# HG changeset patch
# User iuc
# Date 1618513138 0
# Node ID c8434a623268ef7248278e2fe4522e95e684dafc
# Parent 69018f285aa36160610797bbb76ae758f59e8470
"planemo upload for repository https://github.com/galaxyproject/tools-iuc/tree/master/tools/raceid3 commit 53916f6803b93234f992f5fd4fad61d7013d82af"
diff -r 69018f285aa3 -r c8434a623268 macros.xml
--- a/macros.xml Wed Jan 29 17:18:23 2020 -0500
+++ b/macros.xml Thu Apr 15 18:58:58 2021 +0000
@@ -25,8 +25,8 @@
return(unlist(strsplit(string,",")))
}
- 3
- 1
+ 0.2.3
+ 0
- r-raceid
- bioconductor-scran
+ r-raceid
+
diff -r 69018f285aa3 -r c8434a623268 macros_cheetah.xml
--- a/macros_cheetah.xml Wed Jan 29 17:18:23 2020 -0500
+++ b/macros_cheetah.xml Thu Apr 15 18:58:58 2021 +0000
@@ -127,15 +127,19 @@
outlier.rfcorrect\$nbfactor = as.integer( '$outlier.use.nbfactor' )
#end if
+cluster.compumap = formals(compumap)
cluster.comptsne = formals(comptsne)
cluster.compfr = formals(compfr)
cluster.comptsne\$perplexity = as.integer( '$tsne.perplexity' )
cluster.compfr\$knn = as.integer( '$tsne.knn' )
+cluster.compumap\$n_neighbors = as.integer( '$tsne.umap_nn' )
#if str($tsne.use.def) == "no":
cluster.comptsne\$initial_cmd = as.logical( '$tsne.use.initial_cmd' )
cluster.comptsne\$rseed = as.integer( '$tsne.use.rseed_tsne' )
cluster.compfr\$rseed = as.integer( '$tsne.use.rseed_fr' )
+cluster.compumap\$n_epochs = as.integer( '$tsne.use.umap_epochs' )
+cluster.compumap\$min_dist = as.numeric( '$tsne.use.umap_min_dist' )
#end if
genelist.tablelim = as.integer( '$extra.tablelim' )
@@ -227,6 +231,7 @@
perform.diffgene = TRUE
plotdiffg\$Aname = '$diffgtest.set_a.name_set'
plotdiffg\$Bname = '$diffgtest.set_b.name_set'
+plotdiffg\$... = NULL
gfdat.A.use = list()
gfdat.B.use = list()
@@ -294,7 +299,7 @@
pstc.plotgraph\$showCells = as.logical( '$plotgraph.showcells' )
pstc.plotgraph\$scthr = as.numeric( '$plotgraph.scthr' )
#if str($plotgraph.use.def) == "no":
-pstc.plotgraph\$showTsne = as.logical( '$plotgraph.use.showtsne' )
+##pstc.plotgraph\$showTsne = as.logical( '$plotgraph.use.showtsne' )
pstc.plotgraph\$tp = as.numeric( '$plotgraph.use.tp' )
#end if
diff -r 69018f285aa3 -r c8434a623268 raceid_inspecttrajectories.xml
--- a/raceid_inspecttrajectories.xml Wed Jan 29 17:18:23 2020 -0500
+++ b/raceid_inspecttrajectories.xml Thu Apr 15 18:58:58 2021 +0000
@@ -1,4 +1,4 @@
-
+
inspects branches of a lineage tree
macros.xml
@@ -90,7 +90,6 @@
use_log
-
@@ -108,7 +107,7 @@
-
+
@@ -126,7 +125,7 @@
-
+
@@ -144,7 +143,7 @@
-
+
@@ -185,7 +184,7 @@
-
+
0))
- filt.lib <- log10(colSums(getfdata(sc)))
- filt.feat <- log10(colSums(getfdata(sc)>0))
+ raw_lib <- log10(colSums(as.matrix(sc@expdata)))
+ raw_feat <- log10(colSums(as.matrix(sc@expdata) > 0))
+ filt_lib <- log10(colSums(as.matrix(getfdata(sc))))
+ filt_feat <- log10(colSums(as.matrix(getfdata(sc) > 0)))
- if (filt.geqone){
- filt.feat <- log10(colSums(getfdata(sc)>=1))
+ if (filt.geqone) {
+ filt_feat <- log10(colSums(as.matrix(getfdata(sc) >= 1))) # nolint
}
br <- 50
- ## Determine limits on plots based on the unfiltered data
- ## (doesn't work, R rejects limits and norm data is too different to compare to exp data
- ## so let them keep their own ranges)
-
- ## betterrange <- function(floatval){
- ## return(10 * (floor(floatval / 10) + 1))
- ## }
-
- ## tmp.lib <- hist(raw.lib, breaks=br, plot=F)
- ## tmp.feat <- hist(raw.feat, breaks=br, plot=F)
-
- ## lib.y_lim <- c(0,betterrange(max(tmp.lib$counts)))
- ## lib.x_lim <- c(0,betterrange(max(tmp.lib$breaks)))
-
- ## feat.y_lim <- c(0,betterrange(max(tmp.feat$counts)))
- ## feat.x_lim <- c(0,betterrange(max(tmp.feat$breaks)))
-
- par(mfrow=c(2,2))
- print(hist(raw.lib, breaks=br, main="RawData Log10 LibSize")) # , xlim=lib.x_lim, ylim=lib.y_lim)
- print(hist(raw.feat, breaks=br, main="RawData Log10 NumFeat")) #, xlim=feat.x_lim, ylim=feat.y_lim)
- print(hist(filt.lib, breaks=br, main="FiltData Log10 LibSize")) # , xlim=lib.x_lim, ylim=lib.y_lim)
