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QUBIC

介绍

一种双聚类算法,就其在生物数据解释中的效率和有效性而言，QUIBIC被公认为是最佳的双聚类方法之一。

软件包

该软件包提供了QUBIC算法的R实现，具有显着提高的效率和完善的功能。

说明书

http://bioconductor.org/packages/QUBIC

前提

首要第一步，请检查您的R语言的版本，打开电脑中的 R x64

输入version查看当前版本，3.6.3以下建议更新，不是最新版本都建议更新

输入进行更新

updateR() 

最后返回true才说明更新成功

1

要安装QUBIC的开发版本，您至少需要从CRAN安装以下软件包

install.packages("biclust")

安装聚类包，这是安装成功的情况

install.packages("Rcpp")

安装RCPP包，这也是生物信息学R语言中十分常见的（如果出现错误提示，那么说明你的R语言版本是较早的，而RCPP是不兼容的）

install.packages("RcppArmadillo")

source("http://bioconductor.org/biocLite.R") # install BiocInstaller

(在之前进行FABIA算法的运行我的BIOC包已经是安装完毕了，也就不必再进行重复安装)

提示

如果出现无法安装并且提示是rstdio版本问题或者是Bioc包版本较旧的问题，所以需要更新版本
参考 https://blog.csdn.net/u014801157/article/details/62884401

2

对于Windows用户，还应该安装Rtools（https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/）。

配置环境

1）在RStudio里面运行以下脚本：
配置环境变量

writeLines(‘PATH="${RTOOLS40_HOME}\\usr\\bin;${PATH}"‘, con = "~/.Renviron")

2）重新启动RStudio，然后运行以下代码：

Sys.which("make")

会得到结果："C:\rtools40\usr\bin\make.exe"（也就是make.exe的路径）

3）尝试安装一个包

install.packages("jsonlite", type = "source")

如果安装成功，则说明 Rtools 可以使用了！

安装QUBIC包

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")

BiocManager::install("QUBIC")

查看说明书

browseVignettes("QUBIC")

会直接跳转网页，给出了大体的操作方式，有需要可以自己去浏览。

3

然后，

install.packages("devtools")
devtools::install_github("zy26/QUBIC")

要绘制热图并可视化网络，还应该安装以下软件包：

install.packages("qgraph")
install.packages("RcolorBrewer")

小插图
您可以在https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/QUBIC/inst/doc/qubic_vignette.pdf上找到QUBIC的教程。

开始试验

library("QUBIC")

加载QUBIC包，成功加载的结果如下：

第一个程序编写和运行结果

第二个程序编写和运行结果

显示聚类热图

# show heatmap 我直接放在这里了，因为需要输入的十六进制代码比较多，所以直接复制也比较方便
hmcols <- colorRampPalette(rev(c("#D73027","#FC8D59","#FEE090","#FFFFBF","#E0F3F8","#91BFDB", "#4575B4")))(100)

前面这些运行下来，各变量数据情况如下

QUBIC 双聚类学习以及代码编写运行

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原文地址：https://www.cnblogs.com/ygbrsf/p/13278493.html