怎么用R包mclust對樣本進行聚類

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使用方法:

$Rscript ../scripts/mclust_analysis.r -h
usage: ../scripts/mclust_analysis.r [-h] -i gene_data -m metadata [--mclust]
                                    [-g group] [-n model_name] [-o outdir]
                                    [-p prefix]

mclust analysis:https://www.億速云.com/article/1580

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -i gene_data, --gene_data gene_data
                        input data file path[required]
  -m metadata, --metadata metadata
                        input clinical information file path[required]
  --mclust              whether to cluster the samples[optional,default:False]
  -g group, --group group
                        Group the samples into several
                        categories[optional,default:3]
  -n model_name, --model_name model_name
                        input the model category to use[optional,default:VVE]
  -o outdir, --outdir outdir
                        output file directory[optional,default cwd]
  -p prefix, --prefix prefix
                        out file name prefix[optional,default metadata]

參數說明：

-i 輸入基因的表達數據：

-m 輸入樣本的臨床信息：

--mclust 是否對樣本進行聚類

第一次運行腳本不進行聚類，通過返回的BIC（貝葉斯信息判別標準）結果選擇合適的聚類數和模型類別

-n 輸入選擇的模型類別

mclust包中提供了14種模型（EII、VII、EEI、VEI、EVI、VVI、EEE、EVE、VEE、VVE、EEV、VEV、EVV、VVV）

-g 輸入合適的聚類數

使用舉例：

#第一次運行不指定g和n，通過BIC結果選擇合適的g和n

$Rscript ../scripts/mclust_analysis.r -i m6a_gene_TPM.tsv -m ../metadata_surv_immu.tsv

#再次運行指定g和n，進行聚類

Rscript ../scripts/mclust_analysis.r -i m6a_gene_TPM.tsv \
    -m ../metadata_surv_immu.tsv --mclust -g 3 -n VVE

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