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yonatanf committed 55abeb6

Init commint of SparCC. Currently based on the MatrixDictionary class.

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Files changed (35)

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<projectDescription>
+	<name>SparCC</name>
+	<comment></comment>
+	<projects>
+	</projects>
+	<buildSpec>
+		<buildCommand>
+			<name>org.python.pydev.PyDevBuilder</name>
+			<arguments>
+			</arguments>
+		</buildCommand>
+	</buildSpec>
+	<natures>
+		<nature>org.python.pydev.pythonNature</nature>
+	</natures>
+</projectDescription>

File .pydevproject

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<?eclipse-pydev version="1.0"?>
+
+<pydev_project>
+<pydev_property name="org.python.pydev.PYTHON_PROJECT_INTERPRETER">Default</pydev_property>
+<pydev_property name="org.python.pydev.PYTHON_PROJECT_VERSION">python 2.6</pydev_property>
+</pydev_project>

File MakeBootstraps.py

+#!/usr/bin/env python
+
+'''
+Created on Jun 20, 2011
+
+@author: jonathanfriedman
+
+Script for making simulated datasets used to get pseudo p-values.
+'''
+
+from lib.SurveyMatrix import Survey_matrix as SM
+
+    
+def kwargs_callback(option, opt, value, parser,**kwargs):
+    d = kwargs['d']
+    d[option.dest] = value
+    return d
+
+
+def Run(counts_file, n, **kwargs):
+    '''
+    Compute the pairwise distance matrix between all sites and write it out as txt file.
+    '''
+    ## read counts data
+    temp   = SM()
+    counts = temp.from_file(counts_file)
+    ## make simulated data
+    format   = kwargs.get('format','txt')
+    out_file = kwargs.get('out_file', counts_file + '_sim_')
+    counts.sim_data(n, method = 'permute', base_file = out_file, format = format)    
+    print 'wrote ' + out_file + '_[1...%d].txt' %n
+    print 'Done!'
+    
+
+if __name__ == '__main__':
+    ## parse input arguments
+    from optparse import OptionParser
+    kwargs = {}
+    usage  = ('Make n simulated datasets used to get pseudo p-values.\n' 
+              'Simulated datasets are generated by assigning each OTU in each sample an abundance that is randomly drawn (w. replacement) from the abundances of the OTU in all samples.\n' 
+              'Simulated datasets are either written out as txt files, or pickled. \n'
+              '\n'
+              'Usage:   python MakeBootstraps.py counts_file [options]\n'
+              'Example: python Spython MakeBootstraps.py example/fake_data.txt -n 2 -o MySims')
+    parser = OptionParser(usage)
+    parser.add_option("-n", dest="n", default=100, type = 'int',
+                      help="Number of simulated datasets to create (100 default).")
+    parser.add_option("-f", "--format", dest="format", type = 'str',
+                      help="Format of output files. 'txt' (default) | 'pick'.")
+    parser.add_option("-o", "--out_file", dest="out_file", type = 'str',
+                      action="callback", callback= kwargs_callback, callback_kwargs = {'d':kwargs}, 
+                      help="Prefix of names of file to which simulated data will be written.\n" 
+                           "A number and extension will be added to this prefix.\n"
+                           "e.g. if the prefix is'MySims' output files may be named MySims_1.txt, MySims_w.txt, etc'.")
+    (options, args) = parser.parse_args()
+    counts_file     = args[0]
+    n               = options.n
+     
+    ## write sample distance
+    Run(counts_file,n, **kwargs)
+    
+