- tmp <- hist(filt.feat, breaks=br, main="FiltData Log10 NumFeat") # , xlim=feat.x_lim, ylim=feat.y_lim)
+ par(mfrow = c(2, 2))
+ print(hist(raw_lib, breaks = br, main = "RawData Log10 LibSize"))
+ print(hist(raw_feat, breaks = br, main = "RawData Log10 NumFeat"))
+ print(hist(filt_lib, breaks = br, main = "FiltData Log10 LibSize"))
+ tmp <- hist(filt_feat, breaks = br, main = "FiltData Log10 NumFeat")
print(tmp)
## required, for extracting midpoint
- unq <- unique(filt.feat)
- if (length(unq) == 1){
- abline(v=unq, col="red", lw=2)
- text(tmp$mids, table(filt.feat)[[1]] - 100, pos=1, paste(10^unq, "\nFeatures\nin remaining\nCells", sep=""), cex=0.8)
+ unq <- unique(filt_feat)
+ if (length(unq) == 1) {
+ abline(v = unq, col = "red", lw = 2)
+ text(tmp$mids, table(filt_feat)[[1]] - 100, pos = 1,
+ paste(10^unq, "\nFeatures\nin remaining\nCells",
+ sep = ""), cex = 0.8)
}
- if (filt.use.ccorrect){
- par(mfrow=c(2,2))
+ if (filt.use.ccorrect) {
+ par(mfrow = c(2, 2))
sc <- do.call(CCcorrect, c(sc, filt.ccc))
- print(plotdimsat(sc, change=T))
- print(plotdimsat(sc, change=F))
+ print(plotdimsat(sc, change = T))
+ print(plotdimsat(sc, change = F))
}
return(sc)
}
-do.cluster <- function(sc){
+do.cluster <- function(sc) { # nolint
sc <- do.call(compdist, c(sc, clust.compdist))
sc <- do.call(clustexp, c(sc, clust.clustexp))
- if (clust.clustexp$sat){
- print(plotsaturation(sc, disp=F))
- print(plotsaturation(sc, disp=T))
+ if (clust.clustexp$sat) {
+ print(plotsaturation(sc, disp = F))
+ print(plotsaturation(sc, disp = T))
}
print(plotjaccard(sc))
return(sc)
}
-do.outlier <- function(sc){
+do.outlier <- function(sc) { # nolint
sc <- do.call(findoutliers, c(sc, outlier.findoutliers))
- if (outlier.use.randomforest){
+ if (outlier.use.randomforest) {
sc <- do.call(rfcorrect, c(sc, outlier.rfcorrect))
}
print(plotbackground(sc))
@@ -93,54 +79,57 @@
print(plotoutlierprobs(sc))
## Heatmaps
test1 <- list()
- test1$side = 3
- test1$line = 0 #1 #3
+ test1$side <- 3
+ test1$line <- 0 #1 #3
- x <- clustheatmap(sc, final=FALSE)
- print(do.call(mtext, c(paste("(Initial)"), test1))) ## spacing is a hack
- x <- clustheatmap(sc, final=TRUE)
- print(do.call(mtext, c(paste("(Final)"), test1))) ## spacing is a hack
+ x <- clustheatmap(sc, final = FALSE)
+ print(do.call(mtext, c(paste("(Initial)"), test1)))
+ x <- clustheatmap(sc, final = TRUE)
+ print(do.call(mtext, c(paste("(Final)"), test1)))
return(sc)
}
-do.clustmap <- function(sc){
+do.clustmap <- function(sc) { # nolint
sc <- do.call(comptsne, c(sc, cluster.comptsne))
sc <- do.call(compfr, c(sc, cluster.compfr))
+ sc <- do.call(compumap, c(sc, cluster.compumap))
return(sc)
}
-mkgenelist <- function(sc){
+mkgenelist <- function(sc) {
## Layout
test <- list()
- test$side = 3
- test$line = 0 #1 #3
- test$cex = 0.8
+ test$side <- 4
+ test$line <- -2
+ test$cex <- 0.8
df <- c()
options(cex = 1)
- lapply(unique(sc@cpart), function(n){
- dg <- clustdiffgenes(sc, cl=n, pvalue=genelist.pvalue)
+ plot.new()
+ lapply(unique(sc@cpart), function(n) {
+ dg <- clustdiffgenes(sc, cl = n, pvalue = genelist.pvalue)$dg
- dg.goi <- dg[dg$fc > genelist.foldchange,]
- dg.goi.table <- head(dg.goi, genelist.tablelim)
- df <<- rbind(df, cbind(n, dg.goi.table))
+ dg_goi <- dg[dg$fc > genelist.foldchange, ]
+ dg_goi_table <- head(dg_goi, genelist.tablelim)
+ df <<- rbind(df, cbind(n, dg_goi_table))
- goi <- head(rownames(dg.goi.table), genelist.plotlim)
+ goi <- head(rownames(dg_goi_table), genelist.plotlim)
+
print(plotmarkergenes(sc, goi))
- buffer <- paste(rep("", 36), collapse=" ")
- print(do.call(mtext, c(paste(buffer, "Cluster ",n), test))) ## spacing is a hack
- test$line=-1
- print(do.call(mtext, c(paste(buffer, "Sig. Genes"), test))) ## spacing is a hack
- test$line=-2
- print(do.call(mtext, c(paste(buffer, "(fc > ", genelist.foldchange,")"), test))) ## spacing is a hack
-
+ buffer <- paste(rep("", 36), collapse = " ")
+ print(do.call(mtext, c(paste(buffer, "Cluster ", n), test)))
+ test$line <- -1
