Начните с обработанных и согласованных входных данных, которые содержат пять столбцов, идентификатор образца, тип, набор данных, переменную и значение. Эти данные будут использоваться в модели MOFA. Затем перейдите в Jupyter Lab и нажмите на символ папки.
Дважды щелкните мышью по рабочему процессу MOFA, а затем перейдите к скриптам и настройкам. Откройте файл 03_MOFA_Configuration.csv. Введите количество факторов, которые должны быть оценены в модели MOFA, и настройте значения в файле, чтобы определить, следует ли применять ожидание и масштабирование.
Выберите файл и сохраните файл CSV в меню вверху, чтобы сохранить изменения. Используя меню навигации с левой стороны, перейдите в папку со скриптами, нажав на скрипты. Затем откройте блокнот 03_Run_MOFAipynb.
Нажмите на кнопку «Перезагрузить ядро и запустить все ячейки» вверху, чтобы запустить скрипт, а затем нажмите «Перезапустить» во всплывающем окне. Чтобы перейти в папку 03_figures, дважды кликните по цифрам, а затем 03_figures. Откройте сгенерированный график Figure03_Overview_Variance_Decomposition имени результата MOFA и изучите результат модели.
Перейдите в меню навигации с левой стороны. Нажмите на символ папки, затем дважды щелкните по входным данным, чтобы перейти к папке входных данных. Перетащите подготовленное.
CSV, содержащий все метаданные анализируемых образцов в связи с файлом сгенерированных факторов в папке входных данных. Нажмите на символ папки. Затем дважды щелкните по mofa_workflow, а затем перейдите к скриптам и конфигурациям, чтобы вернуться в папку с конфигурациями.
Откройте файл 04_Factor_Analysis_csv. В столбец числовых вариаций добавьте через запятую имена всех числовых столбцов в подготовленном файле метаданных образца метаданных, которые будут исследоваться в отношении факторов MOFA. В столбец категориальных ковариат через запятую добавьте имена всех категориальных столбцов в подготовленном файле метаданных образца метаданных, который будет исследоваться в связи с факторами MOFA.
Сохраните изменения, выбрав «Файл» и «Сохранить файл CSV» в меню вверху. Затем нажмите на «Скрипты», чтобы перейти в папку «Скрипты». Дважды кликните по блокноту 04_Downstream_Factor_Analysis_ipynb, чтобы открыть его.
Чтобы запустить скрипт, нажмите на кнопку «Перезапустить ядро» и «Запустить все продажи» вверху, а затем нажмите «Перезапустить» во всплывающем окне. Используйте меню навигации слева, чтобы перейти к папке 04_figures, дважды кликнув по цифрам, а затем 04_figures. Чтобы открыть сгенерированные графики, дважды кликните по ним и исследуйте факторы на предмет интересных закономерностей и ассоциаций.
