Mfuzz 包 - 基于模糊 C 均值聚类的基因/蛋白质表达数据分析

这段代码使用 Mfuzz 包进行基因或蛋白质表达数据的聚类分析，并绘制了聚类结果的图形。

首先，代码通过'install.packages('BiocManager')'和'BiocManager::install('Mfuzz')'安装和加载了 Mfuzz 包。

然后，代码使用'read.delim()'函数读取了一个名为'Mfuzz.txt'的数据文件，并将其转换为矩阵形式。

接下来，代码使用'new('ExpressionSet', exprs = protein)'构建了一个 ExpressionSet 对象，该对象包含了读取的蛋白质表达数据。

然后，代码使用一系列预处理函数对数据进行处理，包括过滤缺失值、填充缺失值、过滤低方差特征和数据标准化。

接下来，代码使用'mfuzz()'函数对数据进行聚类分析，其中'c'参数设置了目标聚类群的个数，'m'参数设置了模糊度参数。

最后，代码使用'mfuzz.plot2()'函数绘制了聚类结果的图形，其中'cl'参数为聚类结果，'mfrow'参数设置了子图的布局，'time.labels'参数设置了时间轴的标签。

请注意，这段代码需要提供名为'Mfuzz.txt'的数据文件，且需要按照要求进行预处理和调整参数。如果您需要更多帮助，请提供完整的代码和数据文件，以便我们能够更好地帮助您。

希望这些解释对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。

代码示例

# 使用 Bioconductor 安装 Mfuzz 包
install.packages('BiocManager')
BiocManager::install('Mfuzz')

# 加载 Mfuzz 包
library(Mfuzz)

# 该示例中，行为基因或蛋白名称，列为时间样本（按时间顺序提前排列好，若存在生物学重复需提前取均值）
protein <- read.delim('Mfuzz.txt', row.names = 1, check.names = FALSE)
protein <- as.matrix(protein)

# 构建对象
mfuzz_class <- new('ExpressionSet', exprs = protein)

# 预处理缺失值或者异常值
mfuzz_class <- filter.NA(mfuzz_class, thres = 0.25)
mfuzz_class <- fill.NA(mfuzz_class, mode = 'mean')
warnings()
mfuzz_class <- filter.std(mfuzz_class, min.std = 0)
warnings()
# 标准化数据
mfuzz_class <- standardise(mfuzz_class)

# Mfuzz 基于 fuzzy c-means 的算法进行聚类，详情 ?mfuzz
# 需手动定义目标聚类群的个数，例如这里为了重现原作者的结果，设定为 10，即期望获得 10 组聚类群
# 需要设定随机数种子，以避免再次运行时获得不同的结果
set.seed(123)
cluster_num <- 10
mfuzz_cluster <- mfuzz(mfuzz_class, c = cluster_num, m = mestimate(mfuzz_class))

# 作图，详情 ?mfuzz.plot2
# time.labels 参数设置时间轴，需要和原基因表达数据集中的列对应
# 颜色、线宽、坐标轴、字体等细节也可以添加其他参数调整，此处略，详见函数帮助
mfuzz.plot2(mfuzz_class, cl = mfuzz_cluster, mfrow = c(2, 5), time.labels = colnames(protein))