File PseudoPvals.py

+#!/usr/bin/env python
+
+'''
+Created on May 31, 2011
+
+@author: jonathanfriedman
+'''
+import cPickle as pickle
+import numpy as np
+
+from copy import deepcopy
+from itertools import combinations
+from lib.MatrixDictionary import MatrixDictionary as MD
+
+def kwargs_callback(option, opt, value, parser,**kwargs):
+    d = kwargs['d']
+    d[option.dest] = value
+    return d
+
+def Run(cor_file, base_file, n, **kwargs):   
+   ## load  'real' correlation
+   temp = MD()
+   cor  = temp.from_file(cor_file)
+   ## load shuffled correlations  
+   cors_sim  = []
+   for i in xrange(n):
+       file =  base_file + '_' + str(i) + '.txt'
+       temp = MD()
+       c    = temp.from_file(file)
+       cors_sim.append(c)
+   ## determine test type
+   test_type = kwargs.get('type','two_sided')
+   if test_type not in ('one_sided','two_sided'): raise ValueError('Unkown test type %s' %test_type)
+   ## compute p-vals
+   p_vals    = deepcopy(cor)
+   for o1,o2 in combinations(p_vals.row_labels(), 2):
+       vals   = np.array([c[o1][o2] for c in cors_sim])
+       c_real = cor[o1][o2]
+       if test_type == 'two_sided':
+           n_sig = len(np.where(np.abs(vals)>np.abs(c_real))[0]) 
+       elif test_type == 'one_sided':
+           if c_real >= 0:  n_sig = len(np.where(vals>c_real)[0])
+           else:            n_sig = len(np.where(vals<c_real)[0])
+       p = 1.*n_sig/n
+       p_vals[o1][o2] = p
+       p_vals[o2][o1] = p
+   ## write p-vals    
+   out_file = kwargs.get('out_file', cor_file +'.pvals')
+   p_vals.writetxt(out_file)    
+   
+   
+if __name__ == '__main__':
+    ## parse input arguments
+    from optparse import OptionParser
+    kwargs = {}
+    usage  = ('Compute pseudo p-vals from a set correlations obtained from shuffled data.\n' 
+              'Pseudo p-vals are the precentage of times a corrleation at least as extreme as the "real" one was observed in simulated datasets. \n'
+              'p-values can be either two-sided (considering only the correlation magnitude) or one-sided (accounting for the sign of correlations).\n'
+              'Files containing the simulated correlations should be named [prefix]_[num].txt. The naming prefix is the second input argument, and the total number of simulated sets is the third.\n'
+              '\n'
+              'Usage:   python PseudoPvals.py real_cor_file sim_cor_file_prefix num_simulations [options]\n'
+              'Example: python PseudoPvals.py example/basis_corr/cor_mat_sparcc.out example/pvals/sim_cor 5 -o pals.txt -t one_sided')
+    parser = OptionParser(usage)
+    parser.add_option("-t", "--type", dest="type", type = 'str',
+                      action="callback", callback= kwargs_callback, callback_kwargs = {'d':kwargs}, 
+                      help="Type of p-values to computed.  oned-sided | two-sided (default).")
+    parser.add_option("-o", "--out_file", dest="out_file", type = 'str',
+                      action="callback", callback= kwargs_callback, callback_kwargs = {'d':kwargs}, 
+                      help="Name of file to which p-values will be written.")
+    (options, args) = parser.parse_args()
+    real_cor_file   = args[0]
+    sim_cor_file    = args[1]
+    n               = int(args[2])
+     
+    ## write sample distance
+    Run(real_cor_file, sim_cor_file, n, **kwargs)   
+   
+    