+ print(do.call(mtext, c(paste(buffer, "Sig. Genes"), test)))
+ test$line <- 0
+ print(do.call(mtext, c(paste(buffer, "(fc > ",
+ genelist.foldchange, ")"), test)))
})
- write.table(df, file=out.genelist, sep="\t", quote=F)
+ write.table(df, file = out.genelist, sep = "\t", quote = F)
}
-writecellassignments <- function(sc){
+writecellassignments <- function(sc) {
dat <- sc@cluster$kpart
tab <- data.frame(row.names = NULL,
cells = names(dat),
@@ -148,30 +137,38 @@
cluster.final = sc@cpart,
is.outlier = names(dat) %in% sc@out$out)
- write.table(tab, file=out.assignments, sep="\t", quote=F, row.names = F)
+ write.table(tab, file = out.assignments, sep = "\t",
+ quote = F, row.names = F)
}
pdf(out.pdf)
-if (use.filtnormconf){
+if (use.filtnormconf) {
sc <- do.filter(sc)
- message(paste(" - Source:: genes:",nrow(sc@expdata),", cells:",ncol(sc@expdata)))
- message(paste(" - Filter:: genes:",nrow(getfdata(sc)),", cells:",ncol(getfdata(sc))))
+ message(paste(" - Source:: genes:", nrow(sc@expdata),
+ ", cells:", ncol(sc@expdata)))
+ message(paste(" - Filter:: genes:", nrow(as.matrix(getfdata(sc))),
+ ", cells:", ncol(as.matrix(getfdata(sc)))))
message(paste(" :: ",
- sprintf("%.1f", 100 * nrow(getfdata(sc))/nrow(sc@expdata)), "% of genes remain,",
- sprintf("%.1f", 100 * ncol(getfdata(sc))/ncol(sc@expdata)), "% of cells remain"))
- write.table(as.matrix(sc@ndata), file=out.table, col.names=NA, row.names=T, sep="\t", quote=F)
+ sprintf("%.1f", 100 * nrow(as.matrix(
+ getfdata(sc))) / nrow(sc@expdata)),
+ "% of genes remain,",
+ sprintf("%.1f", 100 * ncol(as.matrix(
+ getfdata(sc))) / ncol(sc@expdata)),
+ "% of cells remain"))
+ write.table(as.matrix(sc@ndata), file = out.table, col.names = NA,
+ row.names = T, sep = "\t", quote = F)
}
-if (use.cluster){
- par(mfrow=c(2,2))
+if (use.cluster) {
+ par(mfrow = c(2, 2))
sc <- do.cluster(sc)
- par(mfrow=c(2,2))
+ par(mfrow = c(2, 2))
sc <- do.outlier(sc)
- par(mfrow=c(2,2), mar=c(1,1,6,1))
+ par(mfrow = c(2, 2), mar = c(1, 1, 6, 1))
sc <- do.clustmap(sc)
mkgenelist(sc)
diff -r 69018f285aa3 -r c8434a623268 scripts/clusterinspect.R
--- a/scripts/clusterinspect.R Wed Jan 29 17:18:23 2020 -0500
+++ b/scripts/clusterinspect.R Thu Apr 15 18:58:58 2021 +0000
@@ -1,9 +1,9 @@
#!/usr/bin/env R
-VERSION = "0.5"
+VERSION <- "0.5" # nolint
-args = commandArgs(trailingOnly = T)
+args <- commandArgs(trailingOnly = T)
-if (length(args) != 1){
+if (length(args) != 1) {
message(paste("VERSION:", VERSION))
stop("Please provide the config file")
}
@@ -13,117 +13,124 @@
## layout
test <- list()
-test$side = 3
-test$line = 3
+test$side <- 3
+test$line <- 3
-do.plotting <- function(sc){
+do.plotting <- function(sc) { # nolint
- sc.tmp <- sc
+ sc_tmp <- sc
## If it's a subset, we need to get clever and subset specific parts
- if (!(is.null(plotting.cln) || is.na(plotting.cln))){
- cellstokeep <- names(sc.tmp@cpart[sc.tmp@cpart %in% plotting.cln])
+ if (!(is.null(plotting.cln) || is.na(plotting.cln))) {
+ cellstokeep <- names(sc_tmp@cpart[sc_tmp@cpart %in% plotting.cln])
## Subselect partitions for initial and final clusters
- sc.tmp@cpart <- sc.tmp@cpart[cellstokeep]
- sc.tmp@cluster$kpart <- sc.tmp@cluster$kpart[cellstokeep]
+ sc_tmp@cpart <- sc_tmp@cpart[cellstokeep]
+ sc_tmp@cluster$kpart <- sc_tmp@cluster$kpart[cellstokeep]
## Subselect tSNE and FR data
- ## - Note: no names in tsne, so we assume it follows the ndata naming
- sc.tmp@tsne <- sc.tmp@tsne[colnames(sc.tmp@ndata) %in% cellstokeep,]
- sc.tmp@fr <- sc.tmp@fr[cellstokeep,]
+ sc_tmp@tsne <- sc_tmp@tsne[colnames(sc_tmp@ndata) %in% cellstokeep, ]
+ sc_tmp@umap <- sc_tmp@umap[colnames(sc_tmp@ndata) %in% cellstokeep, ]
+ sc_tmp@fr <- sc_tmp@fr[cellstokeep, ]
}
- print(plotmap(sc.tmp, final = FALSE, fr = FALSE))
+ print(plotmap(sc_tmp, final = FALSE, fr = FALSE))
print(do.call(mtext, c("Initial Clustering tSNE", test)))
- print(plotmap(sc.tmp, final = TRUE, fr = FALSE))
+ print(plotmap(sc_tmp, final = TRUE, fr = FALSE))
