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3.3 : Vecteurs - Biologie

3.3 : Vecteurs - Biologie


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Les vecteurs (similaires aux tableaux de type unique dans d'autres langages) sont des collections ordonnées de types simples, généralement des nombres, des entiers, des caractères ou des logiques. Nous pouvons créer des vecteurs en utilisant lec()fonction (pour concaténer), qui prend comme paramètres les éléments à mettre dans le vecteur :

Lesc()La fonction peut également prendre d'autres vecteurs comme paramètres - elle "déconstruira" tous les sous-vecteurs et renverra un grand vecteur, plutôt qu'un vecteur de vecteurs.

Nous pouvons extraire des éléments individuels d'un vecteur en utilisant[]syntaxe; Notez cependant que, contrairement à beaucoup d'autres langues, le premier élément est à l'index 1.

Leslongueur()La fonction renvoie le nombre d'éléments d'un vecteur (ou de types similaires, comme les listes, que nous aborderons plus tard) sous forme d'entier :

Nous pouvons l'utiliser pour extraire le dernier élément d'un vecteur, par exemple.

Pas de « données nues » : les vecteurs ont (a) une classe

Jusqu'à présent, dans notre discussion sur les types de données de R, nous avons fait une simplification, ou du moins nous avons omis quelque chose. Même les valeurs individuelles comme le numérique4.6sont en fait des vecteurs de longueur un. C'est-à-dire,gc_content <- 0.34est équivalent àgc_content <- c(0.34), et dans les deux cas,longueur(gc_content)reviendra1, qui est lui-même un vecteur de longueur un. Cela s'applique aux nombres, aux entiers, aux logiques et aux types de caractères. Ainsi, au moins par rapport à d'autres langages, R n'a pas de « données nues » ; le vecteur est l'unité de données la plus élémentaire de R. Ceci est légèrement plus déroutant pour les types de caractères que pour les autres, car chaque élément individuel est une chaîne de caractères de n'importe quelle longueur (y compris potentiellement la chaîne "vide""").

Cela explique beaucoup de choses sur R, y compris certaines curiosités telles que pourquoiimprimer(gc_content)impressions[1] 0.34. Cette sortie indique quegc_contentest un vecteur dont le premier élément est0.34. Prendre en compteseq()fonction, qui renvoie un vecteur de nombres ; il faut trois paramètres :[1] (1) le numéro de début, (2) le numéro de fin et (3) la taille du pas.

Lorsque nous imprimons le résultat, nous obtenons une sortie comme suit, où la liste de nombres est formatée de manière à s'étendre sur la largeur de la fenêtre de sortie.

Les chiffres entre parenthèses indiquent que le premier élément du vecteur imprimé est1.0, le seizième élément est8.5, et le trente et unième élément est16.0.

Soit dit en passant, pour produire une séquence d'entiers (plutôt que de nombres), l'argument step-size peut être omis, comme danssuite (1,20). C'est l'équivalent d'un raccourci couramment utilisé,1:20.

Si tous nos entiers, logiques, et ainsi de suite sont en fait des vecteurs, et nous pouvons dire leur type en exécutant leclasser()fonctionnent sur eux, alors les vecteurs doivent être les choses dont nous examinons la classe. Alors, que se passe-t-il si nous essayons de mélanger les types dans un vecteur, par exemple, en incluant un entier avec quelques logiques ?

Fonctionnementimprimer (classe (mélange))aura pour résultat"entier". En fait, si nous essayons d'imprimermélangeravecimprimer (mélanger), nous trouverions que les logiques ont été converties en entiers !

R a choisi de convertirVRAIdans1etFAUXdans0; ce sont des valeurs binaires standard pour vrai et faux, alors qu'il n'y a pas de valeur logique standard pour un entier donné. De même, si un numérique est ajouté, tout est converti en numérique.

Et si une chaîne de caractères est ajoutée, tout est converti en chaîne de caractères (avec3.5devenir"3.5",VRAIdevenir"VRAI", etc).

En résumé, les vecteurs sont l'unité de données la plus basique dans R, et ils ne peuvent pas mélanger les types - R convertira automatiquement tous les types mélangés dans un seul vecteur en un "plus petit dénominateur commun", dans l'ordre logique (le plus spécifique), entier, numérique, caractère (le plus général). Cela peut parfois entraîner des bogues difficiles à trouver, en particulier lors de la lecture de données à partir d'un fichier. Si un fichier a une colonne de ce qui semble être des nombres, mais qu'un seul élément ne peut pas être interprété comme un nombre, le vecteur entier peut être converti en un type de caractère sans avertissement pendant que le fichier est lu. Nous discuterons de la lecture des données à partir de fichiers texte après avoir examiné les vecteurs et leurs propriétés.

Vecteurs de sous-ensemble, remplacement sélectif

Considérons le fait que nous pouvons utiliser[]syntaxe pour extraire des éléments uniques à partir de vecteurs :

Sur la base de ce qui précède, nous savons que le20extrait est un vecteur de longueur un. Les2utilisé entre parenthèses est également un vecteur de longueur un ; donc la ligne ci-dessus est équivalente àsecond_el <- nums[c(2)]. Cela signifie-t-il que nous pouvons utiliser des vecteurs plus longs pour extraire des éléments ? Oui!

En fait, les éléments extraits ont même été placés dans le vecteur à deux éléments résultant dans l'ordre dans lequel ils ont été extraits (le troisième élément suivi du deuxième élément). Nous pouvons utiliser une syntaxe similaire pour remplacer sélectivement les éléments par des indices spécifiques dans les vecteurs.

Remplacement sélectif est le processus de remplacement d'éléments sélectionnés d'un vecteur (ou d'une structure similaire) en spécifiant par quels éléments remplacer[]syntaxe d'indexation combinée à l'affectation<-.[2]

Les vecteurs R (et de nombreux autres types de conteneurs de données) peuvent être nommés, c'est-à-dire associés à un vecteur de caractère de même longueur. Nous pouvons définir et obtenir par la suite ce vecteur de noms en utilisant lenoms()fonction, mais la syntaxe est un peu étrange.

