# HG changeset patch # User cristian # Date 1667984274 0 # Node ID 5acf9dfdfa274f86ad2715d90d47680db7ff431b # Parent f7287f82602f8c499b72271e004be4e646ca7012 planemo upload commit 66a856bcce69986d9a6f1a39820dd9b3f4f6b0db diff -r f7287f82602f -r 5acf9dfdfa27 GO_MWU.R --- a/GO_MWU.R Tue Apr 19 08:28:43 2022 +0000 +++ b/GO_MWU.R Wed Nov 09 08:57:54 2022 +0000 @@ -37,22 +37,36 @@ library("getopt") library("tools") options(stringAsFactors = FALSE, useFancyQuotes = FALSE) + +getScriptPath <- function() { + cmd.args <- commandArgs() + m <- regexpr("(?<=^--file=).+", cmd.args, perl = TRUE) + script.dir <- dirname(regmatches(cmd.args, m)) + if (length(script.dir) == 0) stop("can't determine script dir: please call the script with Rscript") + if (length(script.dir) > 1) stop("can't determine script dir: more than one '--file' argument detected") + return(script.dir) +} + args <- commandArgs(trailingOnly = TRUE) # get options, using the spec as defined by the enclosed list. # we read the options from the default: commandArgs(TRUE). spec <- matrix(c( "help", "h", 0, "logical", - "scriptdir", "s", 1, "character", "input", "i", 1, "character", "goAnnotations", "a", 1, "character", "goDatabase", "g", 1, "character", "goDivision", "d", 1, "character", "largest", "o", 1, "numeric", "smallest", "m", 1, "numeric", + "absValue", "k", 1, "numeric", "clusterheight", "c", 1, "numeric", + "textsize", "e", 1, "numeric", "pcut", "p", 1, "numeric", "hcut", "t", 1, "numeric", + "l1", "1", 1, "numeric", + "l2", "2", 1, "numeric", + "l3", "3", 1, "numeric", "version", "v", 0, "character" ), byrow = TRUE, ncol = 4) opt <- getopt(spec) @@ -65,15 +79,34 @@ } if (!is.null(opt$version)) { - cat("0.1.0\n") + cat("0.3.0\n") q(status = 1) } +scriptdir <- getScriptPath() + +### if running in Rstudio ### +# Uncomment this block, change the values and run from here. +# opt = list() +# opt$input = "heats.csv" +# opt$goAnnotations = "amil_defog_iso2go.tab" +# opt$goDatabase = "go.obo" +# opt$goDivision = "BP" + +### Optionally uncomment the options below that you want to change and change the default value. +# opt$clusterheight <- 0.25 +# opt$textsize <- 1.2 +# opt$largest <- 0.1 +# opt$smallest <- 5 +# opt$absValue <- -log(0.05,10) +# opt$l1 <- 0.1 +# opt$l2 <- 0.05 +# opt$l3 <- 0.01 +# opt$pcut <- 1e-2 +# opt$hcut <- 0.9 + + # enforce the following required arguments -if (is.null(opt$scriptdir)) { - cat("'scriptdir' is required\n") - q(status = 1) -} if (is.null(opt$input)) { cat("'input' is required\n") q(status = 1) @@ -91,30 +124,40 @@ q(status = 1) } if (is.null(opt$clusterheight)) { - cat("'clusterheight' is required\n") - q(status = 1) + opt$clusterheight <- 0.25 +} +if (is.null(opt$textsize)) { + opt$textsize <- 1.2 } if (is.null(opt$largest)) { - cat("'largest' is required\n") - q(status = 1) + opt$largest <- 0.1 } if (is.null(opt$smallest)) { - cat("'smallest' is required\n") - q(status = 1) + opt$smallest <- 5 +} +if (is.null(opt$absValue)) { + opt$absValue <- -log(0.05, 10) +} +if (is.null(opt$l1)) { + opt$l1 <- 0.1 +} +if (is.null(opt$l2)) { + opt$l2 <- 0.05 +} +if (is.null(opt$l3)) { + opt$l3 <- 0.01 } if (is.null(opt$pcut)) { - cat("'pcut' is required\n") - q(status = 1) + opt$pcut <- 1e-2 } if (is.null(opt$hcut)) { - cat("'hcut' is required\n") - q(status = 1) + opt$hcut <- 0.9 } source_local <- function(fname) { # argv <- commandArgs(trailingOnly = FALSE) # base_dir <- dirname(substring(argv[grep("--file = ", argv)], 8)) - base_dir <- opt$scriptdir + base_dir <- scriptdir source(paste(base_dir, fname, sep = "/")) } @@ -136,7 +179,7 @@ # change any of the numeric values below, delete the files that were generated # in previos runs first. -gomwuStats(opt$input, opt$goDatabase, opt$goAnnotations, opt$goDivision, opt$scriptdir, +gomwuStats(opt$input, opt$goDatabase, opt$goAnnotations, opt$goDivision, scriptdir, # replace with full path to perl executable if it is not in your system's PATH already perlPath = "perl", # a GO category will not be considered if it contains more than this fraction of the total number of genes @@ -156,25 +199,27 @@ # ----------- Plotting results # change this to a pdf output -pdf(paste0(dir,"/","Rplots.pdf")) +pdf(paste0(dir, "/", "Rplots.pdf"), width = 7, height = 7) +# png(paste0(dir,"/","Rplots.png"),res=100) results <- gomwuPlot(opt$input, opt$goAnnotations, opt$goDivision, # genes with the measure value exceeding this will be counted as "good genes". # This setting is for signed log-pvalues. Specify absValue=0.001 if you are doing # Fisher's exact test for standard GO enrichment or analyzing a WGCNA module (all non-zero genes = "good genes"). - absValue = -log(0.05, 10), + absValue = opt$absValue, # absValue = 1, # un-remark this if you are using log2-fold changes # FDR threshold for plotting. Specify level1=1 to plot all GO categories containing genes exceeding the absValue. - level1 = 0.1, - level2 = 0.05, # FDR cutoff to print in regular (not italic) font. - level3 = 0.01, # FDR cutoff to print in large bold font. + level1 = opt$l1, + level2 = opt$l2, # FDR cutoff to print in regular (not italic) font. + level3 = opt$l3, # FDR cutoff to print in large bold font. # decrease to fit more on one page, or increase (after rescaling the plot so the tree fits the text) # for better "word cloud" effect - txtsize = 1.2, + txtsize = opt$textsize, treeHeight = 0.5, # height of the hierarchical clustering tree # colors = c("dodgerblue2","firebrick1","skyblue2","lightcoral") # these are default colors, uncomment and change if needed ) +dev.off() # manually rescale the plot so the tree matches the text # if there are too many categories displayed, try make it more stringent with level1 = 0.05,level2=0.01,level3=0.001. @@ -223,7 +268,6 @@ } } -mwus <- read.table(paste0(dir,"/",paste("MWU", opt$goDivision, name, sep = "_"), ".", ext), header = T) +mwus <- read.table(paste0(dir, "/", paste("MWU", opt$goDivision, name, sep = "_"), ".", ext), header = T) best_GOs <- mwus[mwus$name %in% annots, ] -write.table(best_GOs, paste0(dir, "/","best_go.tsv"), sep = "\t") -dev.off() +write.table(best_GOs, paste0(dir, "/", "best_go.tsv"), sep = "\t", row.names = FALSE) diff -r f7287f82602f -r 5acf9dfdfa27 RBGOA.xml --- a/RBGOA.xml Tue Apr 19 08:28:43 2022 +0000 +++ b/RBGOA.xml Wed Nov 09 08:57:54 2022 +0000 @@ -1,5 +1,5 @@ - - "Rank Based Gene Ontology Analysis" + + "GO_MWU: a Rank Based Gene Ontology Analysis" r-ape r-getopt @@ -8,35 +8,42 @@ - +
- +
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+ + + + + +
+