print(do.call(mtext, c("Final Clustering tSNE", test)))
- print(plotmap(sc.tmp, final = FALSE, fr = TRUE))
+ print(plotmap(sc_tmp, final = FALSE, um = TRUE))
+ print(do.call(mtext, c("Initial Clustering UMAP", test)))
+ print(plotmap(sc_tmp, final = TRUE, um = TRUE))
+ print(do.call(mtext, c("Final Clustering UMAP", test)))
+ print(plotmap(sc_tmp, final = FALSE, fr = TRUE))
print(do.call(mtext, c("Initial Clustering Fruchterman-Reingold", test)))
- print(plotmap(sc.tmp, final = TRUE, fr = TRUE))
+ print(plotmap(sc_tmp, final = TRUE, fr = TRUE))
print(do.call(mtext, c("Final Clustering Fruchterman-Reingold", test)))
}
-do.inspect.symbolmap <- function(sc){
- if (!is.null(plotsym.use.typeremoveregex)){
- plotsym$types = sub(plotsym.use.typeremoveregex, "", colnames(sc@ndata))
+do.inspect.symbolmap <- function(sc) { # nolint
+ if (!is.null(plotsym.use.typeremoveregex)) {
+ plotsym$types <- sub(plotsym.use.typeremoveregex, "",
+ colnames(sc@ndata))
- if (!is.null(plotsym.use.typeremoveregex.subselect)){
- plotsym$subset = plotsym$types[grep(plotsym.use.typeremoveregex.subselect, plotsym$types)]
+ if (!is.null(plotsym.use.typeremoveregex.subselect)) {
+ plotsym$subset <- plotsym$types[grep(
+ plotsym.use.typeremoveregex.subselect,
+ plotsym$types)]
}
}
- plotsym$fr = FALSE
+ plotsym$fr <- FALSE
print(do.call(plotsymbolsmap, c(sc, plotsym)))
print(do.call(mtext, c("Symbols tSNE", test)))
- plotsym$fr = TRUE
+ plotsym$fr <- TRUE
print(do.call(plotsymbolsmap, c(sc, plotsym)))
print(do.call(mtext, c("Symbols FR", test)))
}
-do.inspect.diffgene <- function(sc){
+do.inspect.diffgene <- function(sc) { # nolint
- getSubNames <- function(lob, sc){
- use.names <- NULL
- if (!is.null(lob$manual)){
- use.names <- lob$manual
+ getSubNames <- function(lob, sc) { # nolint
+ use_names <- NULL
+ if (!is.null(lob$manual)) {
+ use_names <- lob$manual
}
- else if (!is.null(lob$regex)){
+ else if (!is.null(lob$regex)) {
nm <- colnames(sc@ndata)
- use.names <- nm[grep(lob$regex, nm)]
+ use_names <- nm[grep(lob$regex, nm)]
}
- else if (!is.null(lob$cln)){
- use.names <- names(sc@cpart)[sc@cpart %in% lob$cln]
+ else if (!is.null(lob$cln)) {
+ use_names <- names(sc@cpart)[sc@cpart %in% lob$cln]
}
- if (is.null(use.names)){
+ if (is.null(use_names)) {
stop("A or B names not given!")
}
- return(use.names)
+ return(use_names)
}
- A <- getSubNames(gfdat.A.use, sc)
- B <- getSubNames(gfdat.B.use, sc)
+ A <- getSubNames(gfdat.A.use, sc) # nolint
+ B <- getSubNames(gfdat.B.use, sc) # nolint
- fdat <- getfdata(sc, n=c(A,B))
- dexp <- diffexpnb(fdat, A=A, B=B)
+ fdat <- getfdata(sc, n = c(A, B))
+ dexp <- diffexpnb(fdat, A = A, B = B)
## options for diffexpnb are mostly about DESeq, ignore
- plotdiffg$x = dexp
+ plotdiffg$x <- dexp
print(do.call(plotdiffgenesnb, c(plotdiffg)))
print(do.call(mtext, c("Diff Genes", test)))
}
-do.inspect.genesofinterest <- function(sc){
- if (is.null(plotexp$n)){ ## No title, and one gene? Use gene name
- if (length(plotexp$g) == 1){
+do.inspect.genesofinterest <- function(sc) { # nolint
+ if (is.null(plotexp$n)) { ## No title, and one gene? Use gene name
+ if (length(plotexp$g) == 1) {
plotexp$n <- plotexp$g
} else {
- plotexp$n <- paste(plotexp$g, collapse=", ")
+ plotexp$n <- paste(plotexp$g, collapse = ", ")
}
}
title <- paste(":", plotexp$n)
plotexp$n <- ""
- plotexp$logsc=FALSE; plotexp$fr = FALSE
+ plotexp$logsc <- FALSE; plotexp$fr <- FALSE
print(do.call(plotexpmap, c(sc, plotexp)))
print(do.call(mtext, c(paste("tSNE", title), test)))
- plotexp$logsc=TRUE; plotexp$fr = FALSE
+ plotexp$logsc <- TRUE; plotexp$fr <- FALSE
print(do.call(plotexpmap, c(sc, plotexp)))
print(do.call(mtext, c(paste("tSNE (Log)", title), test)))
- plotexp$logsc=FALSE; plotexp$fr = TRUE
+ plotexp$logsc <- FALSE; plotexp$fr <- TRUE
print(do.call(plotexpmap, c(sc, plotexp)))
print(do.call(mtext, c(paste("FR", title), test)))
- plotexp$logsc=TRUE; plotexp$fr = TRUE
+ plotexp$logsc <- TRUE; plotexp$fr <- TRUE
print(do.call(plotexpmap, c(sc, plotexp)))