File SampleDist.py

+#!/usr/bin/env python
+
+'''
+Created on Jun 20, 2011
+
+@author: jonathanfriedman
+
+Requires the scipy.cluster.hierarchy module!
+'''
+
+
+from lib.SurveyMatrix import Survey_matrix as SM
+
+    
+def kwargs_callback(option, opt, value, parser,**kwargs):
+    d = kwargs['d']
+    d[option.dest] = value
+    return d
+
+
+def Run(counts_file, metric = 'JSsqrt', **kwargs):
+    '''
+    Compute the pairwise distance matrix between all sites and write it out as txt file.
+    '''
+    ## read counts data
+    temp   = SM()
+    counts = temp.from_file(counts_file)
+    ## compute sample distances
+    fracs = counts.to_fractions('normalize')
+    D     = fracs.dist_mat(metric = metric)
+    ## write distance matrix
+    out_file = kwargs.get('out_file', 'sample_dist_ ' + metric +'.out')
+    D.writetxt(out_file)    
+    print 'wrote ' + out_file
+    print 'Done!'
+    
+
+if __name__ == '__main__':
+    ## parse input arguments
+    from optparse import OptionParser
+    kwargs = {}
+    usage  = ('Compute the distance matrix between samples.\n' 
+              'By default uses the the square-root of the Jensen-Shannon divergence.\n' 
+              'distance matrix is written out as txt files. \n'
+              'Requires the scipy.cluster.hierarchy module!\n'
+              '\n'
+              'Usage:   python SampleDist.py counts_file [options]\n'
+              'Example: python SampleDist.py example/fake_data.txt -m JSsqrt -o my_dist_mat.out')
+    parser = OptionParser(usage)
+    parser.add_option("-m", "--metric", dest="metric", default='JSsqrt',
+                      help="Distance metric to be utilized. JSsqrt (default) | any metric supported by scipy.cluster.hierarchy.")
+    parser.add_option("-o", "--out_file", dest="out_file", type = 'str',
+                      action="callback", callback= kwargs_callback, callback_kwargs = {'d':kwargs}, 
+                      help="File to which distance matrix will be written.")
+    (options, args) = parser.parse_args()
+    counts_file     = args[0]
+    metric          = options.metric
+    ## write sample distance
+    Run(counts_file, metric = metric, **kwargs)
+    
+
+#!/usr/bin/env python
+
+'''
+Created on Jun 20, 2011
+
+@author: jonathanfriedman
+'''
+
+from lib.SurveyMatrix import Survey_matrix as SM
+
+    
+def kwargs_callback(option, opt, value, parser,**kwargs):
+    d = kwargs['d']
+    d[option.dest] = value
+    return d
+  
+
+def RunSparCC(counts_file, algo = 'SparCC', **kwargs):
+    ## read counts data
+    print 'reading data'
+    temp   = SM()
+    counts = temp.from_file(counts_file)
+    
+    ## Calculate correlations between components using SparCC
+    print 'computing correlations'
+    cor, cov = counts.basis_corr(algo = algo , **kwargs)
+    
+    ## write out results
+    print 'writing results'
+    cor_file = kwargs.get('cor_file', 'cor_mat_' + algo + '.out')
+    cor.writetxt(cor_file)
+    print 'wrote ' + cor_file
+    if cov:
+        cov_file = kwargs.get('cov_file', 'cov_mat_' + algo + '.out')
+        cov.writetxt(cov_file)
+        print 'wrote ' + cov_file
+    
+    print 'Done!'
+        
+
+if __name__ == '__main__':
+    ## parse input arguments
+    from optparse import OptionParser
+    kwargs = {}
+    usage  = ('Compute the correlation between components (e.g. OTUs).\n' 
+              'By default uses the SparCC algorithm to account for compositional effects.\n' 
+              'Correlation and covariance (when applies) matrices are written out as txt files. \n'
+              'Counts file needs to be a tab delimited text file where columns are samples and rows are components (e.g. OTUS).\n'
+              ' See example/fake_data.txt for an example file.\n' 
+              '\n'
+              'Usage:   python SparCC.py counts_file [options]\n'
+              'Example: python SparCC.py example/fake_data.txt -i 20 --cor_file=Cor_mat.out')
+    parser = OptionParser(usage)
+    parser.add_option("-c", "--cor_file", dest="cor_file", type = 'str',
+                      action="callback", callback= kwargs_callback, callback_kwargs = {'d':kwargs}, 
+                      help="File to which correlation matrix will be written.")
+    parser.add_option("-v", "--cov_file", dest="cov_file", type = 'str',
+                      action="callback", callback= kwargs_callback, callback_kwargs = {'d':kwargs},
+                      help="File to which covariance matrix will be written.")
+    parser.add_option("-a", "--algo", dest="algo", default='SparCC',
+                      help="Name of algorithm used to compute correlations (SparCC (default) | pearson | spearman | kendall)")
+    parser.add_option("-i", "--iter", dest = 'iter', type ='int', default=20,
+                      action="callback", callback= kwargs_callback, callback_kwargs = {'d':kwargs},
+                      help="Number of inference iterations to average over (20 default).")
+    parser.add_option("-x", "--xiter", dest = 'xiter', type ='int', default=10,
+                      action="callback", callback= kwargs_callback, callback_kwargs = {'d':kwargs},
+                      help="Number of exclusion iterations to remove strongly correlated pairs (10 default).")
+    parser.add_option("-t", "--thershold", dest = 'th', type ='float', default=0.1,
+                      action="callback", callback= kwargs_callback, callback_kwargs = {'d':kwargs},
+                      help= "Correlation strength exclusion threshold (0.1 default).")
+    (options, args) = parser.parse_args()
+    counts_file     = args[0]
+    algo            = options.algo
+    
+    ## run SparCC    
+    RunSparCC(counts_file, algo = algo, **kwargs)
+
+    
+

File __init__.py

Empty file added.