Les vecteurs nommés, lorsqu'ils sont imprimés, affichent également leurs noms. Le résultat d'en haut :

Les vecteurs nommés peuvent ne pas sembler très utiles maintenant, mais le concept sera très utile plus tard. Les vecteurs nommés nous donnent un autre moyen de sous-ensemble et de remplacer sélectivement dans les vecteurs : par nom.

Bien que R ne l'impose pas, les noms doivent être uniques pour éviter toute confusion lors de la sélection ou du remplacement sélectif de cette manière. Après avoir mis à jour le score de l'étudiant A et de l'étudiant B, le changement est reflété dans la sortie :

Il existe un moyen final et extrêmement puissant de créer des sous-ensembles et de les remplacer de manière sélective dans un vecteur : par vecteur logique. En indexant avec un vecteur de logiques de même longueur que le vecteur à indexer, on ne peut extraire que les éléments où le vecteur logique a unVRAIvaleur.

Alors que l'indexation par numéro d'index et par nom nous permet d'extraire des éléments dans un ordre donné, l'indexation par logique ne nous offre pas cette possibilité.

Nous pouvons également effectuer un remplacement sélectif de cette manière ; supposons que les élèves A et C reprennent leurs quiz et améliorent modérément leurs scores.

Et la sortie imprimée :

Dans ce cas, la longueur du vecteur de remplacement (c(159, 169)) est égal au nombre deVRAIvaleurs dans le vecteur d'indexation (c(VRAI, FAUX, VRAI)); nous verrons s'il s'agit d'une exigence ci-dessous.

En résumé, nous avons trois manières importantes d'indexer dans/de sélectionner à partir de/de remplacer sélectivement dans les vecteurs :

  1. par vecteur de numéro d'index,
  2. par vecteur de caractère (si le vecteur est nommé), et
  3. par vecteur logique.

Opérations vectorisées, valeurs NA

Si les vecteurs sont l'unité de données la plus basique dans R, toutes les fonctions et opérateurs avec lesquels nous avons travaillé—as.numeric(),*, et même des comparaisons comme>—travailler implicitement sur des vecteurs entiers.

Dans cet exemple, chaque élément du vecteur de caractère a été converti, de sorte queclasse (numérique)retournerais"numérique". La chaîne de caractères finale,"9b3x", ne peut pas être raisonnablement converti en un type numérique, et il a donc été remplacé parN / A. Lorsque cela se produit, l'interpréteur produit un message d'avertissement :AN introduites par la coercition.

N / Aest une valeur spéciale dans R qui indique soit des données manquantes, soit un échec de calcul d'un certain type (comme lors d'une tentative de conversion"9b3x"à un numérique). La plupart des opérations impliquantN / Ales valeurs renvoientN / Avaleurs; par exemple,NA + 3RetourN / A, et de nombreuses fonctions qui opèrent sur des vecteurs entiers renvoient unN / Asi un élément estN / A. Un exemple canonique est lemoyenne()fonction.

De telles fonctions incluent souvent un paramètre optionnel que nous pouvons donner,na.rm = VRAI, en précisant queN / Ales valeurs doivent être supprimées avant l'exécution de la fonction.

Bien que cela soit pratique, il existe un moyen pour nous de supprimerN / Avaleurs de n'importe quel vecteur (voir ci-dessous).

D'autres valeurs spéciales dans R incluentNaN, pour « Pas un nombre », renvoyé par des calculs tels que la racine carrée de -1,carré(-1), etInfpour « Infinity », renvoyé par des calculs tels que1/0. (Inf/Inf, en passant, revientNaN.)

Revenant au concept d'opérations vectorisées, des opérations arithmétiques simples telles que+,*,/,-,^(exposant), et%%(module) sont également vectorisés, ce qui signifie qu'une expression comme3 * 7est équivalent àc(3) * c(7). Lorsque les vecteurs sont plus longs qu'un seul élément, l'opération est effectuée élément par élément.

Si l'on considère le*opérateur, il prend deux entrées (numériques ou entiers) et renvoie une sortie (numérique ou entier) pour chaque paire des vecteurs. C'est assez similaire à la comparaison>, qui prend deux entrées (numérique ou entier ou caractère) et renvoie une valeur logique.

Que se passe-t-il si nous essayons de multiplier deux vecteurs qui n'ont pas la même longueur ? Il s'avère que le plus court des deux sera réutilisé au besoin, dans un processus connu sous le nom de recyclage de vecteur, ou la réutilisation du vecteur le plus court dans une opération vectorisée.

Cela fonctionne bien lorsque vous travaillez avec des vecteurs de longueur un contre des vecteurs plus longs, car le vecteur de longueur un sera recyclé si nécessaire.

Si la longueur du vecteur le plus long n'est pas un multiple de la longueur du plus court, cependant, le dernier recyclage n'ira qu'à mi-chemin.

Lorsque cela se produit, l'interpréteur affiche un avertissement :la longueur d'objet plus longue n'est pas un multiple de la longueur d'objet plus courte. Il existe peu de situations où ce type de recyclage partiel n'est pas accidentel et il doit être évité.

Le recyclage vectoriel s'applique également au remplacement sélectif ; par exemple, nous pouvons remplacer sélectivement quatre éléments d'un vecteur par des éléments d'un vecteur à deux éléments :

Le plus souvent, nous remplacerons sélectivement les éléments d'un vecteur par un vecteur de longueur un.

Ces concepts, lorsqu'ils sont combinés avec l'indexation vectorielle de divers types, sont assez puissants. Considérez qu'une expression commevaleurs > 35est lui-même vectorisé, avec le vecteur le plus court (en tenant juste35) étant recyclé de telle sorte que ce qui est retourné est un vecteur logique avecVRAIvaleurs où les éléments devaleurssont supérieurs à35. Nous pourrions utiliser ce vecteur comme vecteur d'indexation pour un remplacement sélectif si nous le souhaitons.

