Mercurial > repos > iuc > raceid_inspecttrajectory
changeset 6:c8434a623268 draft
"planemo upload for repository https://github.com/galaxyproject/tools-iuc/tree/master/tools/raceid3 commit 53916f6803b93234f992f5fd4fad61d7013d82af"
| author | iuc |
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| date | Thu, 15 Apr 2021 18:58:58 +0000 |
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| files | macros.xml macros_cheetah.xml raceid_inspecttrajectories.xml scripts/cluster.R scripts/clusterinspect.R scripts/pseudotemporal.R scripts/trajectoryinspect.R test-data/intestinal.genelist test-data/intestinal.pdf test-data/intestinal_advanced.filter.pdf test-data/intestinal_advanced.genelist test-data/intestinal_advanced.pdf test-data/matrix.filter.geqone.pdf test-data/matrix.filter.pdf test-data/matrix.filter.rdat test-data/matrix2.genelist test-data/matrix2.pdf test-data/matrix2.rdat test-data/out_cluster_default.rdat test-data/out_traject_adv_nondef.pdf test-data/out_traject_default.ltree.rdat test-data/out_traject_default.pdf test-data/out_traject_inspect_allthree.pdf test-data/out_traject_inspect_fateid.pdf test-data/out_traject_inspect_stemid.pdf |
| diffstat | 25 files changed, 244 insertions(+), 871 deletions(-) [+] |
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--- 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,","))) } </token> - <token name="@VERSION_RACEID@">3</token> - <token name="@VERSION_WRAPPER@">1</token> + <token name="@VERSION_RACEID@">0.2.3</token> + <token name="@VERSION_WRAPPER@">0</token> <macro name="version_command_config" token_prog="temp" token_cheetah="temp2" token_out="2> '$outlog'"> <version_command><![CDATA[ @@ -47,8 +47,8 @@ <macro name="requirements" > <requirements> - <requirement type="package" version="0.1.1">r-raceid</requirement> - <requirement type="package" version="1.6.2">bioconductor-scran</requirement> + <requirement type="package" version="@VERSION_RACEID@" >r-raceid</requirement> + <!-- <requirement type="package" version="1.6.2">bioconductor-scran</requirement> --> </requirements> </macro> <macro name="yesno_checkedno" >
--- a/macros_cheetah.xml Wed Jan 29 17:18:23 2020 -0500 +++ b/macros_cheetah.xml Thu Apr 15 18:58:58 2021 +0000 @@ -127,15 +127,19 @@ outlier.rfcorrect\$nbfactor = as.integer( '$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
--- 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 @@ -<tool id="raceid_inspecttrajectory" name="Lineage Branch Analysis using StemID" version="@VERSION_RACEID@.@VERSION_WRAPPER@" > +<tool id="raceid_inspecttrajectory" name="Lineage Branch Analysis using StemID" version="@VERSION_RACEID@+galaxy@VERSION_WRAPPER@" > <description>inspects branches of a lineage tree</description> <macros> <import>macros.xml</import> @@ -90,7 +90,6 @@ <data name="outlog" format="txt" label="${tool.name} on ${on_string}: Log" > <filter>use_log</filter> </data> - </outputs> <tests> <test> @@ -108,7 +107,7 @@ <param name="br" value="1,3,8" /> </conditional> </section> - <output name="outpdf" value="out_traject_inspect_stemid.pdf" compare="sim_size" delta="30" /> + <output name="outpdf" value="out_traject_inspect_stemid.pdf" compare="sim_size" delta="500" /> <output name="outdiffgenes" value="out_traject_inspect_stemid.tabular" /> </test> <test> @@ -126,7 +125,7 @@ </expand> </conditional> </section> - <output name="outpdf" value="out_traject_inspect_fateid.pdf" compare="sim_size" delta="15" /> + <output name="outpdf" value="out_traject_inspect_fateid.pdf" compare="sim_size" delta="500" /> </test> <test> <!-- fateID trajectory inspection with som: vignette search "SOM" --> @@ -144,7 +143,7 @@ </conditional> </conditional> </section> - <output name="outpdf" value="out_traject_inspect_fateid_som.pdf" compare="sim_size" delta="15" /> + <output name="outpdf" value="out_traject_inspect_fateid_som.pdf" compare="sim_size" delta="500" /> </test> <test> <!-- uses all 3 sections with additional non-default params --> @@ -185,7 +184,7 @@ </conditional> </section> <output name="outdiffgenes" value="out_traject_inspect_allthree.tabular" /> - <output name="outpdf" value="out_traject_inspect_allthree.pdf" compare="sim_size" delta="15" /> + <output name="outpdf" value="out_traject_inspect_allthree.pdf" compare="sim_size" delta="500" /> </test> </tests> <help><![CDATA[
