Beginnen Sie mit den verarbeiteten und harmonisierten Eingabedaten, die fünf Spalten, die Beispiel-ID, den Typ, das Dataset, die Variable und den Wert enthalten. Diese Daten werden im MOFA-Modell verwendet. Gehen Sie dann zu Jupyter Lab und klicken Sie auf das Ordnersymbol.
Doppelklicken Sie auf MOFA-Workflow, gefolgt von Skripten und Konfigurationen. Öffnen Sie die Datei 03_MOFA_Configuration.csv. Geben Sie die Anzahl der Faktoren ein, die im MOFA-Modell geschätzt werden sollen, und passen Sie die Werte in der Datei an, um zu definieren, ob Warten und Skalieren angewendet werden sollen.
Wählen Sie Datei und CSV-Datei speichern aus dem Menü oben aus, um die Änderungen zu speichern. Navigieren Sie über das Navigationsmenü auf der linken Seite zum Skriptordner, indem Sie auf Skripte klicken. Öffnen Sie dann das Notebook 03_Run_MOFAipynb.
Klicken Sie oben auf die Schaltfläche Kernel neu starten und alle Zellen ausführen, um das Skript auszuführen, und klicken Sie dann im Popup auf Neustart. Um zum Ordner 03_figures zu navigieren, doppelklicken Sie auf Zahlen und dann auf 03_figures. Öffnen Sie das generierte Diagramm Figure03_Overview_Variance_Decomposition MOFA-Ergebnisnamen, und untersuchen Sie das Modellergebnis.
CSV mit allen Metadaten der zu analysierenden Proben in Verbindung mit der generierten Faktorendatei in den Eingabedatenordner. Klicken Sie auf das Ordnersymbol. Doppelklicken Sie dann auf mofa_workflow, gefolgt von Skripten und Konfigurationen, um zurück zum Konfigurationsordner zu navigieren.
Öffnen Sie die Datei 04_Factor_Analysis_csv. Fügen Sie in der Spalte numerische Variablen die Namen aller numerischen Spalten in der vorbereiteten Beispielmetadaten-CSV-Datei hinzu, die in Bezug auf die MOFA-Faktoren durch Kommas getrennt untersucht werden. Fügen Sie in der Spalte mit den kategorialen Kovariaten die Namen aller kategorialen Spalten in der vorbereiteten Beispielmetadaten-CSV-Datei hinzu, die in Bezug auf die MOFA-Faktoren untersucht werden, getrennt durch Kommas.
Speichern Sie die Änderungen, indem Sie im Menü oben Datei und CSV-Datei speichern auswählen. Klicken Sie anschließend auf Skripte, um zum Skriptordner zu navigieren. Doppelklicken Sie auf das Notizbuch 04_Downstream_Factor_Analysis_ipynb um es zu öffnen.
Um das Skript auszuführen, klicken Sie oben auf die Schaltfläche Kernel neu starten und alle Verkäufe ausführen und klicken Sie dann im Popup auf Neustart. Navigieren Sie über das Navigationsmenü auf der linken Seite mit einem Doppelklick auf die Abbildungen in den Ordner 04_figures und dann 04_figures. Um die generierten Diagramme zu öffnen, doppelklicken Sie darauf und untersuchen Sie die Faktoren auf interessante Muster und Assoziationen.