Plus succinctement, plutôt que de créer une variable temporaire pourselect_vec, on peut placer l'expressionvaleurs > 35directement entre parenthèses.

De même, nous pourrions utiliser le résultat de quelque chose commevaleurs moyennes)remplacer tous les éléments d'un vecteur supérieur à la moyenne par0facilement, peu importe l'ordre des éléments !

Le plus souvent, nous voudrons extraire de telles valeurs en utilisant la sélection logique.

Ces sortes de sélections vectorisées, en particulier lorsqu'elles sont combinées avec des vecteurs logiques, sont une partie puissante et importante de R, alors étudiez-les jusqu'à ce que vous soyez à l'aise avec la technique.

Des exercices

  1. Supposons que nous ayonsrsous la forme d'une plage de nombres de 1 à 30 par pas de 0,3 ;r<- seq(1, 30, 0,3). En utilisant uniquement leas.entier()fonction, indexation logique et comparaisons telles que>, générer une séquencer_décimalesqui contient toutes les valeurs derqui ne sont pas des entiers ronds. (C'est-à-dire qu'il doit contenir toutes les valeurs dersauf 1.0, 2.0, 3.0, et ainsi de suite. Il devrait y en avoir 297.)
  2. Nous avons brièvement évoqué le%%, ou opérateur « module », qui renvoie le reste d'un nombre après une division entière (par exemple,4 %% 3 == 1et4 %% 4 == 0; il est également vectorisé). Étant donné n'importe quel vecteurr, par exempler <- seq (1, 30, 0,3), produire un vecteurr_tous_les_autresqui contient tous les autres éléments der. Vous voudrez probablement utiliser%%, les==comparaison d'égalité, et vous pouvez également utiliserseq()générer un vecteur d'indices de même longueur quer.

    Faites la même chose, mais modifiez le code pour extraire chaque troisième élément deren un vecteur appelér_tous_les_tiers.

  3. Depuis le chapitre 27, « Variables et données », nous savons que des comparaisons telles que==,!=,>=sont également disponibles. De plus, nous savons que!nie les valeurs d'un vecteur logique, tandis que&combine deux vecteurs logiques avec "et" et|combine deux vecteurs logiques avec "ou". Utilisez-les, avec les%%opérateur discuté ci-dessus, pour produire un vecteurdiv_3_4de tous les nombres entiers compris entre 1 et 1 000 (inclus) qui sont divisibles par 3 et divisibles par 4. (Il y en a 83.) Créez-en un autre,not_div_5_6, de nombres qui ne sont pas également divisibles par 5 ou 6. (Il y en a 667. Par exemple, 1 000 ne doit pas être inclus car il est divisible par 5, et 18 ne doit pas être inclus car il est divisible par 6, mais 34 devrait être parce qu'il n'est divisible par aucun.)

Fonctions vectorielles communes

Comme les vecteurs (en particulier les vecteurs numériques) sont si omniprésents, R a des dizaines (des centaines, en fait) de fonctions qui font des choses utiles avec eux. Bien que nous ne puissions pas tous les couvrir, nous pouvons rapidement en couvrir quelques-uns qui seront importants dans les prochains chapitres.

Premièrement, nous avons déjà vu leseq()etlongueur()les fonctions; le premier génère un vecteur numérique comprenant une séquence de nombres, et le second renvoie la longueur d'un vecteur sous la forme d'un vecteur entier à un seul élément.

Présenté sans exemple,moyenne(),Dakota du Sud(), etmédian()renvoient respectivement la moyenne, l'écart type et la médiane d'un vecteur numérique. (À condition qu'aucun des éléments d'entrée ne soitN / A, bien que tous les trois acceptent lena.rm = VRAIparamètre.) Généralisermédian(), lesquantile()la fonction renvoie le Ouie centile d'une fonction, ou plusieurs centiles si le deuxième argument a plus d'un élément.

La sortie est un vecteur numérique nommé :

Lesunique()la fonction supprime les doublons dans un vecteur, laissant les éléments restants dans l'ordre de leur première occurrence, et letour()fonction inverse un vecteur.

Il y a lesorte()fonction, qui trie un vecteur (dans l'ordre naturel pour les nombres et les entiers, et dans l'ordre lexicographique (dictionnaire) pour les vecteurs de caractères). Peut-être plus intéressant est leordre()fonction, qui renvoie un vecteur entier d'indices décrivant où les éléments originaux du vecteur devraient être placés pour produire un ordre trié.

Dans cet exemple, le vecteur d'ordre,2 5 3 4 1, indique que le deuxième élément derev_uniqviendrait en premier, suivi du cinquième, et ainsi de suite. Ainsi, nous pourrions produire une version triée derev_uniqavecrev_uniq[order_rev_uniq](en vertu de la sélection basée sur les indices des vecteurs), ou plus succinctement avecrev_uniq[commande(rev_uniq)].

Surtout, cela nous permet de réorganiser plusieurs vecteurs avec un ordre commun déterminé par un seul. Par exemple, étant donné deux vecteurs,identifiantetBut, qui sont liés par élément, nous pourrions décider de réorganiser les deux ensembles par ordre alphabétique pouridentifiant.

Leséchantillon()La fonction renvoie un échantillonnage aléatoire à partir d'un vecteur d'une taille donnée, avec ou sans remise comme spécifié avec laremplacer =paramètre (FAUXest la valeur par défaut si non spécifié).

Lesreprésentant()La fonction répète un vecteur pour produire un vecteur plus long. On peut répéter élément par élément, ou sur l'ensemble du vecteur, selon que lechacun =paramètre est utilisé ou non.

