 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-4_69 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-4_72 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-4_79 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-4_93 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-5_1 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-5_16 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-5_37 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-5_45 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-5_48 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-5_69 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-5_70 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-5_78 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-5_92 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-6_9 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-6_13 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-6_39 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-6_43 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-6_44 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-6_50 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-6_53 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-6_61 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-6_66 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-6_68 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-6_69 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-6_81 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-6_82 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-6_86 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-6_93 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-7_16 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-7_38 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-7_57 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-7_63 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-7_70 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-7_77 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-8_4 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-8_11 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-8_23 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-8_27 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-8_53 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D31-8_58 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D31-8_91 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-1_1 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-1_13 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-1_19 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-1_30 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-1_43 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-1_61 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-1_72 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-2_9 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-2_27 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-2_42 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-2_45 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-2_76 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-3_17 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-3_45 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-3_63 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-4_7 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-4_13 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-4_18 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-4_62 1 0.327 0.936 0.94 0.06
#> D30-4_65 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-4_91 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-5_4 2 0.529 0.866 0.12 0.88
#> D30-5_38 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-5_45 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-5_46 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-5_58 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-5_64 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-5_72 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-5_78 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-5_81 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-5_89 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-6_34 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-6_37 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-6_40 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-6_44 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-6_52 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-6_64 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-6_69 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-6_77 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-7_20 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-7_28 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-7_39 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-7_51 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-7_72 2 0.242 0.959 0.04 0.96
#> D30-7_83 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-8_25 2 0.242 0.959 0.04 0.96
#> D30-8_33 1 0.000 0.999 1.00 0.00
#> D30-8_37 2 0.141 0.979 0.02 0.98
#> D30-8_38 2 0.000 0.997 0.00 1.00
#> D30-8_81 1 0.000 0.999 1.00 0.00
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> D28-1_37 1 0.0000 0.9796 1.00 0.00 0.00
#> D28-1_80 2 0.0000 0.9947 0.00 1.00 0.00
#> D28-2_4 1 0.0892 0.9756 0.98 0.00 0.02
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#> D30-7_20 1 0.0892 0.9756 0.98 0.00 0.02
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#> D30-1_72 3 0.1637 0.66598 0.06 0.00 0.94 0.00
#> D30-2_9 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_27 3 0.0000 0.67456 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-2_42 1 0.0000 0.85149 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_45 4 0.4134 0.52180 0.26 0.00 0.00 0.74
#> D30-2_76 1 0.0000 0.85149 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_17 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-3_45 1 0.4713 0.66294 0.64 0.00 0.36 0.00
#> D30-3_63 3 0.2011 0.64895 0.08 0.00 0.92 0.00
#> D30-4_7 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_13 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_18 1 0.3801 0.77012 0.78 0.00 0.22 0.00
#> D30-4_62 1 0.0000 0.85149 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_65 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_91 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_4 4 0.0000 0.80711 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-5_38 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_45 1 0.0000 0.85149 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_46 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_58 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_64 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_72 4 0.0000 0.80711 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-5_78 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_81 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_89 3 0.4624 0.55176 0.00 0.00 0.66 0.34
#> D30-6_34 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_37 4 0.4624 0.35185 0.34 0.00 0.00 0.66
#> D30-6_40 4 0.2921 0.81446 0.00 0.00 0.14 0.86
#> D30-6_44 3 0.4907 0.39772 0.00 0.00 0.58 0.42
#> D30-6_52 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_64 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_69 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_77 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_20 3 0.2647 0.60640 0.12 0.00 0.88 0.00
#> D30-7_28 4 0.2921 0.81446 0.00 0.00 0.14 0.86
#> D30-7_39 1 0.0000 0.85149 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_51 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_72 4 0.0000 0.80711 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_83 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_25 4 0.0000 0.80711 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-8_33 4 0.3935 0.77190 0.10 0.00 0.06 0.84
#> D30-8_37 1 0.0000 0.85149 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_38 2 0.0000 1.00000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_81 1 0.4134 0.74674 0.74 0.00 0.26 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 199 4.09e-33 2
#> ATC:skmeans 197 2.48e-34 3
#> ATC:skmeans 188 1.07e-35 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.
Parent node: Node02. Child nodes: Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0124-leaf , Node0131-leaf , Node0132-leaf , Node0133-leaf , Node0211-leaf , Node0212 , Node0213-leaf , Node0214 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231 , Node0232 , Node0233-leaf , Node0234-leaf , Node0241 , Node0242 , Node0243-leaf .
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 10659 rows and 461 columns.
#> Top rows (1066) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.977 0.985 0.484 0.517 0.517
#> 3 3 1 0.986 0.994 0.365 0.657 0.428
#> 4 4 1 0.967 0.987 0.112 0.875 0.656
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_4 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-1_15 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-1_29 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-1_30 2 0.827 0.6404 0.26 0.74
#> D28-1_41 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-1_61 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-1_65 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-1_74 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-1_75 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-1_85 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-1_89 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-2_2 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-2_37 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-2_38 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-2_43 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-2_51 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-2_52 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-2_65 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-2_73 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-2_85 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-2_91 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-3_5 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-3_6 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-3_7 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-3_16 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-3_30 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-3_42 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-3_61 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-3_64 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-3_69 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-3_76 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-3_92 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-4_3 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-4_13 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-4_29 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-4_31 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-4_37 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-4_39 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-4_41 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-4_56 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-4_62 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-4_65 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-4_76 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-4_77 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-4_87 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-5_1 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-5_5 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-5_14 1 0.402 0.9310 0.92 0.08
#> D28-5_31 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-5_49 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-5_50 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-5_52 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-5_64 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-5_65 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-5_73 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-5_74 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-5_76 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-5_87 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-6_3 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-6_13 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-6_29 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-6_52 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-6_53 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-6_65 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-6_77 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-6_86 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-7_3 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-7_4 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-7_7 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-7_19 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-7_38 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-7_40 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-7_49 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-7_61 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-7_65 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-7_73 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-7_77 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-8_2 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D28-8_26 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-8_27 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D28-8_29 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-8_61 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D28-8_85 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-8_86 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D28-8_88 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D29-1_1 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D29-1_41 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D29-1_48 1 0.000 0.9855 1.00 0.00