- - - - - + + + + + @@ -81,32 +88,99 @@ Rank-based Gene Ontology Analysis with Adaptive Clustering ========================================================== - Usage: GO_MWU.R [ +What it does +------------ + +In contrast to most other "GO enrichment analysis" methods (e.g., GeneMerge or DAVID), this one does not look for GO categories enriched among "significant" genes. + +Instead, it measures whether each GO category is significantly enriched by either up or down-regulated genes. +Basically, the method tests whether the genes belonging to a certain GO category are significantly bunched up near the top or the bottom of the global ranked list of genes, instead of being spread evenly all over it. +The test used is called the Mann-Whitney U (MWU) test. - -[-help|h]] +The major advantage of this approach is that the experimenter does not have to impose an arbitrary threshold for initial selection of "significant genes", and thus the whole dataset can be used to gain information. + +In fact, no preliminary statistical test is required prior to the analysis; the method is best suited to analyze the distribution of raw measures, such as dN/dS values, log-fold-changes of gene expression, or kME (correlation) values from WGCNA. + +The method can also be run in a traditional mode, looking for GO categories significantly over-represented among "significant genes" (based on Fisher's exact test). To make the method work in this mode, the measure of significance should be binary (1 or 0, i.e., significant or not). + +**"absValue"**: Genes with the measure value exceeding this value will be counted as "good genes". +When using signed log(p-values) use the value 1.30103 which corresponds to -log(0.05, 10). Specify the value 0.001 if you are doing +Fisher's exact test for standard GO enrichment or analyzing a WGCNA module (all non-zero genes = "good genes"). +Use a value of 1 if you're using log2(fold-change). +This parameter does not affect statistics and serves just the illustrative purpose. - --scriptdir | -s +The method automatically retrieves all the missing parental terms for the lower-level GO categories. +Then, fully redundant GO categories (i.e., containing exactly the same genes) are collapsed under name of the lower-level (more specific) term. +Then, highly similar categories are merged according to complete linkage clustering based on the fraction of shared genes. +The distance measure for clustering, introduced in Kosiol et al 2008, is the number of genes shared among the two GO categories within the analyzed dataset divided by the size of the smaller of the two categories. + +The resulting hierarchical tree is then “cut” at the adjustable “height” ('Threshold for merging similar (gene-sharing) terms' parameter) to merge clustered categories. +The default for this parameter is 0.25, implying that a group of categories will be merged if the most dissimilar two of them share >75% of genes included in the smaller of the two. +The merged categories inherit the name of the largest one. +This simplifies the GO hierarchy, generates biologically meaningful groups of categories tailored for the particular dataset, and improves the multiple testing situation. - --input | -i - - --goAnnotations | -a +In the final plot, the method shows hierarchical clustering of GO categories based on the number of genes shared between them, to indicate which categories might be significant because of the same genes. + +------ + +Output Files +------------ + +The plot +^^^^^^^^ + +The plot consists of three parts: - --goDatabase | -g +| - Hierarchical clustering tree of significant GO categories based on shared genes in the current dataset. + Categories with no branch length between them are subsets of each other and their significance is most likely driven by the same genes. - --goDivision | -d +| - Category names, plotted in different colors and fonts. + Fonts indicate the level of statistical significance, colors indicate enrichment of GO categories with either up- (red) or down- (blue) regulated genes. + The category names are preceded by the fraction indicating the number of "good candidates" relative to the total number of genes belonging to this category. + The "good candidates" are the genes exceeding an arbitrary **'absValue'** cutoff in their significance measure. + Adjust 'absValue' parameter according to what your measure is. + By default it is set to -log(0.05,10), assuming that the measure is a signed log p-value (so, the "good candidates" would be the ones with raw p-value < 0.05). + Ideally we would like to see more than one such gene per displayed GO category. + With 'level 1'=1 the script will display all the categories containing "good candidates", which is a good way to summarize the whole GO content of the experiment. + Note that 'absValue' parameter does not affect statistics and serves just the illustrative purpose. + In the Fisher-test mode (binary significance measure) and signed WGCNA module analysis the colors are not used; in that case specify absValue=0.001 to make the script display the fraction of genes with non-zero measure within a GO category. + +| - The legend giving the correspondence of the fonts to significance thresholds. + The method corrects the p-values using Benjamini-Hochberg false discovery rate procedure except when analyzing WGCNA modules; in that case the false discovery rate is determined from ten permutations where significance measures are randomly shuffled among genes. + To set different thresholds for plotting, change parameters 'Level 1', 'Level 2' and 'Level 3' in the 'Plot tweaking' section. + +In addition, the script prints out the number of GO categories displayed and the fraction of "good candidates" that these categories account for. This is useful to evaluate whether the generated GO summary really accounts for a substantial portion of what was going on. - --threads | -t +If the labels of the plot are too crowded or too small, you can adjust the 'TextSize for plot labels' parameter and relaunch the analysis. + +The tables +^^^^^^^^^^ + +The script generates 5 tables. + +Augmented GO terms for genes + main data table containing reformatted and augmented GO terms for each gene (in addition to the originally listed terms, the script finds all their parental terms if any were missing), and measures of interest. - --pcut | -p +Dissimilarity table + dissimilarity matrix of GO categories based on the number of genes shared between them in the dataset. + +MWU Test + The results of MWU test. - --hcut | -c +The raw data for plot + The raw data represented in the plot. + +Best GO terms + GO terms that best represent *independent* groups of significant GO terms. + ]]> + 10.1186/s12864-015-1540-2 @misc{githubGO_MWU, - author = {LastTODO, FirstTODO}, - year = {TODO}, + author = {Matz, Mikhail}, + year = {2021}, title = {GO_MWU}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, diff -r f7287f82602f -r 5acf9dfdfa27 data/MWU_BP_heats.csv --- a/data/MWU_BP_heats.csv Tue Apr 19 08:28:43 2022 +0000 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,266 +0,0 @@ -"delta.rank" "pval" "level" "nseqs" "term" "name" "p.adj" --504 0.35623303745342 2 16 "GO:0000041;GO:0006825" "transition metal ion transport" 0.57213184803125 -927 0.0804596858404668 -1 17 "GO:0000059" "obsolete protein import into nucleus, docking" 0.222102257788789 --791 0.338504444100758 2 7 "GO:0000096" "sulfur amino acid metabolic process" 0.550329310961355 -313 0.219475515036346 2 74 "GO:0000160" "phosphorelay signal transduction system" 0.418424543054904 --492 0.551496540428686 4 7 "GO:0000226" "microtubule cytoskeleton organization" 0.740229279465042 -337 0.038213401264821 5 185 "GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583" "regulation of response to stimulus" 0.146761613553298 --301 0.0663886441330439 2 182 "GO:0005975" "carbohydrate metabolic process" 0.199920348809734 --139 0.876138850866213 2 6 "GO:0005976" "polysaccharide metabolic process" 0.939987026232982 --1101 0.00673205215267527 3 29 "GO:0005996;GO:0019318" "monosaccharide metabolic process" 0.0495553839016374 --1191 0.024758509204042 5 17 "GO:0006006" "glucose metabolic process" 0.117992955802479 --725 0.348095889021928 5 8 "GO:0006012" "galactose metabolic process" 0.562472015797628 -718 0.324501474683889 2 9 "GO:0006022;GO:0006030" "aminoglycan metabolic process" 0.534235314144648 --228 0.798235753199534 2 6 "GO:0006071;GO:0019400" "glycerol metabolic process" 0.883720358877575 --1086 0.000125644275305357 2 60 "GO:0006091" "generation of precursor metabolites and energy" 0.00208098330974498 --1073 0.140826484897161 2 9 "GO:0006094;GO:0019319;GO:0046364" "hexose biosynthetic process" 0.313605197460064 --911 0.015230165430114 5 34 "GO:0006096;GO:0006090;GO:0006757;GO:0016052;GO:0006165;GO:0046031;GO:0009132;GO:0046939;GO:0009179;GO:0009135;GO:0009185" "carbohydrate catabolic process" 0.0895450455481969 --1445 0.0614363042604043 4 8 "GO:0006097;GO:0046487;GO:0006081" "glyoxylate cycle" 0.193081684593879 --1608 0.0108067847147088 2 12 "GO:0006098;GO:0006740;GO:0051156;GO:0006739" "pentose-phosphate shunt" 0.0753631039315219 --1171 0.0633890813572358 3 12 "GO:0006099" "tricarboxylic acid cycle" 0.193081684593879 --655 0.462846451407463 -1 6 "GO:0006100;GO:0006108" "malate metabolic process" 0.669055998736535 --52 0.67095398151246 -1 331 "GO:0006118" "obsolete electron transport" 0.804537579641638 --653 0.398294723427034 4 8 "GO:0006120" "mitochondrial electron transport, NADH to ubiquinone" 0.606598285679103 -459 0.607270456504583 4 6 "GO:0006144" "purine nucleobase metabolic process" 0.766317480827212 --1128 0.0535750167666929 2 14 "GO:0006221;GO:0006220" "pyrimidine nucleotide metabolic process" 0.175799722617954 -189 0.176806703614688 4 253 "GO:0006259" "DNA metabolic process" 0.352284033517987 -247 0.476091345912698 2 40 "GO:0006260" "DNA replication" 0.681968684685757 -969 0.321386513534949 3 5 "GO:0006269" "DNA replication, synthesis of RNA primer" 0.534235314144648 --513 0.458320890463932 5 10 "GO:0006270" "DNA replication initiation" 0.669055998736535 -104 0.565889029493 5 147 "GO:0006281;GO:0006974" "DNA repair" 0.744596438768117 --1345 0.103404937167101 6 7 "GO:0006284" "base-excision repair" 0.258314795202305 -878 0.108088838561138 6 16 "GO:0006289" "nucleotide-excision repair" 0.262784790997262 --187 0.731751207091682 6 16 "GO:0006298" "mismatch repair" 0.850500306488139 -504 0.185656424711342 6 33 "GO:0006306;GO:0006305;GO:0043414;GO:0044728;GO:0006304;GO:0032259" "DNA modification" 0.366288194254431 -387 0.288505995866072 2 36 "GO:0006310" "DNA recombination" 0.499699927480452 -37 0.828558820616465 2 167 "GO:0006325" "chromatin organization" 0.903572376392441 --477 0.36819421211798 2 17 "GO:0006333" "chromatin assembly or disassembly" 0.578995045125927 --237 0.445314682900312 3 50 "GO:0006334;GO:0034728;GO:0065004;GO:0071824" "nucleosome organization" 0.659264754014428 --1629 0.0350141771000549 4 8 "GO:0006342;GO:0016458;GO:0045814;GO:0045892;GO:0097549;GO:0010629;GO:1903507;GO:2000113;GO:0034401;GO:0010605;GO:0009892;GO:1902679;GO:0010558;GO:0031327;GO:0051253;GO:0009890;GO:0031324;GO:0045934;GO:0051172" "negative regulation of metabolic process" 0.13645230781639 --1562 0.00323181836051849 6 17 "GO:0006352" "DNA-templated transcription, initiation" 0.0267634957980437 -270 0.726387476514824 2 8 "GO:0006354" "DNA-templated transcription, elongation" 0.849370405420428 --861 0.265372315004682 7 8 "GO:0006364;GO:0016072" "rRNA metabolic process" 0.4684877125021 -27 0.918930313690772 3 66 "GO:0006366;GO:0006351;GO:0097659" "nucleic acid-templated transcription" 0.947535148358189 --1766 0.0477697797099802 2 6 "GO:0006367" "transcription initiation from RNA polymerase II promoter" 0.166565679251905 -1463 0.134194780608007 2 5 "GO:0006368" "transcription elongation from RNA polymerase II promoter" 0.306200980566007 --547 0.00914543072784996 5 110 "GO:0006396" "RNA processing" 0.0655010579156822 --1174 0.000439820443000713 2 43 "GO:0006397;GO:0016071" "mRNA metabolic process" 0.00562924977721467 --280 0.292298120292668 7 68 "GO:0006399;GO:0034660" "ncRNA metabolic process" 0.502980531672448 --778 1.27803852680152e-13 2 461 "GO:0006412;GO:0043043;GO:0006518;GO:0043604;GO:0043603" "cellular amide metabolic process" 1.10098971317582e-11 --248 0.586226373500246 2 23 "GO:0006413" "translational initiation" 0.755708304549057 --632 0.175549046834615 2 22 "GO:0006414" "translational elongation" 0.352284033517987 --229 0.547028823342026 7 33 "GO:0006418;GO:0043039;GO:0043038" "tRNA aminoacylation for protein translation" 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membrane" 0.696661011876627 -359 0.0204899960444489 3 204 "GO:0006629" "lipid metabolic process" 0.10646762650547 -251 0.462520804396655 3 41 "GO:0006633;GO:0006631;GO:0072330" "fatty acid metabolic process" 0.669055998736535 -1666 0.0436765934486829 6 7 "GO:0006636;GO:0033559" "unsaturated fatty acid metabolic process" 0.160754128665291 -282 0.65469664471739 2 12 "GO:0006643;GO:0006665" "membrane lipid metabolic process" 0.795846838761965 -45 0.917289075743 2 26 "GO:0006644" "phospholipid metabolic process" 0.947535148358189 --297 0.000354525929417928 2 766 "GO:0006725;GO:1901360;GO:0006139;GO:0046483" "organic cyclic compound metabolic process" 0.00494470375240794 -778 0.0329606230953219 2 36 "GO:0006730" "one-carbon metabolic process" 0.134377924927082 --64 0.947901075172816 4 5 "GO:0006744;GO:0006743;GO:1901663;GO:1901661;GO:0042181;GO:0042180" "ubiquinone biosynthetic process" 0.969860173439368 --955 0.21649279511728 2 8 "GO:0006750;GO:0006749;GO:0019184;GO:0042398" "glutathione metabolic process" 0.415728918159994 --137 0.795560875318458 3 17 "GO:0006779;GO:0006778;GO:0033014;GO:0033013" "porphyrin-containing compound metabolic process" 0.883720358877575 -515 0.414282019008848 5 12 "GO:0006783;GO:0042168" "heme metabolic process" 0.620252740323981 --659 0.148713719393016 2 23 "GO:0006790" "sulfur compound metabolic process" 0.318963257668385 --2310 0.00278795693772944 2 8 "GO:0006801;GO:0072593" "reactive oxygen species metabolic process" 0.0238325351128484 -232 0.0276877711331943 3 458 "GO:0006812" "cation transport" 0.126439491265131 -85 0.635906116931543 2 152 "GO:0006813" "potassium ion transport" 0.791150802755206 -604 0.077491610601817 7 41 "GO:0006814" "sodium ion transport" 0.216670236097804 -472 0.15326588682858 7 44 "GO:0006816;GO:0070838;GO:0072511" "divalent inorganic cation transport" 0.322344920710902 --378 0.04631950366187 2 135 "GO:0006817;GO:0015698" "inorganic anion transport" 0.163662246271941 --326 0.000510249111455255 3 588 "GO:0006820" 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process" 0.162363018230122 --241 0.631322436548739 2 19 "GO:0007049" "cell cycle" 0.789153045685924 -1847 0.0168102841501516 3 8 "GO:0007050;GO:0022402;GO:0045786;GO:0051726" "regulation of cell cycle" 0.092806777078962 -314 0.0184041918796192 2 279 "GO:0007155;GO:0022610" "cell adhesion" 0.0975422169619818 -425 0.161632607901509 3 52 "GO:0007156;GO:0098742;GO:0098609" "cell-cell adhesion via plasma-membrane adhesion molecules" 0.337264890503149 -700 0.266949602218178 2 12 "GO:0007160;GO:0031589" "cell-matrix adhesion" 0.4684877125021 -111 0.525218157816245 2 159 "GO:0007166" "cell surface receptor signaling pathway" 0.728705821053953 -1166 0.0768920238375208 5 11 "GO:0007167" "enzyme linked receptor protein signaling pathway" 0.216670236097804 -1764 0.0326547681015217 2 7 "GO:0007169" "transmembrane receptor protein tyrosine kinase signaling pathway" 0.134377924927082 -172 0.214533965248717 4 256 "GO:0007186" "G protein-coupled receptor signaling pathway" 0.41497445832781 -187 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acid catabolic process" 0.791434993345496 --772 0.186599646129616 2 14 "GO:0009064" "glutamine family amino acid metabolic process" 0.366288194254431 -110 0.902366064398219 4 6 "GO:0009065" "glutamine family amino acid catabolic process" 0.947535148358189 --89 0.91465063125528 2 7 "GO:0009066" "aspartate family amino acid metabolic process" 0.947535148358189 --806 0.0913458159365271 2 21 "GO:0009069" "serine family amino acid metabolic process" 0.237320011991958 --1636 0.0342373895459797 2 8 "GO:0009072" "aromatic amino acid family metabolic process" 0.13645230781639 --407 0.555538601842835 2 10 "GO:0009084" "glutamine family amino acid biosynthetic process" 0.740229279465042 --826 0.0589131672132562 5 25 "GO:0009116;GO:1901657" "nucleoside metabolic process" 0.190390113555035 --658 0.000169872729510334 5 159 "GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086" "nucleobase-containing small molecule metabolic process" 0.00264801607766109 --1233 0.0419705780106553 2 13 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process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup15087 -10 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup15783 0.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup15969 0.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup16856 -10 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup1719 0 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup17322 -0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup18473 0.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup18508 -0.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup18718 1.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup20019 -0.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup2036 0 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup20545 -0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup21173 -10 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup21209 -0.6 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup2135 -8.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup2145 2.5 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup2170 0.7 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup22031 0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup22367 -0.4 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup22420 0 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup22664 -3.6 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup22881 1.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup22998 -2.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup23049 -0.6 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup23486 0.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup2358 0.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup23586 0.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup23747 -2.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup23793 -5.4 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup23999 -0.7 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup24154 -0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup24658 -1.4 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup2535 0.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup2538 0 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup25544 -7.9 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup2559 1.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup2563 0.4 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup25636 -2.6 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup26656 -3.4 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup27627 -0.6 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup2886 0.4 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup29491 -5.4 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup29922 0.4 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup30198 0.6 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup30607 -2.8 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup3084 -2.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup31480 0 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup31610 -0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup31720 1.8 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup32469 0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup3276 -0.9 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup3286 0.8 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup35123 -0.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup3529 2.5 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup37062 -0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup3868 1.8 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup39012 -0.9 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup3969 0.6 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup41482 0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup4418 1.7 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup45577 -0.5 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup4586 -4.9 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup4591 1.7 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup4628 0.5 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup46530 -6.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup4715 1.6 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup4767 1.7 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup4787 -0.