From c4b46a87b6e9139c188e09cf20a628e3333a8f12 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Galloway Date: Wed, 3 Feb 2021 19:09:02 -0800 Subject: [PATCH 1/8] added sandbox --- sandbox/combined_replicates.py | 39 ++++++++ sandbox/common/__init__.py | 0 sandbox/common/params.py | 36 ++++++++ sandbox/python/__init__.py | 0 sandbox/python/hmmer_manager.py | 125 ++++++++++++++++++++++++++ sandbox/python/randomization_test.py | 73 +++++++++++++++ sandbox/python/repertoire.py | 52 +++++++++++ sandbox/python/tcr_clusterer.py | 95 ++++++++++++++++++++ sandbox/python/tcr_dist.py | 61 +++++++++++++ sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py | 66 ++++++++++++++ sandbox/python/tcr_scorer.py | 45 ++++++++++ sandbox/python/utils.py | 75 ++++++++++++++++ scripts/run_all_analyses.sh | 0 13 files changed, 667 insertions(+) create mode 100644 sandbox/combined_replicates.py create mode 100644 sandbox/common/__init__.py create mode 100644 sandbox/common/params.py create mode 100644 sandbox/python/__init__.py create mode 100644 sandbox/python/hmmer_manager.py create mode 100644 sandbox/python/randomization_test.py create mode 100644 sandbox/python/repertoire.py create mode 100644 sandbox/python/tcr_clusterer.py create mode 100644 sandbox/python/tcr_dist.py create mode 100644 sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py create mode 100644 sandbox/python/tcr_scorer.py create mode 100644 sandbox/python/utils.py mode change 100644 => 100755 scripts/run_all_analyses.sh diff --git a/sandbox/combined_replicates.py b/sandbox/combined_replicates.py new file mode 100644 index 0000000..9b1df14 --- /dev/null +++ b/sandbox/combined_replicates.py @@ -0,0 +1,39 @@ +from glob import glob +import json +import os +import subprocess +import sys + +import pandas as pd + +sys.path.append(os.getcwd()) +from common.params import CSV_OUTPUT_DIRNAME, DIRECTORIES, HMM_OUTPUT, IEL_DATA_DIR, JSON_OUTPUT, TMP_OUTPUT +from python.hmmer_manager import HMMerManager +from python.tcr_clusterer import TCRClusterer +from python.tcr_dist import TCRDist +from python.tcr_multi_clusterer import TCRMultiClusterer +from python.tcr_scorer import TCRScorer +from python.utils import get_df_from_file + +def write_full_replicate_dataset(output_filename, reptag, chain="B"): + repfiles = sorted(glob('{}{}_*_{}.tcrs'.format(IEL_DATA_DIR, reptag, chain))) + dfs = [] + for repfile in repfiles: + dfs.append(get_df_from_file(repfile)) + full_df = pd.concat(dfs) + full_df.iloc[:, [0, 1]].to_csv(output_filename, index=False, header=False) + +cd4_reptag = "CD4" +dn_reptag = "DN" +chain = "B" + +dn_filename = "all_dn.csv" +cd4_filename = "all_cd4.csv" +dn_file = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], dn_filename) +cd4_file = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], cd4_filename) +write_full_replicate_dataset(dn_file, "DN") +write_full_replicate_dataset(cd4_file, "CD4") + +multi_clusterer = TCRMultiClusterer(file_1=cd4_file, file_2=dn_file, species="mouse", outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "cd4_dn")) + +pd.DataFrame(multi_clusterer.result).transpose().to_csv(os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], 'multiple_clusters.csv')) diff --git a/sandbox/common/__init__.py b/sandbox/common/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/sandbox/common/params.py b/sandbox/common/params.py new file mode 100644 index 0000000..167d7d8 --- /dev/null +++ b/sandbox/common/params.py @@ -0,0 +1,36 @@ +import os + +CSV_OUTPUT = "csv" +DEFAULT_LAMBDA = 0.01 +DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS = 48.5 +DIST_MATRICES = "dist_matrices" +DMAX = 200 +HMM_OUTPUT = "hmm_output" +JSON_OUTPUT = "json_output" +OUTPUT = "output" +TMP_OUTPUT = "tmp_output" +TRB_HUMAN_CDR3_HMM = "data/hmms/trb_human_cdr3.hmm" +TRB_HUMAN_CDR3_STO = "data/hmms/trb_human_cdr3.sto" +TRB_MOUSE_HMM = "data/hmms/TRB_mouse.hmm" +TRB_MOUSE_CDR3_HMM = "data/hmms/trb_mouse_cdr3.hmm" +TRB_MOUSE_CDR3_STO = "data/hmms/trb_mouse_cdr3.sto" + +OUTPUT_DIRNAME = "output" + +CSV_OUTPUT_DIRNAME = os.path.join(OUTPUT_DIRNAME, CSV_OUTPUT) +DIST_MATRICES_DIRNAME = os.path.join(OUTPUT_DIRNAME, "dist_matrices") +JSON_OUTPUT_DIRNAME = os.path.join(OUTPUT_DIRNAME, "json") +HMM_OUTPUT_DIRNAME = os.path.join(OUTPUT_DIRNAME, "hmm") +TMP_OUTPUT_DIRNAME = "tmp_output" + +DIRECTORIES = { + OUTPUT: OUTPUT_DIRNAME, + TMP_OUTPUT: TMP_OUTPUT_DIRNAME, + DIST_MATRICES: DIST_MATRICES_DIRNAME, + JSON_OUTPUT: JSON_OUTPUT_DIRNAME, + HMM_OUTPUT: HMM_OUTPUT_DIRNAME, +} + +#IEL_DATA_DIR = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/iels_tcrs_by_mouse/' +IEL_DATA_DIR = 'pot_data/iels_tcrs_by_mouse/' + diff --git a/sandbox/python/__init__.py b/sandbox/python/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/sandbox/python/hmmer_manager.py b/sandbox/python/hmmer_manager.py new file mode 100644 index 0000000..d74c051 --- /dev/null +++ b/sandbox/python/hmmer_manager.py @@ -0,0 +1,125 @@ +from io import BytesIO +import json +import os + +from Bio import SeqIO +from Bio.Seq import Seq +from Bio.SeqRecord import SeqRecord +from PIL import Image +import requests + +from common.params import ( + DIRECTORIES, + TMP_OUTPUT, + TRB_HUMAN_CDR3_HMM, + TRB_HUMAN_CDR3_STO, + TRB_MOUSE_CDR3_HMM, + TRB_MOUSE_CDR3_STO, +) + +class HMMerManager(): + + def __init__(self): + pass + + def run_hmmalign(self, alignment_infile, alignment_outfile=None, hmm_filename=None): + if hmm_filename is None: + hmm_filename = "tmp.hmm" + if alignment_outfile is None: + alignment_outfile = self.alignment_outfile + + command = 'hmmalign {} {} > {}'.format( + hmm_filename, + alignment_infile, + alignment_outfile + ) + print(command) + os.system(command) + + def run_hmmbuild(self, hmm_file=None, alignment_outfile=None): + if hmm_file is None: + hmm_file = self.motif_hmm_file + + if alignment_outfile is None: + alignment_outfile = self.alignment_outfile + + command = 'hmmbuild {} {}'.format(hmm_file, alignment_outfile) + print(command) + os.system(command) + + def run_hmmsearch(self, hmm_filename, query_sequences, outfile, sequence_ids): + seq_records = [SeqRecord(Seq(sequence), id=seq_id) for sequence, seq_id in zip(query_sequences, sequence_ids)] + query_filename = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], "hmmsearch_query.fasta") + with open(query_filename, "w") as output_handle: + SeqIO.write(seq_records, output_handle, "fasta") + + command = 'hmmsearch --tblout {} -E 10000 {} {}'.format(outfile, hmm_filename, query_filename) + print(command) + command_result = os.system(command) + #os.remove(query_filename) + + if command_result: + raise Exception("hmmsearch command did not execute successfully") + + fields = ['target_name', 'accession', 'query_name', 'accession', 'e_value', 'score', 'bias', 'e_value_2', 'score_2', 'bias_2', 'exp', 'reg', 'clu', 'ov', 'env', 'dom', 'rep', 'inc', 'description_of_target'] + + hmmsearch_result = [] + with open(outfile, 'r') as f: + for line in f: + if not line.startswith('#'): + values = line.split() + hmmsearch_result.append({field: value for field, value in zip(fields, values)}) + + return hmmsearch_result + + def run_hmmstat(self): + command = 'hmmstat {} > {}'.format(self.motif_hmm_file, self.motif_hmm_stats_file) + os.system(command) + + fields = ['idx', 'name', 'accession', 'nseq', 'eff_nseq', 'M', 'relent', 'info', 'p relE', 'compKL'] + with open(self.motif_hmm_stats_file, 'r') as f: + for line in f: + print(line) + if line.startswith('1'): + values = line.split() + self.hmm_stats = {field: value for field, value in zip(fields, values)} + + + def build_hmm_from_sequences( + self, + sequence_list, + outdir=DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], + ): + if not os.path.exists(outdir): + os.makedirs(outdir) + + fasta_filename = os.path.join(outdir, 'seqs.fasta') + aligned_fasta_filename = os.path.join(outdir, 'aligned_seqs.fasta') + aligned_sto_filename = os.path.join(outdir, 'aligned_seqs.sto') + hmm_filename = os.path.join(outdir, 'seqs.hmm') + plot_filename = os.path.join(outdir, 'logo_plot.png') + + records = [SeqRecord(Seq(sequence), id=sequence) for