#> D29-1_49 2 0.000 0.9845 0.00 1.00
#> D29-1_50 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
#> D29-1_52 1 0.469 0.8855 0.90 0.10
#> D29-1_53 2 0.141 0.9844 0.02 0.98
#> D29-1_55 1 0.141 0.9837 0.98 0.02
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#> D30-3_69 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_70 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_71 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_73 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_77 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_78 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_79 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-3_80 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-3_86 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_88 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_89 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_93 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_1 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_11 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_15 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_19 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_20 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_21 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_32 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_33 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_37 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_39 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_40 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_41 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_48 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_49 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-4_50 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-4_52 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-4_59 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_60 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_61 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_63 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_66 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_69 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-4_71 1 0.2921 0.82084 0.86 0.14 0.00 0.00
#> D30-4_73 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-4_76 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_79 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_86 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-4_87 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-4_94 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-5_11 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_17 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_18 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_23 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-5_49 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_57 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_62 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-5_66 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-5_69 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_70 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-5_71 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-5_82 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_1 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_4 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_14 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_21 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_32 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_33 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-6_35 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_42 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_46 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_49 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-6_53 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-6_54 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_55 3 0.4948 0.18698 0.00 0.00 0.56 0.44
#> D30-6_56 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_59 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_60 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_62 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_66 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_67 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-6_68 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_72 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-6_76 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_79 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_82 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_85 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_87 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_89 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_92 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_94 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_2 4 0.2345 0.87681 0.00 0.00 0.10 0.90
#> D30-7_3 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_4 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_6 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_9 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_13 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_18 4 0.4134 0.66195 0.00 0.00 0.26 0.74
#> D30-7_21 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_23 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_41 4 0.3400 0.77200 0.18 0.00 0.00 0.82
#> D30-7_42 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_44 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_47 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_49 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_52 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_53 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_54 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_55 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_56 1 0.1211 0.93286 0.96 0.04 0.00 0.00
#> D30-7_57 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_62 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_63 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_64 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_65 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_66 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_68 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_71 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_73 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_75 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_76 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_78 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_79 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_80 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_92 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_93 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_94 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_2 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_7 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_11 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_14 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_19 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_32 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_43 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_44 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_45 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_49 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_52 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-8_53 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-8_54 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_55 2 0.2011 0.90587 0.08 0.92 0.00 0.00
#> D30-8_59 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_62 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_64 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-8_66 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_67 4 0.0000 0.97465 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-8_68 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_71 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_73 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_77 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_78 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_80 2 0.0000 0.98904 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_85 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_86 1 0.0000 0.97369 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_92 3 0.0000 0.99546 0.00 0.00 1.00 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 459 6.90e-01 2
#> ATC:skmeans 460 1.31e-64 3
#> ATC:skmeans 455 7.00e-74 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.
Parent node: Node023. Child nodes: Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02141-leaf , Node02142-leaf , Node02143-leaf , Node02144-leaf , Node02211 , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02223-leaf , Node02311-leaf , Node02312-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02411-leaf , Node02412-leaf , Node02421-leaf , Node02422-leaf .
The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:
res = res_rh["0231"]
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 9771 rows and 91 columns.
#> Top rows (818) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.973 0.990 0.503 0.497 0.497
#> 3 3 0.817 0.861 0.938 0.212 0.886 0.775
#> 4 4 0.663 0.711 0.840 0.117 0.962 0.906
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_4 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D28-1_65 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D28-1_85 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D28-2_37 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D28-2_73 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D28-4_31 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D28-4_77 2 0.904 0.524 0.32 0.68
#> D28-5_1 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D28-5_49 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D28-5_73 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D28-5_76 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D28-6_29 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D28-6_53 1 0.242 0.948 0.96 0.04
#> D28-6_86 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D28-7_4 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D28-7_65 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D28-7_73 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D28-8_29 1 0.995 0.139 0.54 0.46