--- a/scripts/cluster.R Wed Jan 29 17:18:23 2020 -0500 +++ b/scripts/cluster.R Thu Apr 15 18:58:58 2021 +0000 @@ -1,91 +1,77 @@ #!/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") } suppressWarnings(suppressPackageStartupMessages(require(RaceID))) -suppressWarnings(suppressPackageStartupMessages(require(scran))) +## suppressWarnings(suppressPackageStartupMessages(require(scran))) # nolint source(args[1]) -do.filter <- function(sc){ - if (!is.null(filt.lbatch.regexes)){ +do.filter <- function(sc) { # nolint + if (!is.null(filt.lbatch.regexes)) { lar <- filt.lbatch.regexes nn <- colnames(sc@expdata) - filt$LBatch <- lapply(1:length(lar), function(m){ return( nn[grep(lar[[m]], nn)] ) }) + filt$LBatch <- lapply(1:length(lar), function(m) { # nolint + return(nn[grep(lar[[m]], nn)])}) } sc <- do.call(filterdata, c(sc, filt)) ## Get histogram metrics for library size and number of features - raw.lib <- log10(colSums(as.matrix(sc@expdata))) - raw.feat <- log10(colSums(as.matrix(sc@expdata)>0)) - filt.lib <- log10(colSums(getfdata(sc))) - filt.feat <- log10(colSums(getfdata(sc)>0)) + raw_lib <- log10(colSums(as.matrix(sc@expdata))) + raw_feat <- log10(colSums(as.matrix(sc@expdata) > 0)) + filt_lib <- log10(colSums(as.matrix(getfdata(sc)))) + filt_feat <- log10(colSums(as.matrix(getfdata(sc) > 0))) - if (filt.geqone){ - filt.feat <- log10(colSums(getfdata(sc)>=1)) + if (filt.geqone) { + filt_feat <- log10(colSums(as.matrix(getfdata(sc) >= 1))) # nolint } br <- 50 - ## Determine limits on plots based on the unfiltered data - ## (doesn't work, R rejects limits and norm data is too different to compare to exp data - ## so let them keep their own ranges) - - ## betterrange <- function(floatval){ - ## return(10 * (floor(floatval / 10) + 1)) - ## } - - ## tmp.lib <- hist(raw.lib, breaks=br, plot=F) - ## tmp.feat <- hist(raw.feat, breaks=br, plot=F) - - ## lib.y_lim <- c(0,betterrange(max(tmp.lib$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)
--- 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+)$", "", colnames(sc@ndata)) } print(do.call(plotmarkergenes, c(sc, plotmarkg))) }
--- a/scripts/pseudotemporal.R Wed Jan 29 17:18:23 2020 -0500 +++ b/scripts/pseudotemporal.R Thu Apr 15 18:58:58 2021 +0000 @@ -1,9 +1,9 @@ #!/usr/bin/env R -VERSION = "0.1" +VERSION <- "0.1" # nolint -args = commandArgs(trailingOnly = T) +args <- commandArgs(trailingOnly = T) # nolint -if (length(args) != 1){ +if (length(args) != 1) { message(paste("VERSION:", VERSION)) stop("Please provide the config file") } @@ -12,37 +12,44 @@ source(args[1]) test <- list() -test$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$line <- 0 plotlinkscore(ltr) print(do.call(mtext, c("Link Score", test))) projenrichment(ltr)
--- a/scripts/trajectoryinspect.R Wed Jan 29 17:18:23 2020 -0500 +++ b/scripts/trajectoryinspect.R Thu Apr 15 18:58:58 2021 +0000 @@ -1,9 +1,9 @@ #!/usr/bin/env R -VERSION = "0.2" +VERSION <- "0.2" # nolint -args = commandArgs(trailingOnly = T) +args <- commandArgs(trailingOnly = T) -if (length(args) != 1){ +if (length(args) != 1) { message(paste("VERSION:", VERSION)) stop("Please provide the config file") } @@ -13,17 +13,17 @@ source(args[1]) test <- list() -test$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)))
--- 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-]* 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