Le dernier (mais non le moindre) de cette discussion est leest.na()fonction : étant donné un vecteur avec des éléments qui sont éventuellementN / Avaleurs, il renvoie un vecteur logique les éléments entiers sontVRAIdans les indices où l'original étaitN / A, ce qui nous permet d'indiquer facilement quels éléments de vecteurs sontN / Aet les supprimer.

Notez l'utilisation du point d'exclamation dans ce qui précède pour annuler le vecteur logique renvoyé parest.na().

R excelle à travailler avec des distributions de probabilité, y compris à générer des échantillons aléatoires à partir de celles-ci. De nombreuses distributions sont prises en charge, y compris les distributions normales (gaussiennes), log-normales, exponentielles, gamma, de Student t, etc. Ici, nous allons simplement examiner la génération d'échantillons à partir de quelques-uns pour les utiliser dans de futurs exemples.

Premièrement lernorm()La fonction génère un vecteur numérique d'une longueur donnée échantillonné à partir de la distribution normale avec une moyenne spécifiée (avecmoyenne =) et l'écart type (avecsd =).

De même, lerunif()échantillons de fonction à partir d'une distribution uniforme limitée par une valeur minimale et maximale.

Lesrexp()génère des données à partir d'une distribution exponentielle avec un paramètre de "taux" donné, contrôlant le taux de décroissance de la fonction de densité (la moyenne des grands échantillons approchera1,0/taux).

R comprend un grand nombre de tests statistiques, bien que nous ne couvrirons pas grand-chose en termes de statistiques, à part quelques exemples de conduite. Lest.test()la fonction exécute un étudiant bilatéral t-test comparant les moyennes de deux vecteurs. Ce qui est renvoyé est un type de données plus complexe avec la classe"htest".

Une fois imprimé, ce type de données complexe se formate en une sortie agréable et lisible par l'homme :

Lecture et écriture de données tabulaires, habillage de longues lignes

Avant d'aller beaucoup plus loin, nous allons vouloir pouvoir importer des données dans nos programmes R à partir de fichiers externes (que nous supposerons être des lignes et des colonnes de données dans des fichiers texte). Nous allons le faire aveclire.table(), et le résultat sera un type de données connu sous le nom de « data frame » (outrame de donnéesdans du code). Nous couvrirons les nuances des trames de données plus tard, mais notez pour l'instant qu'elles peuvent être considérées comme une collection de vecteurs (de longueur égale), un pour chaque colonne du tableau.

Par exemple, supposons que nous ayons un fichier texte séparé par des tabulations dans notre répertoire de travail actuel appelé états.txt.[3] Chaque ligne représente l'un des États américains ainsi que des informations sur la population, le revenu par habitant, le taux d'analphabétisme, le taux de meurtres (pour 100 000), le pourcentage de diplômés du secondaire et la région (tous mesurés dans les années 1970). La première ligne contient une ligne « en-tête » avec des noms de colonnes.

Plus tard dans le dossier, quelqu'un a décidé d'annoter la ligne du Michigan, l'indiquant comme l'état « mitten » :

Comme la plupart des fonctions,lire.table()prend de nombreux paramètres potentiels (23, en fait), mais la plupart d'entre eux ont des valeurs par défaut raisonnables. Pourtant, il y en a environ cinq que nous devrons généralement définir. En raison de la nécessité de définir autant de paramètres, en utilisantlire.table()aboutit souvent à une longue ligne de code. Heureusement, l'interpréteur R nous permet de casser de longues lignes sur plusieurs lignes, tant que chaque ligne se termine sur un caractère qui ne complète pas l'expression (ainsi l'interpréteur sait qu'il doit continuer à lire les lignes suivantes avant de les exécuter). Les choix de caractères courants sont la virgule et le signe plus. Lorsque nous enroulons une longue ligne de cette manière, il est d'usage de mettre en retrait les lignes suivantes pour indiquer leur continuation de manière visuelle.

Lors de la lectureétats.txt, lesfichier =paramètre spécifie le nom du fichier à lire, tandis queen-tête = VRAIindique à l'interpréteur que la première ligne du fichier donne les noms des colonnes (sans elle, les noms des colonnes seront"V1","V2","V3"etc). Lessep = " "le paramètre indique que les caractères de tabulation sont utilisés pour séparer les colonnes dans le fichier (la valeur par défaut est tout espace blanc), etcomment.char = "#"indique que#les caractères et tout ce qui les suit doivent être ignorés lors de la lecture du fichier (ce qui est approprié, comme en témoigne le# mitaineannotation dans le fichier). LesstringsAsFactors = FALSEparamètre est plus cryptique : il indique à l'interpréteur de laisser les colonnes de vecteur de caractère (commeRégiondans cet exemple) en tant que vecteurs de caractères, plutôt que de les convertir en caractères plus sophistiquésfacteurtype de données (à traiter dans les chapitres suivants).

À ce stade, leÉtatsLa variable contient le bloc de données contenant les colonnes (vecteurs) de données. Nous pouvons l'imprimer avecimprimer (états), mais le résultat est assez important :

Il serait peut-être plus logique d'extraire uniquement les 10 premières lignes de données et de les imprimer, ce que nous pouvons faire avec lediriger()fonction (diriger()peut également extraire seulement les premiers éléments d'un long vecteur).

Les fonctionsnrow()etncol()renvoient respectivement le nombre de lignes et de colonnes d'un bloc de données (ce qui est préférable àlongueur(), qui renvoie le nombre de colonnes); lesfaible()La fonction renvoie un vecteur à deux éléments avec le nombre de lignes (à l'index 1) et le nombre de colonnes (à l'index 2).

Comme mentionné précédemment, les colonnes individuelles d'une trame de données sont (presque toujours) des vecteurs. Pour accéder à l'un de ces vecteurs individuels, nous pouvons utiliser un$syntaxe, avec le nom de la colonne suivant le$.

Tant que le nom de la colonne est suffisamment simple (en particulier, tant qu'il n'a pas d'espaces), les guillemets autour du nom de la colonne peuvent être (et sont souvent) omis.