#> D28-8_85 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D28-8_86 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D28-8_88 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D29-1_57 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D29-5_55 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D29-5_60 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D29-6_77 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D29-7_41 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D29-7_58 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D29-7_68 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D31-2_92 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D31-3_66 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D31-4_49 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D31-4_51 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D31-4_60 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D31-4_64 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D31-4_66 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D31-4_82 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D31-5_71 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D31-8_41 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-1_41 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-1_52 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-1_66 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-2_5 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-2_7 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-2_13 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-2_44 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-2_48 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-2_49 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-2_52 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-2_55 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-2_57 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-2_75 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-2_82 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-2_83 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-2_90 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-3_13 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-3_23 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-3_53 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-3_54 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-3_57 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-3_62 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-3_69 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-3_71 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-3_73 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-3_77 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-3_78 2 0.469 0.885 0.10 0.90
#> D30-3_89 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-4_1 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-4_15 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-4_32 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-4_59 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-4_61 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-4_63 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-4_66 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-4_71 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-5_11 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-6_49 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-6_53 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-7_13 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-7_53 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-7_54 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-7_56 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-7_76 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-7_79 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-7_80 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-7_94 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-8_45 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-8_59 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-8_66 1 0.000 0.988 1.00 0.00
#> D30-8_68 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-8_85 2 0.000 0.991 0.00 1.00
#> D30-8_86 2 0.000 0.991 0.00 1.00
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> D28-1_4 2 0.6244 0.1461 0.00 0.56 0.44
#> D28-1_65 1 0.2066 0.8818 0.94 0.00 0.06
#> D28-1_85 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D28-2_37 1 0.0892 0.9094 0.98 0.00 0.02
#> D28-2_73 3 0.5560 0.5128 0.30 0.00 0.70
#> D28-4_31 1 0.1529 0.8986 0.96 0.00 0.04
#> D28-4_77 2 0.8321 0.3275 0.24 0.62 0.14
#> D28-5_1 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D28-5_49 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D28-5_73 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D28-5_76 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D28-6_29 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D28-6_53 1 0.8619 -0.0285 0.48 0.10 0.42
#> D28-6_86 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D28-7_4 1 0.3340 0.8146 0.88 0.00 0.12
#> D28-7_65 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D28-7_73 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D28-8_29 3 0.7932 0.6279 0.20 0.14 0.66
#> D28-8_85 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D28-8_86 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D28-8_88 3 0.4555 0.7229 0.00 0.20 0.80
#> D29-1_57 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D29-5_55 1 0.4555 0.7444 0.80 0.00 0.20
#> D29-5_60 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D29-6_77 1 0.3686 0.8094 0.86 0.00 0.14
#> D29-7_41 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D29-7_58 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D29-7_68 1 0.4796 0.7168 0.78 0.00 0.22
#> D31-2_92 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D31-3_66 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D31-4_49 1 0.3686 0.8114 0.86 0.00 0.14
#> D31-4_51 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D31-4_60 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D31-4_64 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D31-4_66 2 0.2066 0.9165 0.00 0.94 0.06
#> D31-4_82 2 0.0892 0.9502 0.00 0.98 0.02
#> D31-5_71 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D31-8_41 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-1_41 3 0.4291 0.7627 0.00 0.18 0.82
#> D30-1_52 3 0.4555 0.7466 0.00 0.20 0.80
#> D30-1_66 3 0.5706 0.5382 0.32 0.00 0.68
#> D30-2_5 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_7 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_13 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_44 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-2_48 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_49 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_52 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-2_55 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_57 3 0.3340 0.7492 0.12 0.00 0.88
#> D30-2_75 1 0.5706 0.4691 0.68 0.00 0.32
#> D30-2_82 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_83 1 0.6280 0.0501 0.54 0.00 0.46
#> D30-2_90 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_13 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_23 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_53 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-3_54 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-3_57 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-3_62 3 0.4002 0.7755 0.00 0.16 0.84
#> D30-3_69 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_71 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-3_73 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-3_77 3 0.0000 0.7716 0.00 0.00 1.00
#> D30-3_78 3 0.0892 0.7797 0.00 0.02 0.98
#> D30-3_89 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_1 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_15 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_32 3 0.4002 0.7308 0.16 0.00 0.84
#> D30-4_59 1 0.3340 0.8157 0.88 0.00 0.12
#> D30-4_61 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_63 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_66 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_71 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-5_11 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_49 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_53 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_13 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_53 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_54 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_56 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_76 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_79 1 0.0000 0.9222 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_80 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_94 2 0.2537 0.8947 0.00 0.92 0.08
#> D30-8_45 2 0.1529 0.9337 0.00 0.96 0.04
#> D30-8_59 2 0.2537 0.8947 0.00 0.92 0.08
#> D30-8_66 1 0.0892 0.9106 0.98 0.00 0.02
#> D30-8_68 2 0.4291 0.7637 0.00 0.82 0.18
#> D30-8_85 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_86 2 0.0000 0.9667 0.00 1.00 0.00
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> D28-1_4 2 0.7493 0.178 0.00 0.48 0.32 0.20
#> D28-1_65 1 0.5106 0.648 0.72 0.00 0.04 0.24
#> D28-1_85 2 0.1637 0.777 0.00 0.94 0.00 0.06
#> D28-2_37 1 0.4581 0.757 0.80 0.00 0.08 0.12
#> D28-2_73 4 0.7610 0.101 0.32 0.00 0.22 0.46
#> D28-4_31 1 0.3975 0.719 0.76 0.00 0.00 0.24
#> D28-4_77 4 0.5955 0.451 0.08 0.18 0.02 0.72
#> D28-5_1 2 0.4406 0.580 0.00 0.70 0.00 0.30
#> D28-5_49 2 0.1211 0.785 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D28-5_73 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-5_76 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-6_29 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-6_53 4 0.6367 0.425 0.14 0.06 0.08 0.72
#> D28-6_86 2 0.4472 0.763 0.00 0.76 0.02 0.22
#> D28-7_4 1 0.1637 0.848 0.94 0.00 0.06 0.00
#> D28-7_65 2 0.1637 0.777 0.00 0.94 0.00 0.06
#> D28-7_73 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-8_29 4 0.5445 0.418 0.08 0.04 0.10 0.78
#> D28-8_85 2 0.3610 0.783 0.00 0.80 0.00 0.20
#> D28-8_86 2 0.2647 0.801 0.00 0.88 0.00 0.12
#> D28-8_88 4 0.7888 0.215 0.00 0.30 0.32 0.38
#> D29-1_57 2 0.2335 0.764 0.00 0.92 0.02 0.06
#> D29-5_55 1 0.6074 0.402 0.60 0.00 0.06 0.34
#> D29-5_60 2 0.0707 0.793 0.00 0.98 0.00 0.02
#> D29-6_77 1 0.4939 0.685 0.74 0.00 0.04 0.22
#> D29-7_41 2 0.1211 0.796 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D29-7_58 2 0.3400 0.791 0.00 0.82 0.00 0.18
#> D29-7_68 1 0.6110 0.525 0.66 0.00 0.10 0.24
#> D31-2_92 2 0.3400 0.793 0.00 0.82 0.00 0.18
#> D31-3_66 2 0.4134 0.751 0.00 0.74 0.00 0.26
#> D31-4_49 1 0.4936 0.621 0.70 0.00 0.02 0.28
#> D31-4_51 2 0.2345 0.800 0.00 0.90 0.00 0.10
#> D31-4_60 2 0.1211 0.785 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D31-4_64 2 0.3610 0.783 0.00 0.80 0.00 0.20
#> D31-4_66 2 0.7021 0.362 0.00 0.48 0.12 0.40
#> D31-4_82 2 0.4522 0.691 0.00 0.68 0.00 0.32
#> D31-5_71 2 0.1211 0.785 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D31-8_41 2 0.4079 0.782 0.00 0.80 0.02 0.18
#> D30-1_41 3 0.2335 0.718 0.00 0.06 0.92 0.02
#> D30-1_52 3 0.3611 0.661 0.00 0.08 0.86 0.06
#> D30-1_66 3 0.3801 0.552 0.22 0.00 0.78 0.00
#> D30-2_5 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_7 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_13 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_44 2 0.4642 0.751 0.00 0.74 0.02 0.24
#> D30-2_48 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_49 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_52 2 0.1211 0.785 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D30-2_55 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_57 3 0.7028 0.290 0.28 0.00 0.56 0.16
#> D30-2_75 1 0.4977 0.170 0.54 0.00 0.46 0.00
#> D30-2_82 1 0.3037 0.819 0.88 0.00 0.02 0.10
#> D30-2_83 1 0.6150 0.313 0.58 0.00 0.36 0.06
#> D30-2_90 2 0.1211 0.785 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D30-3_13 2 0.4134 0.760 0.00 0.74 0.00 0.26
#> D30-3_23 2 0.1211 0.785 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D30-3_53 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_54 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_57 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_62 3 0.2830 0.707 0.00 0.06 0.90 0.04
#> D30-3_69 2 0.2411 0.763 0.00 0.92 0.04 0.04
#> D30-3_71 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_73 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_77 3 0.2011 0.703 0.00 0.00 0.92 0.08
#> D30-3_78 3 0.4134 0.579 0.00 0.00 0.74 0.26
#> D30-3_89 2 0.3975 0.764 0.00 0.76 0.00 0.24
#> D30-4_1 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_15 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_32 3 0.1913 0.715 0.04 0.00 0.94 0.02
#> D30-4_59 1 0.5147 0.662 0.74 0.00 0.20 0.06
#> D30-4_61 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_63 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_66 1 0.0000 0.882 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_71 2 0.3400 0.791 0.00 0.82 0.00 0.18
#> D30-5_11 2 0.0707 0.791 0.00 0.98 0.00 0.02
#> D30-6_49 2 0.2647 0.731 0.00 0.88 0.00 0.12
#> D30-6_53 2 0.1211 0.785 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D30-7_13 2 0.0707 0.790 0.00 0.98 0.00 0.02
#> D30-7_53 2 0.1211 0.785 0.00 0.96 0.00 0.04
#> D30-7_54 2 0.3610 0.786 0.00 0.80 0.00 0.20
#> D30-7_56 2 0.3172 0.795 0.00 0.84 0.00 0.16
#> D30-7_76 1 0.1637 0.856 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D30-7_79 1 0.1211 0.865 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D30-7_80 2 0.4134 0.760 0.00 0.74 0.00 0.26
#> D30-7_94 2 0.6617 0.580 0.00 0.60 0.12 0.28
#> D30-8_45 2 0.6201 0.621 0.00 0.62 0.08 0.30
#> D30-8_59 2 0.7414 0.345 0.00 0.48 0.18 0.34
#> D30-8_66 1 0.4284 0.729 0.78 0.00 0.02 0.20
#> D30-8_68 4 0.6525 0.332 0.02 0.30 0.06 0.62
#> D30-8_85 2 0.4472 0.763 0.00 0.76 0.02 0.22
#> D30-8_86 2 0.2345 0.750 0.00 0.90 0.00 0.10
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 90 0.00372 2
#> ATC:skmeans 86 0.00811 3
#> ATC:skmeans 78 0.00384 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.