print(do.call(mtext, c(paste("FR (Log)", title), test)))
- if (!is.null(plotmarkg$samples)){
+ if (!is.null(plotmarkg$samples)) {
reg <- plotmarkg$samples
- plotmarkg$samples <- sub("(\\_\\d+)$","", colnames(sc@ndata))
+ plotmarkg$samples <- sub("(\\_\\d+)$", "", colnames(sc@ndata))
}
print(do.call(plotmarkergenes, c(sc, plotmarkg)))
}
diff -r 69018f285aa3 -r c8434a623268 scripts/pseudotemporal.R
--- a/scripts/pseudotemporal.R Wed Jan 29 17:18:23 2020 -0500
+++ b/scripts/pseudotemporal.R Thu Apr 15 18:58:58 2021 +0000
@@ -1,9 +1,9 @@
#!/usr/bin/env R
-VERSION = "0.1"
+VERSION <- "0.1" # nolint
-args = commandArgs(trailingOnly = T)
+args <- commandArgs(trailingOnly = T) # nolint
-if (length(args) != 1){
+if (length(args) != 1) {
message(paste("VERSION:", VERSION))
stop("Please provide the config file")
}
@@ -12,37 +12,44 @@
source(args[1])
test <- list()
-test$side = 3
-test$line = 3
+test$side <- 3
+test$line <- 3
second <- test
-second$cex = 0.5
-second$line = 2.5
+second$cex <- 0.5
+second$line <- 2.5
-do.pseudotemp <- function(sc){
+do.pseudotemp <- function(sc) { # nolint
pdf(out.pdf)
ltr <- Ltree(sc)
ltr <- compentropy(ltr)
ltr <- do.call(projcells, c(ltr, pstc.projc))
ltr <- do.call(projback, c(ltr, pstc.projb))
ltr <- lineagegraph(ltr)
- ltr <- do.call(comppvalue, c(ltr, pstc.comppval))
+ ltr <- do.call(comppvalue, c(ltr, pstc.comppval))
x <- do.call(compscore, c(ltr, pstc.compscore))
print(do.call(mtext, c("Compute Score", test)))
- print(do.call(mtext, c("No. of inter-cluster links / Delta median entropy of each cluster / StemID2 score (combination of both)", second)))
+ print(do.call(mtext, c(paste0("No. of inter-cluster links / ",
+ "Delta median entropy of each cluster / ",
+ "StemID2 score (combination of both)"),
+ second)))
plotdistanceratio(ltr)
print(do.call(mtext, c("Cell-to-Cell Distance Ratio", test)))
- print(do.call(mtext, c("Original vs High-dimensional Embedded Space", second)))
+ print(do.call(mtext, c("Original vs High-dimensional Embedded Space",
+ second)))
do.call(plotgraph, c(ltr, pstc.plotgraph))
- print(do.call(mtext, c("Lineage Trajectories ", test)))
- print(do.call(mtext, c("Colour = Level of Significance, Width = Link Score ", second)))
+ print(do.call(mtext, c(paste0(c("Lineage Trajectories", rep(" ", 54)),
+ collapse = ""), test)))
+ print(do.call(mtext, c(paste0(c(paste0("Colour = Level of Significance, ",
+ "Width = Link Score"),
+ rep(" ", 106)), collapse = ""), second)))
plotspantree(ltr)
print(do.call(mtext, c("Minimum Spanning Tree", test)))
- plotprojections(ltr)
+ plotspantree(ltr, projections = TRUE)
print(do.call(mtext, c("Minimum Spanning Tree", test)))
print(do.call(mtext, c("Cells Projected onto Links", second)))
- test$side = 4
- test$line = 0
+ test$side <- 4
+ test$line <- 0
plotlinkscore(ltr)
print(do.call(mtext, c("Link Score", test)))
projenrichment(ltr)
diff -r 69018f285aa3 -r c8434a623268 scripts/trajectoryinspect.R
--- a/scripts/trajectoryinspect.R Wed Jan 29 17:18:23 2020 -0500
+++ b/scripts/trajectoryinspect.R Thu Apr 15 18:58:58 2021 +0000
@@ -1,9 +1,9 @@
#!/usr/bin/env R
-VERSION = "0.2"
+VERSION <- "0.2" # nolint
-args = commandArgs(trailingOnly = T)
+args <- commandArgs(trailingOnly = T)
-if (length(args) != 1){
+if (length(args) != 1) {
message(paste("VERSION:", VERSION))
stop("Please provide the config file")
}
@@ -13,17 +13,17 @@
source(args[1])
test <- list()
-test$side = 3
-test$line = 2.5
+test$side <- 3
+test$line <- 2.5
second <- test
-second$cex = 0.5
-second$line = 2.5
+second$cex <- 0.5
+second$line <- 2.5
-do.trajectoryinspection.stemID <- function(ltr){
- makeBranchLink <- function(i,j,k){
- ingoing <- paste(sort(c(i,j)), collapse=".")
- outgoing <- paste(sort(c(j,k)), collapse=".")
- messed <- sort(c(ingoing,outgoing))
+do.trajectoryinspection.stemID <- function(ltr) { # nolint
+ makeBranchLink <- function(i, j, k) { # nolint
+ ingoing <- paste(sort(c(i, j)), collapse = ".")
+ outgoing <- paste(sort(c(j, k)), collapse = ".")