Bien que cette syntaxe puisse être utilisée pour extraire une colonne d'un bloc de données en tant que vecteur, notez qu'elle fait également référence au vecteur dans le bloc de données. Dans un sens,états$revenuest le vecteur stocké dans leÉtatstrame de données. Ainsi, nous pouvons utiliser des techniques telles que le remplacement sélectif pour travailler avec eux comme n'importe quel autre vecteur. Ici, nous remplacerons toutes les instances de "North Central" dans leétats$régionvecteur avec juste le terme « Central », renommant effectivement la région.[4]

L'écriture d'un bloc de données dans un fichier séparé par des tabulations s'effectue avec leécriture.table()fonction.[5] Comme aveclire.table(),écriture.table()peut prendre pas mal de paramètres, dont la plupart ont des valeurs par défaut raisonnables. Mais il y en a environ six que nous voudrons définir plus souvent que d'autres. Écrivons le modifiéÉtatstrame de données dans un fichier appeléétats_modifié.txtsous forme de fichier séparé par des tabulations.

Les deux premiers paramètres ici sont la trame de données à écrire et le nom de fichier dans lequel écrire. Lescitation = FAUXparamètre spécifie que les guillemets ne doivent pas être écrits autour des types de caractères dans la sortie (ainsi leNomcolonne aura des entrées commeAlabamaetAlaskaplutôt que"Alabama"et"Alaska"). Lessep = " "indique que des tabulations doivent séparer les colonnes, tandis querow.names = FAUXindique que les noms de ligne ne doivent pas être écrits (car ils ne contiennent aucune information significative pour ce bloc de données), etcol.noms = VRAIindique que nous voulons que les noms de colonnes soient affichés sur la première ligne du fichier en tant que ligne « en-tête ».

R et la ligne de commande Unix/Linux

Au chapitre 26, « Une introduction », nous avons mentionné que les scripts R peuvent être exécutés à partir de la ligne de commande en utilisant le#!/usr/bin/env Rscriptenvironnement exécutable. (Les anciennes versions de R obligeaient l'utilisateur à exécuter une commande telle queR CMD BATCH nom_script.R, mais aujourd'hui en utilisantRscriptest préféré.) Nous avons consacré plus de discussion à l'interfaçage de Python avec l'environnement de ligne de commande que nous ne le ferons avec R, en partie parce que R n'est pas aussi fréquemment utilisé de cette façon, mais aussi parce que c'est assez facile.

Lors de l'utilisationlire.table(), par exemple, les données peuvent être lues à partir de l'entrée standard en utilisant le nom de fichier"stdin". Tout ce qui est imprimé à partir d'un script R passe par défaut à la sortie standard. Cependant, étant donné que R effectue une bonne partie du formatage lors de l'impression, il est souvent plus pratique d'imprimer des blocs de données à l'aide deécriture.table()en précisantfichier = "".

Enfin, pour obtenir des paramètres de ligne de commande dans un script R en tant que vecteur de caractère, la ligneargs <- commandArgs(trailingOnly = TRUE)fera l'affaire. Voici un script simple qui va lire une table sur l'entrée standard, l'écrire sur la sortie standard, et également lire et imprimer tous les arguments de ligne de commande :

Essayez de rendre ce script exécutable sur la ligne de commande et de l'exécuter sur p450s_blastp_yeast_top1.txt avec quelque chose commechat p450s_blastp_yeast_top1.txt | ./stdin_stdout_ex.R arg1 'arg 2'.

Des exercices

  1. Supposons que nous ayons un vecteur numérique de longueur impaire (par exemple,échantillon<- c(3.2, 5.1, 2.5, 1.6, 7.9)ouéchantillon <- runif (25, min = 0, max = 1)). Écrivez quelques lignes de code qui entraînent l'impression de la médiane du vecteur, sans pour autant en utilisant lemédian()ouquantile()les fonctions. Vous pourriez trouver lelongueur()etas.entier()fonctions pour être utiles.
  2. Siéchantillonest un échantillon d'une distribution exponentielle, par exemple,échantillon <- rexp(1000, taux = 1.5), alors la médiane de l'échantillon est généralement inférieure à la moyenne. Générer un vecteur,entre_médiane_moyenne, qui contient toutes les valeurs deéchantillonqui sont supérieures (ou égales à) la médiane de l'échantillon, et inférieures (ou égales à) la moyenne de l'échantillon.
  3. Lire dans le états.txt fichier dans un bloc de données comme décrit. Extraire un vecteur numérique appelémeurtre_faible revenucontenant des taux de meurtres pour les seuls États dont le revenu par habitant est inférieur au revenu médian par habitant (vous pouvez utiliser lemédian()fonction cette fois). De même, extrayez un vecteur appelémeurtre_revenu élevécontenant des taux de meurtres uniquement pour les États dont le revenu médian par habitant est supérieur (ou égal à). Exécuter un échantillon à deuxt.test()pour déterminer si les taux moyens de meurtre sont différents entre ces deux groupes.
  4. LaisserÉtatsêtre la trame de données d'informations d'état décrite ci-dessus. Décrivez ce que font les différentes opérations ci-dessous en termes d'indexation, de remplacement sélectif, de recyclage de vecteurs et les types de données impliquées (par exemple, vecteurs numériques et vecteurs logiques). Pour vous aider à démarrer, la première ligne ajoute une nouvelle colonne à laÉtatstrame de données appelée"nouveau pop"qui contient les mêmes informations que le"population"colonne.
  5. Déterminez le nombre de régions uniques répertoriées dans leÉtatstrame de données. Déterminez le nombre de régions uniques représentées par des États dont le revenu est supérieur au revenu médian.
  6. Que fait lesomme()rapport de fonction pour un vecteur numériquec(2, 3, 0, 1, 0, 2)? Et pourc(1, 0, 0, 1, 1, 0)? Et enfin, que diriez-vous du vecteur logiquec(VRAI, FAUX, FAUX, VRAI, VRAI, FAUX)? Comment lesomme()fonction donc être utile dans un contexte logique?