Parent node: Node023. Child nodes: Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02141-leaf , Node02142-leaf , Node02143-leaf , Node02144-leaf , Node02211 , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02223-leaf , Node02311-leaf , Node02312-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02411-leaf , Node02412-leaf , Node02421-leaf , Node02422-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 9919 rows and 150 columns.
#> Top rows (897) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.970 0.988 0.399 0.600 0.600
#> 3 3 0.889 0.904 0.960 0.625 0.679 0.498
#> 4 4 0.907 0.897 0.953 0.151 0.866 0.641
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
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_61 2 0.000 0.975 0.00 1.00
#> D28-1_89 2 0.000 0.975 0.00 1.00
#> D28-2_38 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D28-2_91 2 0.000 0.975 0.00 1.00
#> D28-3_6 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D28-3_16 2 0.000 0.975 0.00 1.00
#> D28-3_30 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D28-3_61 2 0.000 0.975 0.00 1.00
#> D28-4_3 2 0.000 0.975 0.00 1.00
#> D28-5_5 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D28-6_3 1 0.000 0.993 1.00 0.00
#> D28-7_38 2 0.000 0.975 0.00 1.00
#> D28-7_40 2 0.529 0.856 0.12 0.88
#> D28-8_26 2 0.000 0.975 0.00 1.00
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#> D30-2_22 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_30 1 0.6931 0.393 0.58 0.08 0.02 0.32
#> D30-2_32 1 0.0000 0.923 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_33 1 0.1637 0.896 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D30-2_46 1 0.0000 0.923 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_54 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_87 1 0.1211 0.910 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D30-3_3 3 0.0000 0.943 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_38 1 0.0707 0.915 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D30-3_52 4 0.4624 0.459 0.34 0.00 0.00 0.66
#> D30-3_55 1 0.1211 0.911 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D30-3_58 3 0.0000 0.943 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-3_67 1 0.0707 0.916 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D30-4_33 1 0.0000 0.923 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_48 1 0.0000 0.923 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_76 1 0.5000 -0.046 0.50 0.00 0.50 0.00
#> D30-4_79 1 0.0000 0.923 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_17 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_18 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_49 3 0.1637 0.913 0.06 0.00 0.94 0.00
#> D30-5_57 1 0.0000 0.923 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_69 1 0.0000 0.923 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_82 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_14 3 0.1637 0.914 0.06 0.00 0.94 0.00
#> D30-6_21 3 0.4277 0.629 0.28 0.00 0.72 0.00
#> D30-6_35 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_54 1 0.1637 0.896 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D30-6_56 1 0.0707 0.915 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D30-6_59 3 0.0000 0.943 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_60 3 0.0000 0.943 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_68 3 0.0000 0.943 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_76 2 0.0707 0.959 0.00 0.98 0.02 0.00
#> D30-6_79 3 0.0000 0.943 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_92 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_94 1 0.0000 0.923 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_3 1 0.1637 0.899 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D30-7_4 1 0.1211 0.908 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D30-7_21 1 0.3172 0.813 0.84 0.00 0.00 0.16
#> D30-7_23 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_44 2 0.4797 0.617 0.02 0.72 0.00 0.26
#> D30-7_55 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_62 3 0.4713 0.432 0.00 0.00 0.64 0.36
#> D30-7_63 3 0.0000 0.943 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_14 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_32 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_49 3 0.0000 0.943 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_55 2 0.0000 0.978 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_62 3 0.0000 0.943 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_73 1 0.0000 0.923 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_80 1 0.0000 0.923 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 148 4.98e-21 2
#> ATC:skmeans 142 2.88e-22 3
#> ATC:skmeans 143 9.45e-21 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.
Parent node: Node02. Child nodes: Node0121-leaf , Node0122-leaf , Node0123-leaf , Node0124-leaf , Node0131-leaf , Node0132-leaf , Node0133-leaf , Node0211-leaf , Node0212 , Node0213-leaf , Node0214 , Node0221 , Node0222 , Node0223-leaf , Node0231 , Node0232 , Node0233-leaf , Node0234-leaf , Node0241 , Node0242 , Node0243-leaf .
The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:
res = res_rh["024"]
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 9944 rows and 199 columns.