+ messed <- sort(c(ingoing, outgoing))
return(list(messed[[1]], messed[[2]]))
}
@@ -34,88 +34,99 @@
)
write.table(
head(bra$diffgenes$z, trjsid.numdiffgenes),
- file=out.diffgenes)
+ file = out.diffgenes)
- par(mfrow = c(2,2), cex=0.5)
- print(do.call(plotmap, c(bra$scl, final=FALSE, fr=FALSE)))
+ par(mfrow = c(3, 2), cex = 0.5)
+ print(do.call(plotmap, c(bra$scl, final = FALSE, fr = FALSE)))
print(do.call(mtext, c("Initial Clusters (tSNE)", test)))
- print(do.call(plotmap, c(bra$scl, final=TRUE, fr=FALSE)))
+ print(do.call(plotmap, c(bra$scl, final = TRUE, fr = FALSE)))
print(do.call(mtext, c("Final Clusters (tSNE)", test)))
- print(do.call(plotmap, c(bra$scl, final=FALSE, fr=TRUE)))
+ print(do.call(plotmap, c(bra$scl, final = FALSE, um = TRUE)))
+ print(do.call(mtext, c("Initial Clusters (UMAP)", test)))
+ print(do.call(plotmap, c(bra$scl, final = TRUE, um = TRUE)))
+ print(do.call(mtext, c("Final Clusters (UMAP)", test)))
+ print(do.call(plotmap, c(bra$scl, final = FALSE, fr = TRUE)))
print(do.call(mtext, c("Initial Clusters (F-R)", test)))
- print(do.call(plotmap, c(bra$scl, final=TRUE, fr=TRUE)))
+ print(do.call(plotmap, c(bra$scl, final = TRUE, fr = TRUE)))
print(do.call(mtext, c("Final Clusters (F-R)", test)))
}
-do.trajectoryinspection.fateID <- function(ltr){
+do.trajectoryinspection.fateID <- function(ltr) { # nolint
n <- do.call(cellsfromtree, c(ltr, trjfid.cellsfrom))
x <- getfdata(ltr@sc)
- trjfid.filterset$x = x
- trjfid.filterset$n = n$f
+ trjfid.filterset$x <- x
+ trjfid.filterset$n <- n$f
fs <- do.call(filterset, c(trjfid.filterset))
- trjfid.getsom$x = fs
+ trjfid.getsom$x <- fs
s1d <- do.call(getsom, c(trjfid.getsom))
- trjfid.procsom$s1d = s1d
+ trjfid.procsom$s1d <- s1d
ps <- do.call(procsom, c(trjfid.procsom))
y <- ltr@sc@cpart[n$f]
fcol <- ltr@sc@fcol
- trjfid.plotheat$xpart = y
- trjfid.plotheat$xcol = fcol
+ trjfid.plotheat$xpart <- y
+ trjfid.plotheat$xcol <- fcol
+
+ test$side <- 3
+ test$line <- 3
##Plot average z-score for all modules derived from the SOM:
- trjfid.plotheat$x = ps$nodes.z
- trjfid.plotheat$ypart = unique(ps$nodes)
+ trjfid.plotheat$x <- ps$nodes.z
+ trjfid.plotheat$ypart <- unique(ps$nodes)
print(do.call(plotheatmap, c(trjfid.plotheat)))
- print(do.call(mtext, c("Average z-score for all modules derived from SOM", test)))
+ print(do.call(mtext, c("Average z-score for all modules derived from SOM",
+ test)))
##Plot z-score profile of each gene ordered by SOM modules:
- trjfid.plotheat$x = ps$all.z
- trjfid.plotheat$ypart = ps$nodes
+ trjfid.plotheat$x <- ps$all.z
+ trjfid.plotheat$ypart <- ps$nodes
print(do.call(plotheatmap, c(trjfid.plotheat)))
- print(do.call(mtext, c("z-score profile of each gene ordered by SOM modules", test)))
+ print(do.call(mtext, c(paste0("z-score profile of each gene",
+ "ordered by SOM modules"), test)))
##Plot normalized expression profile of each gene ordered by SOM modules:
- trjfid.plotheat$x = ps$all.e
- trjfid.plotheat$ypart = ps$nodes
+ trjfid.plotheat$x <- ps$all.e
+ trjfid.plotheat$ypart <- ps$nodes
print(do.call(plotheatmap, c(trjfid.plotheat)))
- print(do.call(mtext, c("Normalized expression profile of each gene ordered by SOM modules", test)))
- ##Plot binarized expression profile of each gene (z-score < -1, -1 < z-score < 1, z-score > 1):
- trjfid.plotheat$x = ps$all.b
- trjfid.plotheat$ypart = ps$nodes
+ print(do.call(mtext, c(paste0("Normalized expression profile of each",
+ "gene ordered by SOM modules"), test)))
+ ##Plot binarized expression profile of each gene
+ ##(z-score < -1, -1 < z-score < 1, z-score > 1)
+ trjfid.plotheat$x <- ps$all.b
+ trjfid.plotheat$ypart <- ps$nodes
print(do.call(plotheatmap, c(trjfid.plotheat)))
print(do.call(mtext, c("Binarized expression profile of each gene", test)))
## This should be written out, and passed back into the tool
## to perform sominspect
- return(list(fs=fs,ps=ps,y=y,fcol=fcol,nf=n$f))
+ return(list(fs = fs, ps = ps, y = y, fcol = fcol, nf = n$f))
}
-do.trajectoryinspection.fateID.sominspect <- function(domo){
+do.trajectoryinspection.fateID.sominspect <- function(domo) { # nolint
g <- trjfidsomi.use.genes
- if (class(g) == "numeric"){
+ if (class(g) == "numeric") {
g <- names(ps$nodes)[ps$nodes %in% g]
}
- typ = NULL
- if (!is.null(trjfidsomi.use.types)){
- typ = sub(trjfidsomi.use.types,"", domo$nf)
+ typ <- NULL
+ if (!is.null(trjfidsomi.use.types)) {