3.3 Addition et soustraction de vecteurs : méthodes analytiques

Les méthodes analytiques d'addition et de soustraction vectorielles utilisent la géométrie et la trigonométrie simple plutôt que la règle et le rapporteur des méthodes graphiques. Une partie de la technique graphique est conservée, car les vecteurs sont toujours représentés par des flèches pour une visualisation aisée. Cependant, les méthodes analytiques sont plus concises, exactes et précises que les méthodes graphiques, qui sont limitées par la précision avec laquelle un dessin peut être réalisé. Les méthodes analytiques ne sont limitées que par l'exactitude et la précision avec lesquelles les quantités physiques sont connues.

Résolution d'un vecteur en composantes perpendiculaires

Les techniques analytiques et les triangles rectangles vont de pair en physique car (entre autres) les mouvements le long des directions perpendiculaires sont indépendants. Nous avons très souvent besoin de séparer un vecteur en composantes perpendiculaires. Par exemple, étant donné un vecteur comme A A taille 12 <> dans la figure 3.26, nous pouvons souhaiter trouver quels sont les deux vecteurs perpendiculaires, A x A x taille 12 > > <> et A y A y taille 12 > > <> , ajoutez pour le produire.


3.3 Addition et soustraction de vecteurs : méthodes analytiques

Les informations présentées dans cette section soutiennent les objectifs d'apprentissage AP® et les pratiques scientifiques suivantes :

  • 3.A.1.1 L'étudiant est capable d'exprimer le mouvement d'un objet à l'aide de représentations narratives, mathématiques et graphiques. (S.P. 1.5, 2.1, 2.2)

Les méthodes analytiques d'addition et de soustraction vectorielles utilisent la géométrie et la trigonométrie simple plutôt que la règle et le rapporteur des méthodes graphiques. Une partie de la technique graphique est conservée, car les vecteurs sont toujours représentés par des flèches pour une visualisation aisée. Cependant, les méthodes analytiques sont plus concises, exactes et précises que les méthodes graphiques, qui sont limitées par la précision avec laquelle un dessin peut être réalisé. Les méthodes analytiques ne sont limitées que par l'exactitude et la précision avec lesquelles les quantités physiques sont connues.

Résolution d'un vecteur en composantes perpendiculaires

Les techniques analytiques et les triangles rectangles vont de pair en physique car (entre autres) les mouvements le long des directions perpendiculaires sont indépendants. Nous avons très souvent besoin de séparer un vecteur en composantes perpendiculaires. Par exemple, étant donné un vecteur comme A A taille 12 <> dans la figure 3.26, nous pouvons souhaiter trouver quels sont les deux vecteurs perpendiculaires, A x A x taille 12 > > <> et A y A y taille 12 > > <> , ajoutez pour le produire.


Biologie synthétique, partie A

Maria Karlsson, . Martin Fussenegger , dans Méthodes en Enzymologie , 2011

Résumé

Les systèmes d'expression inductibles représentent la technologie fondatrice de l'émergence de la biologie synthétique dans les cellules de mammifères. Les molécules centrales de ces systèmes sont des protéines régulatrices bactériennes qui se lient à ou se dissocient d'une séquence opérateur d'ADN apparentée en réponse à un stimulus exogène comme un inducteur de petites molécules. Dans ce chapitre, nous décrivons un protocole générique de la façon dont les protéines régulatrices bactériennes peuvent être appliquées à la conception, la construction et l'optimisation d'un système d'expression inductible dans les cellules de mammifères. En choisissant des protéines régulatrices avec un inducteur de petites molécules approprié, ce protocole fournit une approche simple pour établir des biocapteurs, des systèmes de communication de cellule à cellule ou des outils pour contrôler l'expression des gènes in vivo.


Maladies à transmission vectorielle

Les maladies à transmission vectorielle sont des maladies humaines causées par des parasites, des virus et des bactéries transmis par des vecteurs. Chaque année, il y a plus de 700 000 décès dus à des maladies telles que le paludisme, la dengue, la schistosomiase, la trypanosomose humaine africaine, la leishmaniose, la maladie de Chagas, la fièvre jaune, l'encéphalite japonaise et l'onchocercose.

Le fardeau de ces maladies est le plus élevé dans les zones tropicales et subtropicales, et elles touchent de manière disproportionnée les populations les plus pauvres. Depuis 2014, des épidémies majeures de dengue, de paludisme, de chikungunya, de fièvre jaune et de Zika ont affligé des populations, fait des morts et submergé les systèmes de santé dans de nombreux pays. D'autres maladies telles que le chikungunya, la leishmaniose et la filariose lymphatique provoquent des souffrances chroniques, une morbidité à vie, un handicap et une stigmatisation occasionnelle.

La distribution des maladies à transmission vectorielle est déterminée par un ensemble complexe de facteurs démographiques, environnementaux et sociaux. Les voyages et le commerce mondiaux, l'urbanisation non planifiée, et en


Les protéines 14-3-3 : régulateurs du métabolisme des plantes et réponses au stress

K. Li, Collège des sciences et technologies de la vie, Université des sciences et technologies de Kunming, Kunming, Chine.

Collège des sciences de la vie et de la technologie, Université des sciences et technologies de Kunming, Kunming, Chine

Collège des sciences de la vie et de la technologie, Université des sciences et technologies de Kunming, Kunming, Chine

Collège des sciences de la vie et de la technologie, Université des sciences et technologies de Kunming, Kunming, Chine

K. Li, Collège des sciences et technologies de la vie, Université des sciences et technologies de Kunming, Kunming, Chine.