#> Top rows (994) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.911 0.969 0.985 0.502 0.498 0.498
#> 3 3 1.000 0.975 0.991 0.277 0.815 0.645
#> 4 4 0.985 0.945 0.978 0.155 0.853 0.617
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_5 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-1_13 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-1_26 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-2_13 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-2_26 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-2_66 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-2_76 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-3_29 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-3_31 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-3_43 1 0.469 0.895 0.90 0.10
#> D28-3_54 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-3_85 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-3_88 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-3_90 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-4_22 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-4_28 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-4_52 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-4_53 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-4_85 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-5_16 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-5_66 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-5_88 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-6_17 2 0.242 0.954 0.04 0.96
#> D28-6_39 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-6_40 1 0.402 0.913 0.92 0.08
#> D28-6_75 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-7_50 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D28-7_68 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-7_76 2 0.141 0.974 0.02 0.98
#> D28-8_42 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-8_49 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-8_50 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D28-8_90 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D29-1_2 1 0.469 0.895 0.90 0.10
#> D29-1_65 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D29-2_7 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D29-2_49 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D29-2_61 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D29-2_65 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D29-2_88 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D29-3_12 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D29-4_8 1 0.904 0.556 0.68 0.32
#> D29-5_78 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D29-7_5 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D29-7_20 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D29-8_75 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D29-8_88 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-1_7 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-1_16 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-1_27 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-1_36 1 0.469 0.895 0.90 0.10
#> D31-1_41 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-1_50 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-1_51 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-1_62 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-1_72 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-1_82 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-1_83 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-1_84 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-1_90 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-2_4 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-2_18 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-2_20 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-2_21 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-2_26 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-2_37 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-2_40 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-2_54 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-2_59 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-2_62 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-2_77 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-2_78 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-2_84 1 0.958 0.405 0.62 0.38
#> D31-2_94 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-3_23 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-3_59 1 0.469 0.895 0.90 0.10
#> D31-3_65 1 0.795 0.699 0.76 0.24
#> D31-3_71 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-3_78 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-3_81 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-4_9 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-4_35 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-4_56 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-4_76 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-4_90 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-4_91 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-5_4 2 0.000 0.993 0.00 1.00
#> D31-5_13 1 0.000 0.977 1.00 0.00
#> D31-5_14 1 0.529 0.867 0.88 0.12
#> D31-5_19 1 0.141 0.962 0.98 0.02
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#> D31-3_23 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-3_59 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-3_65 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-3_71 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-3_78 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-3_81 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-4_9 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-4_35 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-4_56 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-4_76 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-4_90 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-4_91 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_4 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_13 1 0.2011 0.9084 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D31-5_14 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-5_19 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-5_34 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_39 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_41 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-5_47 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_51 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_57 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_60 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_64 4 0.4406 0.5770 0.00 0.30 0.00 0.70
#> D31-5_65 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_73 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-5_75 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_77 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_81 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-5_83 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_89 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_6 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-6_11 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_21 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_23 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-6_24 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_27 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-6_28 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-6_29 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_34 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-6_37 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-6_40 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_41 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-6_52 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_62 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_70 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-6_72 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-6_73 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-6_75 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_79 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-7_4 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-7_9 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_11 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_20 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-7_21 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_23 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-7_26 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D31-7_29 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-7_58 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_73 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-7_89 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-8_7 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-8_19 4 0.2647 0.8340 0.12 0.00 0.00 0.88
#> D31-8_30 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-8_37 1 0.1637 0.9310 0.94 0.00 0.00 0.06
#> D31-8_40 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-8_45 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-8_56 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-8_75 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-8_80 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-8_85 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-8_90 4 0.3172 0.8008 0.00 0.16 0.00 0.84
#> D31-8_94 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-1_25 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-1_29 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-1_42 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-1_46 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-1_63 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-1_70 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-1_78 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-1_88 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-1_91 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-2_50 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_58 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_79 2 0.4977 0.2186 0.00 0.54 0.46 0.00
#> D30-3_32 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-3_90 1 0.4994 0.0705 0.52 0.00 0.00 0.48
#> D30-3_91 2 0.0707 0.9382 0.02 0.98 0.00 0.00