+ typ <- sub(trjfidsomi.use.types, "", domo$nf)
}
- trjfidsomi$x = domo$fs
- trjfidsomi$y = domo$y
- trjfidsomi$g = g
- trjfidsomi$n = domo$nf
- trjfidsomi$col = domo$fcol
- trjfidsomi$types = typ
+ trjfidsomi$x <- domo$fs
+ trjfidsomi$y <- domo$y
+ trjfidsomi$g <- g
+ trjfidsomi$n <- domo$nf
+ trjfidsomi$col <- domo$fcol
+ trjfidsomi$types <- typ
## The average pseudo-temporal expression profile of this group
## can be plotted by the function plotexpression:
- par(mfrow = c(1,1))
- test$cex = 1
- second$line = 1.5
- if (trjfidsomi$name == "Title") trjfidsomi$name = ""
+ par(mfrow = c(1, 1))
+ test$cex <- 1
+ second$line <- 1.5
+ if (trjfidsomi$name == "Title") trjfidsomi$name <- ""
print(do.call(plotexpression, c(trjfidsomi)))
- mess2 <- paste(c(trjfidsomi.use.genes), collapse=", ")
+ mess2 <- paste(c(trjfidsomi.use.genes), collapse = ", ")
mess1 <- "Average pseudo-temporal expression profile"
print(do.call(mtext, c(mess1, test)))
print(do.call(mtext, c(mess2, second)))
diff -r 69018f285aa3 -r c8434a623268 test-data/intestinal.genelist
--- a/test-data/intestinal.genelist Wed Jan 29 17:18:23 2020 -0500
+++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,201 +0,0 @@
-n mean.ncl mean.cl fc pv padj
-ENSDARG00000108798 1 0.1[\de-]* 22.6[\de-]* 170.9[\de-]* 5.6[\de-]* 3.4[\de-]*
-ENSDARG00000109030 1 0.1[\de-]* 34.6[\de-]* 185.7[\de-]* 2.4[\de-]* 7.5[\de-]*
-ENSDARG00000108379 1 0.1[\de-]* 24.3[\de-]* 144.9[\de-]* 4.1[\de-]* 8.3[\de-]*
-ENSDARG00000107599 1 0.1[\de-]* 20.9[\de-]* 107.5[\de-]* 3.5[\de-]* 5.4[\de-]*
-ENSDARG00000107321 1 0.1[\de-]* 1.9[\de-]* 19.4[\de-]* 1.3[\de-]* 1.7[\de-]*
-ENSDARG00000105564 1 0.1[\de-]* 1.7[\de-]* 17.2[\de-]* 5.1[\de-]* 5.1[\de-]*
-ENSDARG00000090447 1 0.1[\de-]* 1.4[\de-]* 14.3[\de-]* 3.5[\de-]* 3.0[\de-]*
-ENSDARG00000079591 1 0.1[\de-]* 1.4[\de-]* 12.7[\de-]* 4.8[\de-]* 3.6[\de-]*
-ENSDARG00000107138 1 0.1[\de-]* 1.6[\de-]* 13.7[\de-]* 8.5[\de-]* 5.3[\de-]*
-ENSDARG00000041060 1 0.1[\de-]* 1.4[\de-]* 12.4[\de-]* 8.8[\de-]* 5.3[\de-]*
-ENSDARG00000077004 1 0.1[\de-]* 1.2[\de-]* 12.9[\de-]* 1.0[\de-]* 5.3[\de-]*
-ENSDARG00000100003 1 0.1[\de-]* 1.2[\de-]* 12.9[\de-]* 1.0[\de-]* 5.3[\de-]*
-ENSDARG00000102310 1 0.1[\de-]* 1.7[\de-]* 13.2[\de-]* 1.2[\de-]* 5.6[\de-]*
-ENSDARG00000068650 1 0.1[\de-]* 1.2[\de-]* 10.9[\de-]* 2.2[\de-]* 9.8[\de-]*
-ENSDARG00000086678 1 0.1[\de-]* 1.3[\de-]* 10.5[\de-]* 3.1[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000105857 1 0.1[\de-]* 1.3[\de-]* 12.9[\de-]* 3.2[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000105159 1 0.1[\de-]* 1.1[\de-]* 11.6[\de-]* 3.4[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000102997 1 0.1[\de-]* 1.4[\de-]* 11.1[\de-]* 3.7[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000052615 1 0.1[\de-]* 1.2[\de-]* 11.3[\de-]* 4.6[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000103046 1 0.1[\de-]* 1.2[\de-]* 11.4[\de-]* 5.2[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000105009 1 0.1[\de-]* 1.2[\de-]* 11.9[\de-]* 5.4[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000069937 1 0.1[\de-]* 1.0[\de-]* 10.8[\de-]* 5.9[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000034941 1 0.1[\de-]* 1.1[\de-]* 11.4[\de-]* 7.6[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000099753 1 0.1[\de-]* 1.2[\de-]* 10.6[\de-]* 1.1[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000076005 1 0.1[\de-]* 1.0[\de-]* 10.5[\de-]* 1.3[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000041750 2 0.1[\de-]* 4.2[\de-]* 35.7[\de-]* 1.3[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000103735 2 0.1[\de-]* 3.5[\de-]* 29.6[\de-]* 9.4[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000101886 2 0.2[\de-]* 5.3[\de-]* 24.6[\de-]* 1.1[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000090914 2 0.1[\de-]* 3.1[\de-]* 25.3[\de-]* 1.6[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000090496 2 0.1[\de-]* 2.9[\de-]* 26.4[\de-]* 2.1[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000078308 2 0.1[\de-]* 2.6[\de-]* 26.4[\de-]* 2.6[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000075253 2 0.1[\de-]* 2.6[\de-]* 21.5[\de-]* 7.2[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000086877 2 0.1[\de-]* 3.4[\de-]* 19.6[\de-]* 8.1[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000040487 2 0.1[\de-]* 2.1[\de-]* 16.5[\de-]* 5.8[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000052912 2 