Résumé

Les protéines 14-3-3 se lient et modulent l'activité des protéines phosphorylées qui régulent une variété de processus métaboliques chez les plantes. Au cours de la dernière décennie, l'intérêt pour le domaine de la plante 14-3-3 a considérablement augmenté, principalement en raison du grand nombre de mécanismes par lesquels les protéines 14-3-3 régulent le métabolisme. Au fur et à mesure que ce domaine se développe, il est essentiel de comprendre le rôle de ces protéines dans les réponses métaboliques et au stress. Cette revue résume les connaissances actuelles sur les protéines 14-3-3 dans les plantes, y compris leur structure moléculaire et leur fonction, leur mécanisme de régulation et leurs rôles dans le métabolisme du carbone et de l'azote et les réponses au stress. Nous commençons par une analyse structurale moléculaire des protéines 14-3-3, qui décrit les principes de base de la fonction 14-3-3, puis discutons des mécanismes de régulation et des rôles dans le métabolisme du carbone et de l'azote des protéines 14-3-3. Nous concluons par un résumé de la réponse 14-3-3 au stress biotique et au stress abiotique.


Introduction

Les phosphoinositides sont impliqués dans de nombreuses voies de transduction du signal dans les cellules eucaryotes (Clarke, 2003). Phosphatidylinositol 4-phosphate [PtdIns(4)P], un lipide essentiel à la sécrétion chez la levure (Walch-Solimena et Novick, 1999) est généré à partir du phosphatidylinositol-4,5-biphosphate [PtdIns(4,5)P2] par l'activité d'un PI(4,5)P2-5-phosphatase ou du phosphatidylinositol (PtdIns) par l'activité des phosphatidylinositol-4 kinases (PI4-kinases) (De Matteis et Godi, 2004a). Les PI4-kinases sont regroupées en kinases de type II et de type III. Les PI4-kinases de type III sont inhibées par la Wortmannin, tandis que les PI4-kinases de type II sont inhibées par l'adénosine (Downing et al., 1996). Il existe trois PI4-kinases connues dans la levure : Pik1p et Stt4p, qui sont toutes deux des PI4-kinases de type III, et LSB6, une PI4-kinase de type II (Flanagan et Thorner, 1992 Flanagan et al., 1993 Han et al., 2002 Shelton et al., 2003 Audhya et al., 2000). Les cellules de mammifères possèdent deux PI4-kinases de type III, PI4KIIIβ et PI4KIIIα, et deux PI4-kinases de type II, nommées PI4KIIα et β (Minogue et al., 2001 Barylko et al., 2001 Balla et al., 2002 Wei et al., 2002). At least three of these kinases, PI4KIIα, PI4KIIIα and PI4KIIIβ are localized at the Golgi complex (Wang et al., 2003 Wong et al., 1997 Godi et al., 1999), where they contribute to the local production of PtdIns(4)P (Balla et al., 2005). The best characterized kinase so far is PI4KIIIβ, which is recruited to Golgi membranes by active GTP-bound ARF1 and seems to control the structural integrity of the whole Golgi complex (Godi et al., 1999). However, ARF1 itself has only a small direct effect on lipid kinase activity (Haynes et al., 2005). A noted activator of PI4KIIIβ is the neuronal calcium sensor-1 (NCS-1), also known as frequenin, which can exert bidirectional effects on PI4KIIIβ by either directly activating the lipid kinase or inhibiting the activation by ARF1 (Zhao et al., 2001 Haynes et al., 2005). However, the ability of endogenous frequenin to interact and stimulate PI4KIIIβ remains to be defined. In mammalian cells, regulation of PI4KIIIβ lipid kinase activity at the Golgi complex is controlled by members of the Protein Kinase D (PKD) family of serine/threonine kinases (Hausser et al., 2005). PKD localizes to specific TGN domains and plays a crucial role in the formation of post-Golgi transport carriers, possibly by controlling the fission of vesicles (Liljedahl et al., 2001). Both, PKD1 and PKD2 activate PI4KIIIβ by phosphorylation of Ser294. The inhibition of PKD-mediated phosphorylation at this residue significantly reduces PI4KIIIβ lipid kinase activity and affects transport of secretory proteins to the plasma membrane (Hausser et al., 2005). Therefore, among other mechanisms, PKD might control the fission of vesicles by the regulation of the PtdIns(4)P levels at the Golgi compartment. Golgi-localized PtdIns(4)P selectively recruits adaptor proteins, such as FAPP1 and FAPP2, which appear essential for control of constitutive Golgi-to-cell-surface membrane traffic (Godi et al., 2004). Moreover, PI4KIIIβ was reported to be required for recruitment of active rab11 to the TGN (de Graaf et al., 2004). Taken together, there is substantial experimental evidence for PI4KIIIβ being an important player in inositol signalling and regulation of secretory transport processes at the Golgi compartment. Besides this function, recent studies postulate an essential role for PI4KIIIβ in nuclear inositol signalling, too: Upon inhibition of nuclear export with leptomycin B, PI4KIIIβ accumulated in the nucleus, suggesting that the lipid kinase rapidly shuttles between the nucleus and the cytoplasm in a Crm1-dependent process. The presence of two nuclear localization sequences (NLS) and one nuclear export sequence (NES) located in the N-terminal part of the protein are the molecular basis for the observed nucleo-cytoplasmic shuttling (de Graaf et al., 2002 Strahl et al., 2005).

Here we report a novel interaction between human PI4KIIIβ and the multifunctional 14-3-3 proteins. These proteins are small, acidic, ubiquitous molecules that recognize phosphorylated serine/threonine residues in a context-specific manner (Dougherty and Morrison, 2004). In mammals, there are seven highly homologous family members designated with Greek letters (β, ϵ, γ, η, σ, τ, ζ), that bind to many different types of proteins, including cell cycle regulators, transcription factors, and proteins involved in signalling and apoptosis (Bridges and Moorhead, 2004). In this study, we provide evidence that PKD-mediated phosphorylation of PI4KIIIβ at Ser294 induces 14-3-3 binding to this site, whereby lipid kinase activity is maintained through 14-3-3-mediated protection from dephosphorylation.