#> D30-3_94 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_27 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_30 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-4_31 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-4_42 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_81 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_3 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-5_9 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_15 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-5_31 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_34 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_41 2 0.3400 0.7783 0.00 0.82 0.18 0.00
#> D30-5_42 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_50 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_61 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_90 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_5 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-6_10 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_12 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-6_20 4 0.4907 0.2598 0.42 0.00 0.00 0.58
#> D30-6_25 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-6_57 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-6_61 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-6_78 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-6_86 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-6_93 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-7_17 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_24 2 0.0000 0.9589 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_74 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-7_88 2 0.3610 0.7525 0.00 0.80 0.20 0.00
#> D30-7_90 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_4 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_8 4 0.0000 0.9549 0.00 0.00 0.00 1.00
#> D30-8_34 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_60 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_82 1 0.0000 0.9900 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-8_87 3 0.0000 1.0000 0.00 0.00 1.00 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 198 2.93e-12 2
#> ATC:skmeans 195 7.97e-43 3
#> ATC:skmeans 193 1.16e-52 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.
Parent node: Node024. Child nodes: Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02141-leaf , Node02142-leaf , Node02143-leaf , Node02144-leaf , Node02211 , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02223-leaf , Node02311-leaf , Node02312-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02411-leaf , Node02412-leaf , Node02421-leaf , Node02422-leaf .
The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:
res = res_rh["0241"]
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 8296 rows and 84 columns.
#> Top rows (830) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.979 0.991 0.506 0.494 0.494
#> 3 3 0.907 0.901 0.950 0.300 0.761 0.556
#> 4 4 0.594 0.581 0.796 0.123 0.822 0.539
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_13 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-2_26 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-3_29 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-3_54 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-4_22 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-4_28 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-4_52 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D28-5_16 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-6_75 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D28-7_50 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-1_65 1 0.958 0.394 0.62 0.38
#> D29-2_61 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D29-2_65 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-8_75 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D29-8_88 1 0.584 0.836 0.86 0.14
#> D31-1_50 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-1_62 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-1_72 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-1_82 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-1_84 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-2_20 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-2_21 2 0.402 0.914 0.08 0.92
#> D31-2_37 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-2_40 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-2_54 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-2_59 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-2_62 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-2_78 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-2_84 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-3_65 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-3_78 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-3_81 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-4_35 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-4_56 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-5_13 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-5_14 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-5_19 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-5_41 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-5_51 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-5_65 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-6_27 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-6_28 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-6_37 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-6_41 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-6_72 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-7_23 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-7_29 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-7_73 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-7_89 2 0.402 0.912 0.08 0.92
#> D31-8_19 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-8_30 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-8_37 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-8_45 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-8_75 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-8_80 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D31-8_85 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D31-8_94 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-1_42 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-1_46 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-1_88 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-2_50 1 0.327 0.929 0.94 0.06
#> D30-2_58 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-3_32 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-3_90 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-4_27 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-4_31 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-4_42 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-5_9 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-5_31 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-5_34 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-5_42 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-5_50 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-5_61 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-6_12 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-6_20 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-6_25 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-6_57 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-6_61 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-6_78 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-6_86 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-7_17 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-7_74 2 0.000 0.996 0.00 1.00
#> D30-8_4 1 0.000 0.986 1.00 0.00
#> D30-8_82 2 0.000 0.996 0.00 1.00
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> D28-1_13 3 0.0892 0.9462 0.00 0.02 0.98
#> D28-2_26 2 0.1529 0.9180 0.00 0.96 0.04
#> D28-3_29 2 0.5216 0.6804 0.00 0.74 0.26
#> D28-3_54 3 0.0892 0.9462 0.00 0.02 0.98
#> D28-4_22 3 0.0892 0.9462 0.00 0.02 0.98
#> D28-4_28 2 0.0000 0.9194 0.00 1.00 0.00
#> D28-4_52 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D28-5_16 3 0.0892 0.9462 0.00 0.02 0.98
#> D28-6_75 2 0.0000 0.9194 0.00 1.00 0.00
#> D28-7_50 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D29-1_65 2 0.6527 0.5213 0.32 0.66 0.02
#> D29-2_61 1 0.3832 0.8594 0.88 0.02 0.10
#> D29-2_65 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D29-8_75 2 0.3340 0.8581 0.00 0.88 0.12
#> D29-8_88 2 0.2066 0.8775 0.06 0.94 0.00
#> D31-1_50 1 0.0892 0.9604 0.98 0.02 0.00
#> D31-1_62 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D31-1_72 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D31-1_82 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D31-1_84 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D31-2_20 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D31-2_21 3 0.0000 0.9388 0.00 0.00 1.00
#> D31-2_37 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D31-2_40 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D31-2_54 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D31-2_59 1 0.6302 0.0861 0.52 0.00 0.48
#> D31-2_62 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D31-2_78 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D31-2_84 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D31-3_65 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D31-3_78 2 0.0000 0.9194 0.00 1.00 0.00
#> D31-3_81 3 0.0892 0.9274 0.02 0.00 0.98
#> D31-4_35 3 0.2066 0.9024 0.06 0.00 0.94
#> D31-4_56 3 0.0892 0.9462 0.00 0.02 0.98
#> D31-5_13 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D31-5_14 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D31-5_19 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_41 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_51 3 0.3686 0.8220 0.14 0.00 0.86
#> D31-5_65 3 0.0892 0.9462 0.00 0.02 0.98
#> D31-6_27 3 0.6126 0.2756 0.00 0.40 0.60
#> D31-6_28 3 0.0892 0.9462 0.00 0.02 0.98
#> D31-6_37 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_41 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D31-6_72 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D31-7_23 3 0.0000 0.9388 0.00 0.00 1.00
#> D31-7_29 1 0.0892 0.9604 0.98 0.02 0.00
#> D31-7_73 3 0.0892 0.9462 0.00 0.02 0.98
#> D31-7_89 2 0.0892 0.9071 0.02 0.98 0.00
#> D31-8_19 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D31-8_30 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D31-8_37 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D31-8_45 3 0.0892 0.9462 0.00 0.02 0.98
#> D31-8_75 1 0.0892 0.9604 0.98 0.02 0.00
#> D31-8_80 1 0.0892 0.9604 0.98 0.02 0.00
#> D31-8_85 2 0.3340 0.8596 0.00 0.88 0.12