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup4837 -0.7 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup4842 0.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup4933 0.5 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup509 1.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup5186 0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup545 2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup55 0.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup5577 -1.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup5723 -0.6 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup5935 -0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup616 -0.5 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup6575 -0.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup6709 0.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup6730 -2.6 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup6778 0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup6843 -0.4 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup7019 -6.5 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup703 2.7 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup7069 -0.4 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup7129 -4.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup7399 2.9 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup7767 0 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" 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process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup15178 -0.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup1557 0.9 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup15846 1.8 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup16573 0.1 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup18352 -2.3 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup18487 0.5 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup19024 0.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup1919 0.4 -"nucleobase-containing small molecule metabolic process" GO:0009117;GO:0006753;GO:0055086 5 isogroup23905 -0.2 -"nucleobase-containing small molecule metabolic 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isogroup8333 1.2 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup8623 1.4 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup8676 -0.1 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup9075 -0.3 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup9195 -1 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup9587 4.3 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 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response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup2203 0.8 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup23125 -10 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup23212 1.4 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup23900 0 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup23943 -2.6 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup25110 0.5 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to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup5875 0.5 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup6015 0.3 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup622 2.6 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup670 0.3 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup7194 0.9 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup7226 -0.2 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup7491 -0.1 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup8207 0 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup883 0.8 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup9021 -0.2 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup9596 -1 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup13996 1.1 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup16719 1.5 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup18239 0.5 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup18361 0.7 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup19739 0.6 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup31634 2.4 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup3218 0.3 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup3749 0.1 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup37581 1.5 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup40242 0.3 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup8532 2.9 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup10819 5.5 -"regulation of response to stimulus" GO:0001867;GO:0006956;GO:0002252;GO:0002253;GO:0050778;GO:0002684;GO:0048584;GO:0050776;GO:0002682;GO:0048583 5 isogroup13802 0.1 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communication" GO:0048167;GO:0050804;GO:0099177;GO:0010646;GO:0023051 4 isogroup4626 2.7 -"regulation of cell communication" GO:0048167;GO:0050804;GO:0099177;GO:0010646;GO:0023051 4 isogroup46295 0.6 -"regulation of cell communication" GO:0048167;GO:0050804;GO:0099177;GO:0010646;GO:0023051 4 isogroup46517 0.3 -"regulation of cell communication" GO:0048167;GO:0050804;GO:0099177;GO:0010646;GO:0023051 4 isogroup4658 -0.1 -"regulation of cell communication" GO:0048167;GO:0050804;GO:0099177;GO:0010646;GO:0023051 4 isogroup4710 -1.3 -"regulation of cell communication" GO:0048167;GO:0050804;GO:0099177;GO:0010646;GO:0023051 4 isogroup4963 -0.1 -"regulation of cell communication" GO:0048167;GO:0050804;GO:0099177;GO:0010646;GO:0023051 4 isogroup4984 0.9 -"regulation of cell communication" GO:0048167;GO:0050804;GO:0099177;GO:0010646;GO:0023051 4 isogroup4988 -1 -"regulation of cell communication" GO:0048167;GO:0050804;GO:0099177;GO:0010646;GO:0023051 4 isogroup5185 -0.1 -"regulation of cell 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electron transport chain" GO:0022904;GO:0022900 3 isogroup23803 -0.2 -"respiratory electron transport chain" GO:0022904;GO:0022900 3 isogroup25081 -4.2 -"respiratory electron transport chain" GO:0022904;GO:0022900 3 isogroup26552 0.2 -"respiratory electron transport chain" GO:0022904;GO:0022900 3 isogroup31663 0.9 -"respiratory electron transport chain" GO:0022904;GO:0022900 3 isogroup35233 -2 -"respiratory electron transport chain" GO:0022904;GO:0022900 3 isogroup40683 -0.2 -"respiratory electron transport chain" GO:0022904;GO:0022900 3 isogroup4232 0.7 -"respiratory electron transport chain" GO:0022904;GO:0022900 3 isogroup43301 -6.7 -"respiratory electron transport chain" GO:0022904;GO:0022900 3 isogroup750 -1.6 -"respiratory electron transport chain" GO:0022904;GO:0022900 3 isogroup8198 -10 -"mRNA metabolic process" GO:0006397;GO:0016071 2 isogroup10844 0.7 -"mRNA metabolic process" GO:0006397;GO:0016071 2 isogroup11839 -0.6 -"mRNA metabolic process" GO:0006397;GO:0016071 2 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+ if (adjust.multcomp == "shuffle") { + message("shuffling values to calculate FDR, ", shuffle.reps, " reps") + reps <- shuffle.reps + spv <- c() + for (i in 1:reps) { + message("replicate ", i) + rsqq <- rsq + rsqq$value <- sample(rsq$value) + if (Module == TRUE) { + rsq.f <- rsqq + rsq.f$value <- as.numeric(rsq.f$value > 0) + rf <- fisherTest(rsq.f) + rsq.m <- rsqq[rsqq$value > 0, ] + rsq.m$term <- factor(rsq.m$term, levels = unique(rsq.m$term)) + rrm <- mwuTest(rsq.m, "g") + rr0 <- rf[rf$term %in% rrm$term, ] + rr1 <- rf[!