3.3: Vectors - Biology

Dot Products and Projections

The Dot Product (Inner Product)

There is a natural way of adding vectors and multiplying vectors by scalars. Is there also a way to multiply two vectors and get a useful result? It turns out there are two one type produces a scalar (the dot product) while the other produces a vector (the cross product). We will discuss the dot product here.

The dot product of two vectors a =<a_1,a_2,a_3> and b =<b_1,b_2,b_3> is given by

An equivalent definition of the dot product is

where theta is the angle between the two vectors (see the figure below) and | c | denotes the magnitude of the vector c . This second definition is useful for finding the angle theta between the two vectors.

Example

The dot product of a =<1,3,-2> and b =<-2,4,-1> is

which implies theta=45.6 degrees.

An important use of the dot product is to test whether or not two vectors are orthogonal. Two vectors are orthogonal if the angle between them is 90 degrees. Thus, using (**) we see that the dot product of two orthogonal vectors is zero. Conversely, the only way the dot product can be zero is if the angle between the two vectors is 90 degrees (or trivially if one or both of the vectors is the zero vector). Thus, two non-zero vectors have dot product zero if and only if they are orthogonal.

Example

<1,-1,3> and <3,3,0> are orthogonal since the dot product is 1(3)+(-1)(3)+3(0)=0.

One important use of dot products is in projections. The scalar projection of b onto a is the length of the segment AB shown in the figure below. The vector projection of b onto a is the vector with this length that begins at the point A points in the same direction (or opposite direction if the scalar projection is negative) as a .

Thus, mathematically, the scalar projection of b onto a is | b |cos(theta) (where theta is the angle between a and b ) which from (*) is given by

This quantity is also called the component of b in the a direction (hence the notation comp). And, the vector projection is merely the unit vector a /| a | times the scalar projection of b onto a :

Thus, the scalar projection of b onto a is the magnitude of the vector projection of b onto a .

Suppose you wish to find the work W done in moving a particle from one point to another. From physics we know W=Fd where F is the magnitude of the force moving the particle and d is the distance between the two points. However, this relation is only valid when the force acts in the direction the particle moves. Suppose this is not the case. Let the force vector be F =<2,3,4> and the displacement vector be d =<1,2,3>. In this case, the work is the product of the distance moved (the magnitude of the displacement vector) and the magnitude of the component of the force that acts in the direction of displacement (the scalar projection of F onto d ):

Thus, the work done by the force to displace the particle from say the origin to the point (1,2,3) is

Note that this is the easiest way to compute the dot product since the angle between the vectors F and d is unknown.


3.3: Vectors - Biology

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Les articles du Choix de l'éditeur sont basés sur les recommandations des éditeurs scientifiques des revues MDPI du monde entier. Les rédacteurs en chef sélectionnent un petit nombre d'articles récemment publiés dans la revue qui, selon eux, seront particulièrement intéressants pour les auteurs ou importants dans ce domaine. L'objectif est de fournir un aperçu de certains des travaux les plus passionnants publiés dans les différents domaines de recherche de la revue.


    your two parts and construction plasmid. your two parts and destination vector with the following enzymes
    • Prefix part with EcoRI and SpeI
    • Suffix part with XbaI and PstI
    • Construction vector with EcoRI and PstI
  1. Purify the restriction digest.
    • For parts < 200 bp in length, do a Knight:Micropure EZ and Microcon purification (or alternatively an Ethanol precipitation of small DNA fragments). All other parts and the construction vector can be purified using a QIAquick PCR purification kit or Qiagen Minelute PCR Purification Kit (elutes in a smaller volume giving greater concentration of the DNA).
    the two parts and construction vector together. (Endy lab protocol) the ligation product. (See also Electroporation or another chemical transformation.)
  2. Analyze the transformation with single colony PCR followed by agarose gel electrophoresis.
    • In rolling, large scale assembly, this step is omitted.
    clones that generated a band of the appropriate size. the clone.

Obtaining materials

Troubleshooting

  1. If the transformation rate is too high, then the possibility arise that a clone will contain two plasmids: the correct assembled plasmid and one of the parent "part" plasmids. Therefore, it may be necessary to screen the transformed clones for resistance to the parent antibiotic resistance markers. In most assemblies done with this method to date, this does not occur however it has been seen occasionally.
  2. Another common mechanism for failure involves a piece of genomic DNA being cloned into the construction plasmid. This result typically occurs when the assembly is somehow unfavorable to the cell. This issue can be partially checked via the colony PCR step in the protocol though if the genomic DNA is of the same size as your assembly, then the single colony PCR screen is ineffective. A careful purification of the construction plasmid can help to avoid this result as can phosphatase treatment of the linear construction plasmid.
  3. 3A assembly has been done using the protocols linked above. However, in all likelihood, the above protocols can be replaced with your lab's version and the whole process should work just fine.
  4. In debugging the use of 3A assembly by folks in other labs, a common difference between other folks and myself seems to be the amount of DNA used in ligation reactions. Typically, I (who?) digest either 500ng DNA of both parts and the destination vector. Each digestions takes place in a volume of 50μL. This digest is then purified via either Microcon centrifugal filtration (for parts < 200bp) or Qiagen minelute PCR purification (for parts > 200bp) into a volume of 20μL or 10μL respectively. The ligation mixture generally has 2μL of destination vector and

Les références

  • This page is intended as a replacement for the original static webpage describing 3A assembly. This page contains a more systematic analysis of the incorrect ligation products that may result from this assembly process.


Voir la vidéo: Biologie - Bloedsomloop en Bloedvaten Bloedsomloop (Septembre 2022).


Commentaires:

  1. Garg

    Merci, c'est parti.

  2. Holdyn

    Merci beaucoup de l'avoir publié en bonne qualité ....... j'ai tellement attendu ......



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