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我有兴趣使用 pvclust R 包来确定我使用 R 中的常规层次聚类 hclust 函数生成的集群的重要性。我有一个数据矩阵,其中包含约 8000 个基因及其在 4 个发育时间点的表达值。下面的代码显示了我用来对数据执行常规层次聚类的方法。我的第一个问题是:有没有办法获取 hr.dendrogram 图并将其应用于 pvclust?其次,pvclust 似乎对列进行了聚类,并且它似乎更适合跨列而不是像我想要的行进行比较的数据(我已经看到了许多使用 pvclust 对样本而不是基因进行聚类的例子)。有没有人以与我想做的类似的方式使用 pvclust?我的常规层次聚类的简单代码如下:

mydata<-read.table("Developmental.genes",header=TRUE, row.names=1)
mydata<-na.omit(mydata)
data.corr <-cor(t(mydata),method="pearson")
d<-as.dist(1-data.corr)
hr<-hclust(d,method="complete",members=NULL)
hr.dendrogram.<-plot(as.dendrogram(hr))

我很感激这方面的任何帮助!

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Why not just use pvclust first like fit<-pvclust(distance.matrix, method.hclust="ward", nboot=1000, method.dist="eucl"). After that fit$hclust will be equal to hclust(distance.matrix).

于 2013-04-13T23:48:24.363 回答