(rf$term %in% rrm$term), ] + rr0 <- rr0[order(rr0$term), ] + rrm <- rrm[order(rrm$term), ] + rr0$pval <- rr0$pval * rrm$pval + rs <- rbind(rr0, rr1) + } else { + if (mwut.t == TRUE) { + rs <- mwuTest(rsqq, Alternative) + } else { + rs <- fisherTest(rsqq) + } + } + spv <- append(spv, rs$pval) + } + fdr <- c() + for (p in rr$pval) { + fdr <- append(fdr, (sum(spv <= p) / reps) / sum(rr$pval <= p)) + } + fdr[fdr > 1] <- 1 + } else { + fdr <- p.adjust(rr$pval, method = adjust.multcomp) + } + + message(sum(fdr < 0.1), " GO terms at 10% FDR") + rr$p.adj <- fdr + fname <- paste(dir, "/", "MWU_", goDivision, "_", name, ".", ext, sep = "") + write.table(rr, fname, sep = "\t", row.names = F) } #--------------------- -mwuTest=function(gotable,Alternative) { - gos=gotable - terms=levels(gos$term) - gos$seq=as.character(gos$seq) - nrg=gos[!duplicated(gos$seq),5] - names(nrg)=gos[!duplicated(gos$seq),4] -# nrg=nrg+rnorm(nrg,sd=0.01) # to be able to do exact wilcox test - rnk=rank(nrg) - names(rnk)=names(nrg) - pvals=c();drs=c();nams=c();levs=c();nseqs=c() - for (t in terms){ - got=gos[gos$term==t,] - got=got[!duplicated(got$seq),] - ngot=gos[gos$term!=t,] - ngot=ngot[!duplicated(ngot$seq),] - ngot=ngot[!(ngot$seq %in% got$seq),] - sgo.yes=got$seq - n1=length(sgo.yes) - sgo.no=ngot$seq - n2=length(sgo.no) -#message(t," wilcox:",n1," ",n2) - wi=wilcox.test(nrg[sgo.yes],nrg[sgo.no],alternative=Alternative) # removed correct=FALSE - r1=sum(rnk[sgo.yes])/n1 - r0=sum(rnk[sgo.no])/n2 - dr=r1-r0 - drs=append(drs,round(dr,0)) - levs=append(levs,got$lev[1]) - nams=append(nams,as.character(got$name[1])) - pvals=append(pvals,wi$p.value) - nseqs=append(nseqs,n1) - } - res=data.frame(cbind("delta.rank"=drs,"pval"=pvals,"level"=levs,nseqs)) - res=cbind(res,"term"=as.character(terms),"name"=nams) - res$pval=as.numeric(as.character(res$pval)) - res$delta.rank=as.numeric(as.character(res$delta.rank)) - res$level=as.numeric(as.character(res$level)) - res$nseqs=as.numeric(as.character(res$nseqs)) - return(res) +mwuTest <- function(gotable, Alternative) { + gos <- gotable + terms <- levels(gos$term) + gos$seq <- as.character(gos$seq) + nrg <- gos[!duplicated(gos$seq), 5] + names(nrg) <- gos[!duplicated(gos$seq), 4] + # nrg=nrg+rnorm(nrg,sd=0.01) # to be able to do exact wilcox test + rnk <- rank(nrg) + names(rnk) <- names(nrg) + pvals <- c() + drs <- c() + nams <- c() + levs <- c() + nseqs <- c() + for (t in terms) { + got <- gos[gos$term == t, ] + got <- got[!duplicated(got$seq), ] + ngot <- gos[gos$term != t, ] + ngot <- ngot[!duplicated(ngot$seq), ] + ngot <- ngot[!(ngot$seq %in% got$seq), ] + sgo.yes <- got$seq + n1 <- length(sgo.yes) + sgo.no <- ngot$seq + n2 <- length(sgo.no) + # message(t," wilcox:",n1," ",n2) + wi <- wilcox.test(nrg[sgo.yes], nrg[sgo.no], alternative = Alternative) # removed correct=FALSE + r1 <- sum(rnk[sgo.yes]) / n1 + r0 <- sum(rnk[sgo.no]) / n2 + dr <- r1 - r0 + drs <- append(drs, round(dr, 0)) + levs <- append(levs, got$lev[1]) + nams <- append(nams, as.character(got$name[1])) + pvals <- append(pvals, wi$p.value) + nseqs <- append(nseqs, n1) + } + res <- data.frame(cbind("delta.rank" = drs, "pval" = pvals, "level" = levs, nseqs)) + res <- cbind(res, "term" = as.character(terms), "name" = nams) + res$pval <- as.numeric(as.character(res$pval)) + res$delta.rank <- as.numeric(as.character(res$delta.rank)) + res$level <- as.numeric(as.character(res$level)) + res$nseqs <- as.numeric(as.character(res$nseqs)) + return(res) } #------------------------ -fisherTest=function(gotable) { - gos=gotable - terms=levels(gos$term) - gos$seq=as.character(gos$seq) - pft=c();nam=c();lev=c();nseqs=c() - for (t in terms) { - got=gos[gos$term==t,] - got=got[!duplicated(got$seq),] - ngot=gos[gos$term!=t,] - ngot=ngot[!duplicated(ngot$seq),] - ngot=ngot[!(ngot$seq %in% got$seq),] - go.sig=sum(got$value) - go.ns=length(got[,1])-go.sig - ngo.sig=sum(ngot$value) - ngo.ns=length(ngot[,1])-ngo.sig - sig=c(go.sig,ngo.sig) # number of significant genes belonging and not belonging to the tested GO category - ns=c(go.ns,ngo.ns) # number of not-significant genes belonging and not belonging to the tested GO category - mm=matrix(c(sig,ns),nrow=2,dimnames=list(ns=c("go","notgo"),sig=c("go","notgo"))) - ff=fisher.test(mm,alternative="greater") - pft=append(pft,ff$p.value) - nam=append(nam,as.character(got$name[1])) - lev=append(lev,got$lev[1]) - nseqs=append(nseqs,length(got[,1])) - } - res=data.frame(cbind("delta.rank"=rep(0),"pval"=pft,"level"=lev,nseqs,"term"=terms,"name"=nam)) - res[,1]=as.numeric(as.character(res[,1])) - res[,2]=as.numeric(as.character(res[,2])) - res[,3]=as.numeric(as.character(res[,3])) - res$nseqs=as.numeric(as.character(res$nseqs)) - return(res) +fisherTest <- function(gotable) { + gos <- gotable + terms <- levels(gos$term) + gos$seq <- as.character(gos$seq) + pft <- c() + nam <- c() + lev <- c() + nseqs <- c() + for (t in terms) { + got <- gos[gos$term == t, ] + got <- got[!duplicated(got$seq), ] + ngot <- gos[gos$term != t, ] + ngot <- ngot[!duplicated(ngot$seq), ] + ngot <- ngot[!(ngot$seq %in% got$seq), ] + go.sig <- sum(got$value) + go.ns <- length(got[, 1]) - go.sig + ngo.sig <- sum(ngot$value) + ngo.ns <- length(ngot[, 1]) - ngo.sig + sig <- c(go.sig, ngo.sig) # number of significant genes belonging and not belonging to the tested GO category + ns <- c(go.ns, ngo.ns) # number of not-significant genes belonging and not belonging to the tested GO category + mm <- matrix(c(sig, ns), nrow = 2, dimnames = list(ns = c("go", "notgo"), sig = c("go", "notgo"))) + ff <- fisher.test(mm, alternative = "greater") + pft <- append(pft, ff$p.value) + nam <- append(nam, as.character(got$name[1])) + lev <- append(lev, got$lev[1]) + nseqs <- append(nseqs, length(got[, 1])) + } + res <- data.frame(cbind("delta.rank" = rep(0), "pval" = pft, "level" = lev, nseqs, "term" = terms, "name" = nam)) + res[, 1] <- as.numeric(as.character(res[, 1])) + res[, 2] <- as.numeric(as.character(res[, 2])) + res[, 3] <- as.numeric(as.character(res[, 3])) + res$nseqs <- as.numeric(as.character(res$nseqs)) + return(res) } #------------------------- -gomwuPlot=function(inFile,goAnnotations,goDivision,level1=0.1,level2=0.05,level3=0.01,absValue=-log(0.05,10),adjusted=TRUE,txtsize=1,font.family="sans",treeHeight=0.5,colors=NULL) { - require(ape) - +gomwuPlot <- function(inFile, goAnnotations, goDivision, level1 = 0.1, level2 = 0.05, level3 = 0.01, absValue = -log(0.05, 10), adjusted = TRUE, txtsize = 1, font.family = "sans", treeHeight = 0.5, colors = NULL) { + require(ape) + nn <- strsplit(inFile, "[/.]") if (length(nn[[1]]) == 3) { dir <- nn[[1]][1] @@ -212,142 +224,152 @@ aname <- aa[[1]][1] aext <- aa[[1]][2] } - # input=inFile - in.mwu=paste(dir,"/",paste("MWU",goDivision,name,sep="_"), ".", ext,sep="") - in.dissim=paste(dir, "/", paste("dissim",goDivision,name,aname,sep="_"), ".", aext, sep="") - - cutoff=-log(level1,10) - pv=read.table(in.mwu,header=T) - row.names(pv)=pv$term - in.raw=paste(dir,"/",paste(name,goDivision,sep="_"), ".tsv", sep="") - rsq=read.table(in.raw,sep="\t",header=T) - rsq$term=as.factor(rsq$term) - - if (adjusted==TRUE) { pvals=pv$p.adj } else { pvals=pv$pval } - heat=data.frame(cbind("pval"=pvals)) - row.names(heat)=pv$term - heat$pval=-log(heat$pval+1e-15,10) - heat$direction=0 - heat$direction[pv$delta.rank>0]=1 - if (cutoff>0) { - goods=subset(heat,pval>=cutoff) - } else { - goods.names=unique(rsq$term[abs(rsq$value)>=absValue]) - goods=heat[row.names(heat) %in% goods.names,] - } - - if (is.null(colors) | length(colors)<4 ) { - colors=c("dodgerblue2","firebrick1","skyblue2","lightcoral") - if (sum(goods$direction)==nrow(goods) | sum(goods$direction)==0) { - colors=c("black","black","grey50","grey50") - } - } - goods.names=row.names(goods) - - # reading and subsetting dissimilarity matrix - diss=read.table(in.dissim,sep="\t",header=T,check.names=F) - row.names(diss)=names(diss) - diss.goods=diss[goods.names,goods.names] - - # how many genes out of what we started with we account for with our best categories? - good.len=c();good.genes=c() - for (g in goods.names) { - sel=rsq[rsq$term==g,] - pass=abs(sel$value)>=absValue - sel=sel[pass,] - good.genes=append(good.genes,as.character(sel$seq)) - good.len=append(good.len,nrow(sel)) - } - ngenes=length(unique(good.genes)) - - #hist(rsq$value) - totSum=length(unique(rsq$seq[abs(rsq$value)>=absValue])) - row.names(goods)=paste(good.len,"/",pv[pv$term %in% goods.names,]$nseqs," ",pv[pv$term %in% goods.names,]$name,sep="") - row.names(heat)=paste(good.len,"/",pv$nseqs," ",pv$name,sep="") - row.names(diss.goods)=paste(good.len,"/",pv[pv$term %in% goods.names,]$nseqs," ",pv[pv$term %in% goods.names,]$name,sep="") - - # clustering terms better than cutoff - GO.categories=as.dist(diss.goods) - cl.goods=hclust(GO.categories,method="average") - labs=cl.goods$labels[cl.goods$order] # saving the labels to order the plot - goods=goods[labs,] - labs=sub(" activity","",labs) + # input=inFile + in.mwu <- paste(dir, "/", paste("MWU", goDivision, name, sep = "_"), ".", ext, sep = "") + in.dissim <- paste(dir, "/", paste("dissim", goDivision, name, aname, sep = "_"), ".", aext, sep = "") + + cutoff <- -log(level1, 10) + pv <- read.table(in.mwu, header = T) + row.names(pv) <- pv$term + in.raw <- paste(dir, "/", paste(name, goDivision, sep = "_"), ".tsv", sep = "") + rsq <- read.table(in.raw, sep = "\t", header = T) + rsq$term <- as.factor(rsq$term) + + if (adjusted == TRUE) { + pvals <- pv$p.adj + } else { + pvals <- pv$pval + } + heat <- data.frame(cbind("pval" = pvals)) + row.names(heat) <- pv$term + heat$pval <- -log(heat$pval + 1e-15, 10) + heat$direction <- 0 + heat$direction[pv$delta.rank > 0] <- 1 + if (cutoff > 0) { + goods <- subset(heat, pval >= cutoff) + } else { + goods.names <- unique(rsq$term[abs(rsq$value) >= absValue]) + goods <- heat[row.names(heat) %in% goods.names, ] + } + + if (is.null(colors) | length(colors) < 4) { + colors <- c("dodgerblue2", "firebrick1", "skyblue2", "lightcoral") + if (sum(goods$direction) == nrow(goods) | sum(goods$direction) == 0) { + colors <- c("black", "black", "grey50", "grey50") + } + } + goods.names <- row.names(goods) + + # reading and subsetting dissimilarity matrix + diss <- read.table(in.dissim, sep = "\t", header = T, check.names = F) + row.names(diss) <- names(diss) + diss.goods <- diss[goods.names, goods.names] + + # how many genes out of what we started with we account for with our best categories? + good.len <- c() + good.genes <- c() + for (g in goods.names) { + sel <- rsq[rsq$term == g, ] + pass <- abs(sel$value) >= absValue + sel <- sel[pass, ] + good.genes <- append(good.genes, as.character(sel$seq)) + good.len <- append(good.len, nrow(sel)) + } + ngenes <- length(unique(good.genes)) + + # hist(rsq$value) + totSum <- length(unique(rsq$seq[abs(rsq$value) >= absValue])) + row.names(goods) <- paste(good.len, "/", pv[pv$term %in% goods.names, ]$nseqs, " ", pv[pv$term %in% goods.names, ]$name, sep = "") + row.names(heat) <- paste(good.len, "/", pv$nseqs, " ", pv$name, sep = "") + row.names(diss.goods) <- paste(good.len, "/", pv[pv$term %in% goods.names, ]$nseqs, " ", pv[pv$term %in% goods.names, ]$name, sep = "") - old.par <- par( no.readonly = TRUE ) + # clustering terms better than cutoff + GO.categories <- as.dist(diss.goods) + cl.goods <- hclust(GO.categories, method = "average") + labs <- cl.goods$labels[cl.goods$order] # saving the labels to order the plot + goods <- goods[labs, ] + labs <- sub(" activity", "", labs) - plots=layout(matrix(c(1,2,3),1,3,byrow=T),c(treeHeight,3,1),TRUE) + old.par <- par(no.readonly = TRUE) - par(mar = c(2,2,0.85,0)) - plot(as.phylo(cl.goods),show.tip.label=FALSE,cex=0.0000001) - step=100 - left=1 - top=step*(2+length(labs)) + plots <- layout(matrix(c(1, 2, 3), 1, 3, byrow = T), c(treeHeight, 3, 1), TRUE) + + par(mar = c(2, 2, 0.85, 0)) + plot(as.phylo(cl.goods), show.tip.label = FALSE, cex = 0.0000001) + + par(mar = c(2, 0, 1, 0)) + step <- dev.size("px")[2] / (length(goods.names) - 1) + left <- 1 + top <- step * (length(labs) - 1) + # print(paste("Size:", dev.size("px"))) + # print(paste("Good:", length(goods.names), "Step:", step, "Top:", top)) - par(mar = c(0,0,0.3,0)) - plot(c(1:top)~c(1:top),type="n",axes=F,xlab="",ylab="") - ii=1 - goods$color=1 - goods$color[goods$direction==1 & goods$pval>cutoff]=colors[4] - goods$color[goods$direction==0 & goods$pval>cutoff]=colors[3] - goods$color[goods$direction==1 & goods$pval>(-log(level2,10))]=colors[2] - goods$color[goods$direction==0 & goods$pval>(-log(level2,10))]=colors[1] - goods$color[goods$direction==1 & goods$pval>(-log(level3,10))]=colors[2] - goods$color[goods$direction==0 & goods$pval>(-log(level3,10))]=colors[1] - for (i in length(labs):1) { - ypos=top-step*ii - ii=ii+1 - if (goods$pval[i]> -log(level3,10)) { - text(left,ypos,labs[i],font=2,cex=1*txtsize,col=goods$color[i],adj=c(0,0),family=font.family) - } else { - if (goods$pval[i]>-log(level2,10)) { - text(left,ypos,labs[i],font=1,cex=0.8* txtsize,col=goods$color[i],adj=c(0,0),family=font.family) - } else { - # if (goods$pval[i]>cutoff) { - # text(left,ypos,labs[i],font=3,cex=0.8* txtsize,col=goods$color[i],adj=c(0,0),family=font.family) - # } else { - text(left,ypos,labs[i],font=3,cex=0.8* txtsize,col=goods$color[i],adj=c(0,0),family=font.family) - #} - } - } - } - - par(mar = c(3,1,1,0)) - - plot(c(1:top)~c(1:top),type="n",axes=F,xlab="",ylab="") - text(left,top-step*2,paste("p < ",level3,sep=""),font=2,cex=1* txtsize,adj=c(0,0),family=font.family) - text(left,top-step*3,paste("p < ",level2,sep=""),font=1,cex=0.8* txtsize,adj=c(0,0),family=font.family) - text(left,top-step*4,paste("p < ",10^(-cutoff),sep=""),font=3,col="grey50",cex=0.8* txtsize,adj=c(0,0),family=font.family) - - message("GO terms dispayed: ",length(goods.names)) - message("\"Good genes\" accounted for: ", ngenes," out of ",totSum, " ( ",round(100*ngenes/totSum,0), "% )") - par(old.par) - goods$pval=10^(-1*goods$pval) - return(list(goods,cl.goods)) + plot(c(1:top), c(1:top), type = "n", axes = F, xlab = "", ylab = "") + ii <- 0 + goods$color <- 1 + goods$color[goods$direction == 1 & goods$pval > cutoff] <- colors[4] + goods$color[goods$direction == 0 & goods$pval > cutoff] <- colors[3] + goods$color[goods$direction == 1 & goods$pval > (-log(level2, 10))] <- colors[2] + goods$color[goods$direction == 0 & goods$pval > (-log(level2, 10))] <- colors[1] + goods$color[goods$direction == 1 & goods$pval > (-log(level3, 10))] <- colors[2] + goods$color[goods$direction == 0 & goods$pval > (-log(level3, 10))] <- colors[1] + for (i in length(labs):1) { + ypos <- round(top - step * ii) + # print(paste("Ypos:", ypos)) + ii <- ii + 1 + if (goods$pval[i] > -log(level3, 10)) { + text(left, ypos, labs[i], font = 2, cex = 1 * txtsize, col = goods$color[i], adj = c(0, 0), family = font.family) + } else { + if (goods$pval[i] > -log(level2, 10)) { + text(left, ypos, labs[i], font = 1, cex = 0.8 * txtsize, col = goods$color[i], adj = c(0, 0), family = font.family) + } else { + # if (goods$pval[i]>cutoff) { + # text(left,ypos,labs[i],font=3,cex=0.8* txtsize,col=goods$color[i],adj=c(0,0),family=font.family) + # } else { + text(left, ypos, labs[i], font = 3, cex = 0.8 * txtsize, col = goods$color[i], adj = c(0, 0), family = font.family) + # } + } + } + } + + par(mar = c(3, 1, 1, 0)) + + plot(c(1:top), c(1:top), type = "n", axes = F, xlab = "", ylab = "") + text(left, top - step * 2, paste("p < ", level3, sep = ""), font = 2, cex = 1 * txtsize, adj = c(0, 0), family = font.family) + text(left, top - step * 3, paste("p < ", level2, sep = ""), font = 1, cex = 0.8 * txtsize, adj = c(0, 0), family = font.family) + text(left, top - step * 4, paste("p < ", 10^(-cutoff), sep = ""), font = 3, col = "grey50", cex = 0.8 * txtsize, adj = c(0, 0), family = font.family) + + message("GO terms dispayed: ", length(goods.names)) + message("\"Good genes\" accounted for: ", ngenes, " out of ", totSum, " ( ", round(100 * ngenes / totSum, 0), "% )") + par(old.par) + goods$pval <- 10^(-1 * goods$pval) + return(list(goods, cl.goods)) } #------------------ # returns non-overlapping GO categories based on dissimilarity table -indepGO=function(dissim.table,min.similarity=1) { - tt=read.table(dissim.table,sep="\t", header=TRUE) - tt=as.matrix(tt) - diag(tt)=1 - for (i in 1:ncol(tt)) { - mins=apply(tt,2,min) - if (min(mins)>=min.similarity) { break } - sums=apply(tt,2,sum) - worst=which(sums==min(sums))[1] - # cat("\n",worsts,"\n") - # gw=c() - # for(w in worsts) { gw=append(gw,sum(tt[,w]==1)) } - # cat(gw) - # worst=worsts[gw==min(gw)] -# cat("\n",i," removing",worst,"; sum =",sums[worst]) - tt=tt[-worst,-worst] - mins=mins[-worst] -# cat(" new min =",min(mins)) - } - goods=colnames(tt) - goods=gsub("GO\\.","GO:",goods) - goods=gsub("\\.GO",";GO",goods) +indepGO <- function(dissim.table, min.similarity = 1) { + tt <- read.table(dissim.table, sep = "\t", header = TRUE) + tt <- as.matrix(tt) + diag(tt) <- 1 + for (i in 1:ncol(tt)) { + mins <- apply(tt, 2, min) + if (min(mins) >= min.similarity) { + break + } + sums <- apply(tt, 2, sum) + worst <- which(sums == min(sums))[1] + # cat("\n",worsts,"\n") + # gw=c() + # for(w in worsts) { gw=append(gw,sum(tt[,w]==1)) } + # cat(gw) + # worst=worsts[gw==min(gw)] + # cat("\n",i," removing",worst,"; sum =",sums[worst]) + tt <- tt[-worst, -worst] + mins <- mins[-worst] + # cat(" new min =",min(mins)) + } + goods <- colnames(tt) + goods <- gsub("GO\\.", "GO:", goods) + goods <- gsub("\\.GO", ";GO", goods) } - diff -r f7287f82602f -r 5acf9dfdfa27 gomwu_a.pl --- a/gomwu_a.pl Tue Apr 19 08:28:43 2022 +0000 +++ b/gomwu_a.pl Wed Nov 09 08:57:54 2022 +0000 @@ -287,53 +287,53 @@ ################################ - #warn "comparing categories...\n"; +#warn "comparing categories...\n"; #my $clfile="cl_".$inname31; #if($dones!~/ $clfile /) { - use List::Util qw[min max]; - for ($g1=0;$g1<=$#gos;$g1++){ - my $go=@gos[$g1]; - next if ($gonego{$go}==1); - #warn "----------------\n$go $desc{$go} level $level{$go}\n"; - my $goos=$go; - my $lev=$level{$go}; - my $dsc=$desc{$go}; - for ($g2=$g1+1;$g2<=$#gos;$g2++){ - my $go2=@gos[$g2]; - next if ($gonego{$go2}==1); - next if ($ggi{$go2}==1); - my %seen={}; - my $count=0; - my @combo=(); - if ($lump<=1) { - foreach $g (@{$genes{$go}},@{$genes{$go2}}){ - unless($seen{$g}==1 ){ - $count++; - $seen{$g}=1; - push @combo, $g; - } - } - my $shared=$#{$genes{$go}}+1+$#{$genes{$go2}}+1-$count; - $overlap{$go,$go2}=min($shared/($#{$genes{$go}}+1),$shared/($#{$genes{$go2}}+1)); - $overlap{$go2,$go}=min($shared/($#{$genes{$go}}+1),$shared/($#{$genes{$go2}}+1)); - } - } - } +use List::Util qw[min max]; +for ($g1=0;$g1<=$#gos;$g1++){ + my $go=@gos[$g1]; + next if ($gonego{$go}==1); + #warn "----------------\n$go $desc{$go} level $level{$go}\n"; + my $goos=$go; + my $lev=$level{$go}; + my $dsc=$desc{$go}; + for ($g2=$g1+1;$g2<=$#gos;$g2++){ + my $go2=@gos[$g2]; + next if ($gonego{$go2}==1); + next if ($ggi{$go2}==1); + my %seen={}; + my $count=0; + my @combo=(); + if ($lump<=1) { + foreach $g (@{$genes{$go}},@{$genes{$go2}}){ + unless($seen{$g}==1 ){ + $count++; + $seen{$g}=1; + push @combo, $g; + } + } + my $shared=$#{$genes{$go}}+1+$#{$genes{$go2}}+1-$count; + $overlap{$go,$go2}=min($shared/($#{$genes{$go}}+1),$shared/($#{$genes{$go2}}+1)); + $overlap{$go2,$go}=min($shared/($#{$genes{$go}}+1),$shared/($#{$genes{$go2}}+1)); + } + } +} - open OUT, ">$inname31" or die "gomwu_a: cannot create output $inname31\n"; - - print {OUT} join("\t",@gos),"\n"; +open OUT, ">$inname31" or die "gomwu_a: cannot create output $inname31\n"; + +print {OUT} join("\t",@gos),"\n"; - foreach $go (@gos) { - $overlap{$go,$go}=1; - foreach $go2 (@gos){ - print {OUT} sprintf("%.3f",1-$overlap{$go,$go2});; - print {OUT} "\t" unless ($go2 eq $gos[$#gos]); - } - print {OUT} "\n"; - } - close OUT; +foreach $go (@gos) { + $overlap{$go,$go}=1; + foreach $go2 (@gos){ + print {OUT} sprintf("%.3f",1-$overlap{$go,$go2});; + print {OUT} "\t" unless ($go2 eq $gos[$#gos]); + } + print {OUT} "\n"; +} +close OUT; #} #print "calling clusteringGOs.R script ....\n";