#> D31-8_94 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D30-1_42 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D30-1_46 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D30-1_88 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D30-2_50 2 0.5835 0.4948 0.34 0.66 0.00
#> D30-2_58 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D30-3_32 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D30-3_90 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D30-4_27 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D30-4_31 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D30-4_42 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D30-5_9 1 0.0892 0.9604 0.98 0.02 0.00
#> D30-5_31 2 0.1529 0.9180 0.00 0.96 0.04
#> D30-5_34 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D30-5_42 2 0.1529 0.9180 0.00 0.96 0.04
#> D30-5_50 3 0.0892 0.9462 0.00 0.02 0.98
#> D30-5_61 3 0.2537 0.8864 0.08 0.00 0.92
#> D30-6_12 2 0.5016 0.7034 0.00 0.76 0.24
#> D30-6_20 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D30-6_25 1 0.0892 0.9684 0.98 0.00 0.02
#> D30-6_57 3 0.0892 0.9462 0.00 0.02 0.98
#> D30-6_61 2 0.0892 0.9071 0.02 0.98 0.00
#> D30-6_78 2 0.0000 0.9194 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_86 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D30-7_17 1 0.0000 0.9707 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_74 2 0.0892 0.9266 0.00 0.98 0.02
#> D30-8_4 3 0.1529 0.9160 0.04 0.00 0.96
#> D30-8_82 2 0.5835 0.5240 0.00 0.66 0.34
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> D28-1_13 3 0.1637 0.8295 0.00 0.06 0.94 0.00
#> D28-2_26 2 0.2345 0.7940 0.00 0.90 0.10 0.00
#> D28-3_29 2 0.4948 0.0822 0.00 0.56 0.44 0.00
#> D28-3_54 3 0.3335 0.8235 0.00 0.12 0.86 0.02
#> D28-4_22 3 0.4079 0.7901 0.00 0.18 0.80 0.02
#> D28-4_28 2 0.2706 0.8257 0.00 0.90 0.02 0.08
#> D28-4_52 4 0.4713 0.6020 0.36 0.00 0.00 0.64
#> D28-5_16 3 0.3030 0.7999 0.02 0.06 0.90 0.02
#> D28-6_75 2 0.3037 0.8198 0.00 0.88 0.02 0.10
#> D28-7_50 2 0.0000 0.8636 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D29-1_65 4 0.5006 0.4608 0.02 0.16 0.04 0.78
#> D29-2_61 4 0.5657 0.4685 0.16 0.00 0.12 0.72
#> D29-2_65 2 0.0707 0.8577 0.00 0.98 0.02 0.00
#> D29-8_75 2 0.6720 0.3589 0.00 0.58 0.30 0.12
#> D29-8_88 4 0.4284 0.4524 0.00 0.20 0.02 0.78
#> D31-1_50 4 0.2921 0.6050 0.14 0.00 0.00 0.86
#> D31-1_62 2 0.2345 0.8341 0.00 0.90 0.00 0.10
#> D31-1_72 4 0.4977 0.5110 0.46 0.00 0.00 0.54
#> D31-1_82 4 0.4977 0.0636 0.46 0.00 0.00 0.54
#> D31-1_84 1 0.4977 -0.3779 0.54 0.00 0.00 0.46
#> D31-2_20 1 0.4522 0.0582 0.68 0.00 0.00 0.32
#> D31-2_21 3 0.1913 0.7843 0.02 0.00 0.94 0.04
#> D31-2_37 1 0.4948 -0.3172 0.56 0.00 0.00 0.44
#> D31-2_40 4 0.4855 0.5854 0.40 0.00 0.00 0.60
#> D31-2_54 2 0.0000 0.8636 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-2_59 1 0.4088 0.5349 0.82 0.00 0.14 0.04
#> D31-2_62 2 0.2830 0.8320 0.00 0.90 0.04 0.06
#> D31-2_78 2 0.0000 0.8636 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-2_84 1 0.1211 0.6250 0.96 0.00 0.00 0.04
#> D31-3_65 1 0.0000 0.6520 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-3_78 2 0.4284 0.7553 0.00 0.78 0.02 0.20
#> D31-3_81 3 0.6370 0.3650 0.28 0.00 0.62 0.10
#> D31-4_35 1 0.6605 0.0988 0.48 0.00 0.44 0.08
#> D31-4_56 3 0.3037 0.8300 0.00 0.10 0.88 0.02
#> D31-5_13 1 0.0000 0.6520 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_14 1 0.0000 0.6520 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_19 4 0.4977 0.5110 0.46 0.00 0.00 0.54
#> D31-5_41 1 0.4994 -0.4219 0.52 0.00 0.00 0.48
#> D31-5_51 1 0.5619 0.4057 0.64 0.00 0.32 0.04
#> D31-5_65 3 0.4284 0.7714 0.00 0.20 0.78 0.02
#> D31-6_27 3 0.5355 0.5540 0.00 0.36 0.62 0.02
#> D31-6_28 3 0.2335 0.8302 0.00 0.06 0.92 0.02
#> D31-6_37 1 0.4134 0.2444 0.74 0.00 0.00 0.26
#> D31-6_41 2 0.0000 0.8636 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_72 2 0.0000 0.8636 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_23 3 0.1411 0.7940 0.02 0.00 0.96 0.02
#> D31-7_29 4 0.4855 0.5836 0.40 0.00 0.00 0.60
#> D31-7_73 3 0.3037 0.8299 0.00 0.10 0.88 0.02
#> D31-7_89 2 0.6574 0.4368 0.04 0.52 0.02 0.42
#> D31-8_19 4 0.4948 0.5385 0.44 0.00 0.00 0.56
#> D31-8_30 4 0.4907 0.5625 0.42 0.00 0.00 0.58
#> D31-8_37 1 0.1913 0.6252 0.94 0.00 0.02 0.04
#> D31-8_45 3 0.2335 0.8287 0.00 0.06 0.92 0.02
#> D31-8_75 4 0.4277 0.6294 0.28 0.00 0.00 0.72
#> D31-8_80 1 0.5594 -0.2183 0.52 0.00 0.02 0.46
#> D31-8_85 2 0.5902 0.6734 0.00 0.70 0.16 0.14
#> D31-8_94 2 0.0000 0.8636 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-1_42 1 0.0707 0.6429 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D30-1_46 1 0.0707 0.6429 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D30-1_88 1 0.0000 0.6520 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-2_50 4 0.6145 0.5009 0.08 0.20 0.02 0.70
#> D30-2_58 2 0.0000 0.8636 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-3_32 1 0.0000 0.6520 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-3_90 1 0.0707 0.6460 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D30-4_27 4 0.4624 0.6191 0.34 0.00 0.00 0.66
#> D30-4_31 1 0.0000 0.6520 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-4_42 2 0.0000 0.8636 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_9 4 0.3400 0.6219 0.18 0.00 0.00 0.82
#> D30-5_31 2 0.2647 0.7765 0.00 0.88 0.12 0.00
#> D30-5_34 2 0.0000 0.8636 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_42 2 0.3801 0.6357 0.00 0.78 0.22 0.00
#> D30-5_50 3 0.0707 0.8155 0.00 0.02 0.98 0.00
#> D30-5_61 1 0.5793 0.3417 0.60 0.00 0.36 0.04
#> D30-6_12 3 0.6299 0.3598 0.00 0.42 0.52 0.06
#> D30-6_20 1 0.0707 0.6429 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D30-6_25 1 0.0707 0.6460 0.98 0.00 0.02 0.00
#> D30-6_57 3 0.3853 0.8041 0.00 0.16 0.82 0.02
#> D30-6_61 2 0.4472 0.7373 0.00 0.76 0.02 0.22
#> D30-6_78 2 0.3335 0.8082 0.00 0.86 0.02 0.12
#> D30-6_86 2 0.0000 0.8636 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-7_17 1 0.4977 -0.3671 0.54 0.00 0.00 0.46
#> D30-7_74 2 0.0000 0.8636 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-8_4 1 0.6299 0.1672 0.52 0.00 0.42 0.06
#> D30-8_82 3 0.4907 0.4222 0.00 0.42 0.58 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 83 0.340 2
#> ATC:skmeans 81 0.453 3
#> ATC:skmeans 63 0.698 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.
Parent node: Node024. Child nodes: Node02121-leaf , Node02122-leaf , Node02123-leaf , Node02141-leaf , Node02142-leaf , Node02143-leaf , Node02144-leaf , Node02211 , Node02212-leaf , Node02213-leaf , Node02221-leaf , Node02222-leaf , Node02223-leaf , Node02311-leaf , Node02312-leaf , Node02321-leaf , Node02322-leaf , Node02411-leaf , Node02412-leaf , Node02421-leaf , Node02422-leaf .
The object with results only for a single top-value method and a single partitioning method can be extracted as:
res = res_rh["0242"]
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 7915 rows and 76 columns.
#> Top rows (792) 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)
The plots are:
k
and the heatmap of
predicted classes for each k
.k
.k
.k
.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:
k
;k
, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).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)
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 0.981 0.994 0.5000 0.499 0.499
#> 3 3 0.900 0.933 0.968 0.3134 0.815 0.640
#> 4 4 0.825 0.851 0.921 0.0773 0.954 0.867
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.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> D28-1_5 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D28-2_13 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D28-2_66 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D28-3_31 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D28-3_85 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D28-3_90 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D28-4_53 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D28-4_85 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D28-5_66 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D28-6_17 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D28-6_39 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D28-7_76 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D28-8_42 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D28-8_49 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D28-8_90 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D29-2_7 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D29-2_49 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D29-2_88 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D29-3_12 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D29-5_78 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D29-7_5 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D29-7_20 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-1_7 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-1_16 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-1_27 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-1_51 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-1_83 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-1_90 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-2_18 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-2_26 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-2_77 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-2_94 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-3_23 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-4_9 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-4_76 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-4_90 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-4_91 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-5_4 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-5_34 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-5_39 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-5_57 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-5_60 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-5_64 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-5_73 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-5_75 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-5_81 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-5_89 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-6_11 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-6_21 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-6_24 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-6_29 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-6_34 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-6_40 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-6_52 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-6_62 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-6_75 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-6_79 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-7_9 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-7_11 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-7_21 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-7_26 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D31-7_58 2 0.999 0.0769 0.48 0.52