File cov_mat_SparCC.out

+OTU_id	0	1	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	2	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	3	30	31	32	33	34	35	36	37	38	39	4	40	41	42	43	44	45	46	47	48	49	5	6	7	8	9
+0	0.170	-0.027	0.010	-0.021	0.001	-0.001	0.065	-0.034	0.047	-0.026	0.014	0.023	0.027	0.021	-0.045	-0.008	0.019	0.071	-0.043	-0.014	0.031	0.045	-0.023	0.006	-0.084	-0.023	-0.057	-0.001	0.003	0.041	-0.070	0.023	-0.014	0.039	-0.031	0.028	0.000	-0.019	-0.008	0.021	0.001	-0.047	-0.031	0.013	0.017	-0.076	-0.025	0.003	0.048	0.016
+1	-0.027	0.617	0.003	0.002	-0.017	-0.028	0.037	-0.005	0.044	0.050	-0.013	0.014	0.056	-0.056	0.013	-0.015	-0.031	-0.061	-0.052	0.012	0.014	0.038	-0.024	0.040	-0.018	-0.058	-0.036	0.046	0.073	0.050	0.080	0.087	-0.044	0.014	-0.060	-0.040	-0.013	0.004	-0.103	-0.021	-0.011	0.045	-0.053	0.011	-0.060	-0.007	-0.020	0.036	0.015	0.042
+10	0.010	0.003	1.425	-0.169	-0.100	-0.090	-0.009	0.066	-0.053	-0.121	0.168	-0.051	0.067	-0.043	0.074	-0.067	-0.030	0.111	-0.127	-0.046	0.063	-0.196	0.079	0.074	0.007	-0.030	0.073	-0.150	-0.018	0.102	-0.072	0.153	-0.101	0.115	0.012	-0.103	-0.132	0.069	0.034	-0.027	-0.030	0.049	0.032	0.014	0.053	0.080	-0.060	0.017	-0.074	0.105
+11	-0.021	0.002	-0.169	1.519	-0.048	0.049	-0.079	0.105	-0.102	0.040	0.038	-0.026	-0.022	0.062	-0.134	-0.041	-0.011	0.050	0.064	-0.034	0.002	0.019	0.107	-0.069	-0.112	-0.005	0.031	-0.010	-0.016	-0.084	0.007	-0.011	0.061	-0.166	-0.019	-0.027	0.101	0.078	-0.257	0.052	0.110	0.130	-0.124	0.075	0.012	0.002	0.094	0.022	0.028	-0.348
+12	0.001	-0.017	-0.100	-0.048	1.437	-0.035	0.071	-0.099	-0.007	-0.010	-0.101	0.177	0.072	-0.001	-0.006	0.025	-0.018	-0.051	0.155	-0.125	-0.116	0.024	0.010	-0.009	-0.070	0.008	-0.140	0.096	0.002	-0.022	-0.057	-0.053	0.163	-0.105	0.054	0.116	-0.072	0.019	0.118	0.046	0.090	-0.115	0.002	0.108	-0.049	0.071	-0.090	-0.028	0.062	0.045
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File example/basis_corr/cor_pearson.txt

+OTU_id	0	1	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	2	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	3	30	31	32	33	34	35	36	37	38	39	4	40	41	42	43	44	45	46	47	48	49	5	6	7	8	9
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File example/basis_corr/cor_sparcc.txt

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File example/basis_corr/cor_spearman.txt

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File example/pvals/boot_0.txt

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File example/pvals/boot_1.txt

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File example/pvals/boot_2.txt

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File example/pvals/boot_3.txt

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File example/pvals/boot_4.txt

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File example/pvals/pvals_one_sided.txt

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File example/pvals/pvals_two_sided.txt

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File example/pvals/sim_cor_0.txt

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File example/pvals/sim_cor_1.txt

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