0.2[\de-]* 3.9[\de-]* 13.5[\de-]* 6.9[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000052558 2 0.3[\de-]* 4.2[\de-]* 13.8[\de-]* 7.0[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000012071 2 0.1[\de-]* 2.1[\de-]* 15.9[\de-]* 8.4[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000052515 2 0.1[\de-]* 2.2[\de-]* 15.8[\de-]* 8.9[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000002897 2 0.1[\de-]* 2.0[\de-]* 13.3[\de-]* 0.0[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000087601 2 0.2[\de-]* 3.0[\de-]* 13.7[\de-]* 0.0[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000020581 2 0.1[\de-]* 1.9[\de-]* 14.8[\de-]* 0.0[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000005368 2 0.1[\de-]* 1.7[\de-]* 15.6[\de-]* 0.0[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000013006 2 0.1[\de-]* 1.9[\de-]* 14.1[\de-]* 0.0[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000059690 2 0.2[\de-]* 2.4[\de-]* 10.9[\de-]* 0.0[\de-]* 0.1[\de-]*
-ENSDARG00000007906 2 0.1[\de-]* 1.9[\de-]* 11.9[\de-]* 0.0[\de-]* 0.1[\de-]*
-ENSDARG00000099235 2 0.3[\de-]* 3.4[\de-]* 9.7[\de-]* 0.0[\de-]* 0.1[\de-]*
-ENSDARG00000058248 2 0.1[\de-]* 1.7[\de-]* 9.5[\de-]* 0.0[\de-]* 0.1[\de-]*
-ENSDARG00000013168 2 0.1[\de-]* 1.3[\de-]* 11.1[\de-]* 0.0[\de-]* 0.1[\de-]*
-ENSDARG00000089066 2 0.2[\de-]* 2.2[\de-]* 10.3[\de-]* 0.0[\de-]* 0.1[\de-]*
-ENSDARG00000018559 2 0.2[\de-]* 2.2[\de-]* 10.2[\de-]* 0.0[\de-]* 0.1[\de-]*
-ENSDARG00000108459 3 0.1[\de-]* 40.0[\de-]* 400.4[\de-]* 1.1[\de-]* 7.1[\de-]*
-ENSDARG00000106631 3 0.1[\de-]* 16.7[\de-]* 167.2[\de-]* 1.2[\de-]* 2.6[\de-]*
-ENSDARG00000106893 3 0.1[\de-]* 20.3[\de-]* 185.7[\de-]* 1.3[\de-]* 2.6[\de-]*
-ENSDARG00000106328 3 0.1[\de-]* 13.3[\de-]* 121.7[\de-]* 1.8[\de-]* 2.7[\de-]*
-ENSDARG00000107500 3 0.1[\de-]* 23.5[\de-]* 121.2[\de-]* 8.1[\de-]* 9.9[\de-]*
-ENSDARG00000107098 3 0.4[\de-]* 20.6[\de-]* 50.7[\de-]* 7.9[\de-]* 8.0[\de-]*
-ENSDARG00000106626 3 0.3[\de-]* 11.7[\de-]* 36.5[\de-]* 3.1[\de-]* 2.7[\de-]*
-ENSDARG00000063254 3 0.1[\de-]* 1.5[\de-]* 15.4[\de-]* 6.1[\de-]* 4.6[\de-]*
-ENSDARG00000105532 3 0.1[\de-]* 1.2[\de-]* 12.6[\de-]* 6.5[\de-]* 4.4[\de-]*
-ENSDARG00000102291 3 0.1[\de-]* 1.2[\de-]* 12.0[\de-]* 1.0[\de-]* 6.2[\de-]*
-ENSDARG00000098646 3 0.1[\de-]* 1.2[\de-]* 12.2[\de-]* 1.1[\de-]* 6.3[\de-]*
-ENSDARG00000096706 3 0.1[\de-]* 1.2[\de-]* 12.4[\de-]* 1.2[\de-]* 6.5[\de-]*
-ENSDARG00000056322 3 0.1[\de-]* 1.1[\de-]* 11.5[\de-]* 1.8[\de-]* 7.7[\de-]*
-ENSDARG00000087417 3 0.1[\de-]* 1.1[\de-]* 11.5[\de-]* 1.8[\de-]* 7.7[\de-]*
-ENSDARG00000100789 3 0.1[\de-]* 1.3[\de-]* 11.9[\de-]* 1.9[\de-]* 7.7[\de-]*
-ENSDARG00000076768 3 0.1[\de-]* 1.1[\de-]* 11.8[\de-]* 2.1[\de-]* 8.1[\de-]*
-ENSDARG00000091869 3 0.1[\de-]* 1.1[\de-]* 11.0[\de-]* 3.1[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000101145 3 0.1[\de-]* 1.1[\de-]* 11.0[\de-]* 3.1[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000091967 3 0.1[\de-]* 1.1[\de-]* 11.2[\de-]* 3.5[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000099207 3 0.1[\de-]* 1.1[\de-]* 11.3[\de-]* 3.7[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000079762 3 0.1[\de-]* 1.1[\de-]* 11.3[\de-]* 3.7[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000100342 3 0.1[\de-]* 1.1[\de-]* 9.4[\de-]* 3.8[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000091631 3 0.1[\de-]* 1.0[\de-]* 10.3[\de-]* 5.2[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000101776 3 0.1[\de-]* 1.0[\de-]* 10.3[\de-]* 5.3[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000077068 3 0.1[\de-]* 1.0[\de-]* 10.5[\de-]* 5.8[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000103380 4 0.1[\de-]* 4.2[\de-]* 36.1[\de-]* 1.8[\de-]* 1.1[\de-]*
-ENSDARG00000037116 4 0.1[\de-]* 3.3[\de-]* 31.9[\de-]* 6.2[\de-]* 1.9[\de-]*
-ENSDARG00000102060 4 0.6[\de-]* 14.8[\de-]* 22.7[\de-]* 8.7[\de-]* 1.7[\de-]*
-ENSDARG00000102188 4 0.8[\de-]* 14.1[\de-]* 16.5[\de-]* 2.2[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000105127 4 1.2[\de-]* 22.1[\de-]* 18.1[\de-]* 2.6[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000101413 4 0.1[\de-]* 2.8[\de-]* 17.1[\de-]* 3.7[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000104118 4 0.9[\de-]* 15.0[\de-]* 15.1[\de-]* 6.7[\de-]* 0.0[\de-]*
-ENSDARG00000075333 4 0.1[\de-]* 2.3[\de-]* 13.6[\de-]* 1.5[\de-]* 0.0[\de-]*
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