#> D31-8_7 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-8_40 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D31-8_90 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D30-1_29 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D30-1_63 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D30-1_78 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D30-1_91 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D30-3_91 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D30-4_81 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D30-5_41 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D30-6_5 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D30-7_24 1 0.000 1.0000 1.00 0.00
#> D30-7_88 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
#> D30-8_8 2 0.000 0.9854 0.00 1.00
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> D28-1_5 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D28-2_13 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D28-2_66 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D28-3_31 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D28-3_85 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D28-3_90 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D28-4_53 3 0.0892 0.919 0.00 0.02 0.98
#> D28-4_85 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D28-5_66 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D28-6_17 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D28-6_39 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D28-7_76 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D28-8_42 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D28-8_49 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D28-8_90 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D29-2_7 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D29-2_49 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D29-2_88 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D29-3_12 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D29-5_78 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D29-7_5 1 0.0892 0.925 0.98 0.00 0.02
#> D29-7_20 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-1_7 3 0.3686 0.835 0.14 0.00 0.86
#> D31-1_16 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-1_27 3 0.5397 0.617 0.28 0.00 0.72
#> D31-1_51 3 0.0000 0.934 0.00 0.00 1.00
#> D31-1_83 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-1_90 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-2_18 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-2_26 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-2_77 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-2_94 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-3_23 3 0.0000 0.934 0.00 0.00 1.00
#> D31-4_9 1 0.5016 0.654 0.76 0.00 0.24
#> D31-4_76 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-4_90 3 0.0000 0.934 0.00 0.00 1.00
#> D31-4_91 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_4 3 0.0000 0.934 0.00 0.00 1.00
#> D31-5_34 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_39 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_57 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_60 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_64 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_73 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_75 3 0.0000 0.934 0.00 0.00 1.00
#> D31-5_81 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-5_89 1 0.4796 0.731 0.78 0.00 0.22
#> D31-6_11 3 0.4796 0.731 0.22 0.00 0.78
#> D31-6_21 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_24 1 0.5216 0.670 0.74 0.00 0.26
#> D31-6_29 3 0.4002 0.816 0.16 0.00 0.84
#> D31-6_34 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-6_40 1 0.0892 0.925 0.98 0.00 0.02
#> D31-6_52 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_62 3 0.3686 0.837 0.14 0.00 0.86
#> D31-6_75 1 0.4796 0.731 0.78 0.00 0.22
#> D31-6_79 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-7_9 3 0.0000 0.934 0.00 0.00 1.00
#> D31-7_11 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_21 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_26 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D31-7_58 3 0.0000 0.934 0.00 0.00 1.00
#> D31-8_7 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-8_40 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D31-8_90 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D30-1_29 3 0.0000 0.934 0.00 0.00 1.00
#> D30-1_63 3 0.0000 0.934 0.00 0.00 1.00
#> D30-1_78 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D30-1_91 1 0.4796 0.731 0.78 0.00 0.22
#> D30-3_91 1 0.5016 0.702 0.76 0.00 0.24
#> D30-4_81 1 0.0000 0.939 1.00 0.00 0.00
#> D30-5_41 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D30-6_5 3 0.0000 0.934 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_24 3 0.0000 0.934 0.00 0.00 1.00
#> D30-7_88 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
#> D30-8_8 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> D28-1_5 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D28-2_13 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D28-2_66 4 0.2335 0.874 0.02 0.06 0.00 0.92
#> D28-3_31 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-3_85 1 0.1411 0.872 0.96 0.00 0.02 0.02
#> D28-3_90 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-4_53 3 0.4713 0.489 0.00 0.00 0.64 0.36
#> D28-4_85 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-5_66 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D28-6_17 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D28-6_39 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D28-7_76 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D28-8_42 4 0.2921 0.970 0.00 0.14 0.00 0.86
#> D28-8_49 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D28-8_90 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D29-2_7 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D29-2_49 4 0.2921 0.970 0.00 0.14 0.00 0.86
#> D29-2_88 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D29-3_12 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D29-5_78 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D29-7_5 1 0.4977 0.163 0.54 0.00 0.00 0.46
#> D29-7_20 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-1_7 3 0.5489 0.601 0.24 0.00 0.70 0.06
#> D31-1_16 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-1_27 3 0.6594 0.503 0.24 0.00 0.62 0.14
#> D31-1_51 3 0.0707 0.795 0.00 0.00 0.98 0.02
#> D31-1_83 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-1_90 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-2_18 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-2_26 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-2_77 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-2_94 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-3_23 3 0.0000 0.798 0.00 0.00 1.00 0.00
#> D31-4_9 1 0.4581 0.703 0.80 0.00 0.12 0.08
#> D31-4_76 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-4_90 3 0.0707 0.795 0.00 0.00 0.98 0.02
#> D31-4_91 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_4 3 0.2345 0.790 0.00 0.00 0.90 0.10
#> D31-5_34 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_39 1 0.0707 0.880 0.98 0.00 0.00 0.02
#> D31-5_57 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_60 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-5_64 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_73 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_75 3 0.1211 0.788 0.00 0.00 0.96 0.04
#> D31-5_81 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-5_89 1 0.5619 0.515 0.64 0.00 0.32 0.04
#> D31-6_11 3 0.5986 0.437 0.32 0.00 0.62 0.06
#> D31-6_21 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-6_24 1 0.5619 0.515 0.64 0.00 0.32 0.04
#> D31-6_29 3 0.5106 0.602 0.24 0.00 0.72 0.04
#> D31-6_34 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-6_40 1 0.2011 0.851 0.92 0.00 0.00 0.08
#> D31-6_52 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-6_62 3 0.4755 0.655 0.20 0.00 0.76 0.04
#> D31-6_75 1 0.5619 0.515 0.64 0.00 0.32 0.04
#> D31-6_79 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_9 3 0.2921 0.771 0.00 0.00 0.86 0.14
#> D31-7_11 1 0.1913 0.861 0.94 0.00 0.02 0.04
#> D31-7_21 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-7_26 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D31-7_58 3 0.2921 0.771 0.00 0.00 0.86 0.14
#> D31-8_7 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D31-8_40 1 0.1913 0.861 0.94 0.00 0.02 0.04
#> D31-8_90 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-1_29 3 0.0707 0.800 0.00 0.00 0.98 0.02
#> D30-1_63 3 0.2011 0.791 0.00 0.00 0.92 0.08
#> D30-1_78 2 0.0000 1.000 0.00 1.00 0.00 0.00
#> D30-1_91 1 0.5619 0.515 0.64 0.00 0.32 0.04
#> D30-3_91 1 0.5619 0.515 0.64 0.00 0.32 0.04
#> D30-4_81 1 0.0000 0.888 1.00 0.00 0.00 0.00
#> D30-5_41 4 0.2921 0.970 0.00 0.14 0.00 0.86
#> D30-6_5 3 0.1211 0.799 0.00 0.00 0.96 0.04
#> D30-7_24 3 0.2921 0.771 0.00 0.00 0.86 0.14
#> D30-7_88 4 0.2921 0.970 0.00 0.14 0.00 0.86
#> D30-8_8 2 0.0000 1.000 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)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
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:
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
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:
which_row
: row indices corresponding to the input matrix.fdr
: FDR for the differential test. mean_x
: The mean value in group x.scaled_mean_x
: The mean value in group x after rows are scaled.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")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k
:
collect_classes(res)
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 label(p-value) k
#> ATC:skmeans 75 1.96e-11 2
#> ATC:skmeans 76 4.53e-11 3
#> ATC:skmeans 73 5.78e-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.
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