sequence in sequence_list] + with open(fasta_filename, 'w') as output_handle: + SeqIO.write(records, output_handle, "fasta") + + os.system("mafft --globalpair {} > {}".format(fasta_filename, aligned_fasta_filename)) + # We need to deduplicate sequences here, since we can have TCRS with different V-genes but the same CDR3 + os.system("seqmagick convert --deduplicate-sequences {} {}".format(aligned_fasta_filename, aligned_sto_filename)) + self.run_hmmbuild(hmm_file=hmm_filename, alignment_outfile=aligned_sto_filename) + self.get_logo_plot(plot_outfilename=plot_filename, hmm_file=hmm_filename) + + def get_logo_plot(self, plot_outfilename, hmm_file): + r = requests.post( + 'http://skylign.org', + headers={"Accept": "application/json"}, + files={"file": open(hmm_file, "rb")}, + data={"processing": "hmm"} + ) + r2 = requests.get( + json.loads(r.text)['url'], + headers={"Accept": "image/png"} + ) + i = Image.open(BytesIO(r2.content)) + i.save(plot_outfilename) + diff --git a/sandbox/python/randomization_test.py b/sandbox/python/randomization_test.py new file mode 100644 index 0000000..46c186a --- /dev/null +++ b/sandbox/python/randomization_test.py @@ -0,0 +1,73 @@ +from collections import Counter +import os +from random import sample +from statsmodels.distributions.empirical_distribution import ECDF + +import numpy as np +import pandas as pd + +from common.params import DIRECTORIES, TMP_OUTPUT +from python.tcr_scorer import TCRScorer + +class RandomizationTest(): + output_dir = DIRECTORIES[TMP_OUTPUT] + trial_1_file = os.path.join(output_dir, "trial_1.csv") + trial_2_file = os.path.join(output_dir, "trial_2.csv") + + def __init__(self, df_1, df_2, observed_scores, species, trial_count=100): + self.df_1 = df_1 + self.df_2 = df_2 + self.observed_scores = observed_scores + self.species = species + self.N1 = df_1.shape[0] + self.N2 = df_2.shape[0] + self.df_2_tcrs = list(dict.fromkeys(self.df_2['tcr'])) + self.full_df = pd.concat([self.df_1, self.df_2], axis=0).reset_index(drop=True) + self.all_indices = self.full_df.index.tolist() + self.trial_count = trial_count + self.do_randomization_test() + + def split_datasets(self): + df_1_trial_indices = sample(self.all_indices, self.N1) + df_1_trial = self.full_df.iloc[df_1_trial_indices] + df_2_trial = self.full_df.iloc[~self.full_df.index.isin(df_1_trial_indices)] + + df_1_trial.iloc[:, [0, 1]].to_csv(self.trial_1_file, header=False, index=False) + df_2_trial.iloc[:, [0, 1]].to_csv(self.trial_2_file, header=False, index=False) + + return df_1_trial, df_2_trial + + def do_randomization_test(self): + self.enrichment_dict = {tcr: [] for tcr in self.df_2_tcrs} + + if not os.path.exists(self.output_dir): + os.makedirs(self.output_dir) + + for trial in range(self.trial_count): + + df_1_trial, df_2_trial = self.split_datasets() + + trial_scorer = TCRScorer( + file_1=self.trial_1_file, + file_2=self.trial_2_file, + species=self.species + ) + + os.remove(self.trial_1_file) + os.remove(self.trial_2_file) + + for tcr, score in trial_scorer.enrichment_dict.items(): + if tcr in self.df_2_tcrs: + self.enrichment_dict[tcr].append(score) + + min_sample_size = np.min([len(x) for x in self.enrichment_dict.values()]) + + for tcr, scores in self.enrichment_dict.items(): + downsampled_scores = sample(scores, min_sample_size) + tcr_ecdf = ECDF(downsampled_scores) + tcr_obs_score = self.observed_scores[tcr] + self.enrichment_dict[tcr] = { + "scores": downsampled_scores, + "z_score": (tcr_obs_score - np.mean(downsampled_scores))/np.std(downsampled_scores), + "p_value": 1 - tcr_ecdf(tcr_obs_score), + } diff --git a/sandbox/python/repertoire.py b/sandbox/python/repertoire.py new file mode 100644 index 0000000..0fdf3fa --- /dev/null +++ b/sandbox/python/repertoire.py @@ -0,0 +1,52 @@ +from collections import Counter +import os +import re + +from common.params import DIRECTORIES, TMP_OUTPUT +from python.tcr_dist import TCRDist +from python.utils import get_df_from_file, write_deduplicated_file + +class Repertoire(): + def __init__(self, filename, distribution_type, compute_distance_matrix=False, species=None): + self.filename = filename + self.distribution_type = distribution_type + self.data_frame = get_df_from_file(self.filename) + self.total_N = self.data_frame.shape[0] + + tcr_counter = Counter(self.data_frame['tcr']) + self.unique_tcrs = tcr_counter.keys() + self.unique_N = len(self.unique_tcrs) + self.get_mass_distribution(tcr_counter) + + self.deduplicated_filename = re.sub( + ".csv", + "_deduplicated.csv", + re.sub( + ".tcrs", + "_deduplicated.tcrs", + os.path.basename(self.filename) + ) + ) + write_deduplicated_file(df=self.data_frame, filename=self.deduplicated_filename) + + if compute_distance_matrix: + if species is None: + raise Exception("species must be supplied if compute_distance_matrix is True") + + self.distance_matrix = TCRDist(species=species).get_raw_distance_matrix(self.deduplicated_filename, self.deduplicated_filename) + + def get_mass_distribution(self, tcr_counter): + if self.distribution_type == "inverse_to_v_gene": + def get_gene_masses(gene_list): + unique_genes = list(set(gene_list)) + gene_mass_dict = {gene: 1/len(unique_genes) for gene in unique_genes} + return gene_mass_dict + + self.mass = get_gene_weighted_mass_distribution(df) + self.gene_mass_dict = get_gene_masses(df['v_gene']) + return (mass, gene_mass_dict) + elif self.distribution_type == "uniform": + N = self.total_N + self.mass = [count/N for count in tcr_counter.values()] + else: + raise Exception("Unsupported distribution_type") diff --git a/sandbox/python/tcr_clusterer.py b/sandbox/python/tcr_clusterer.py new file mode 100644 index 0000000..10e4833 --- /dev/null +++ b/sandbox/python/tcr_clusterer.py @@ -0,0 +1,95 @@ +from collections import defaultdict +from itertools import compress +import json +import operator +import os + +from Bio import SeqIO +from Bio.Seq import Seq +from Bio.SeqRecord import SeqRecord +import numpy as np +import pandas as pd + +from common.params import CSV_OUTPUT_DIRNAME, DIRECTORIES, TMP_OUTPUT +from python.hmmer_manager import HMMerManager + +class TCRClusterer(): + seg_csv_file = os.path.join(CSV_OUTPUT_DIRNAME, "seg.csv") + + def __init__(self, self_distance_matrix, score_dict, seg_csv_outfile=None, cluster_label='tmp', outdir=DIRECTORIES[TMP_OUTPUT]): + if seg_csv_outfile is None: + seg_csv_outfile = self.seg_csv_file + + self.unique_tcrs = list(dict.fromkeys(score_dict.keys())) + self.scores = list(score_dict.values()) + + max_score_tcr = max(score_dict.items(), key=operator.itemgetter(1))[0] + max_score_tcr_index = self.unique_tcrs.index(max_score_tcr) + + enrichment_threshold = np.quantile(self.scores, 0.5) + enrichment_mask = (self.scores > enrichment_threshold) + + + radii = [i + .5 for i in range(0, 200, 5)] + self.all_radii_dict = defaultdict(dict) + previous_radius = -1 + hmmer_manager = HMMerManager() + + for radius in radii: + neighborhood_mask = (self_distance_matrix[max_score_tcr_index, :] < radius) + annulus_mask = (self_distance_matrix[max_score_tcr_index, :] < radius) & (self_distance_matrix[max_score_tcr_index, :] > previous_radius) & enrichment_mask + full_mask = neighborhood_mask & enrichment_mask + neighborhood_enrichments = list(compress(self.scores, full_mask)) + neighborhood_tcrs = list(compress(self.unique_tcrs, full_mask)) + neighborhood_cdr3s = [s.split(',')[1] for s in neighborhood_tcrs] + neighborhood_v_genes = [s.split(',')[0] for s in neighborhood_tcrs] + + + annulus_enrichments = list(compress(self.scores, annulus_mask)) + self.all_radii_dict[radius] = { + "mean_enrichment": np.mean(neighborhood_enrichments), + "annulus_enrichment": np.mean(annulus_enrichments) if annulus_enrichments != [] else None, + "tcrs": neighborhood_tcrs, + "cluster_size": int(full_mask.sum()) + } + print("{}, {}".format(neighborhood_mask.sum(), np.mean(neighborhood_enrichments))) + + records = [SeqRecord(Seq(cdr3), id=tcr) for tcr, cdr3 in zip(neighborhood_tcrs, neighborhood_cdr3s)] + + alignment_infile = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], "cluster_cdr3s.fasta") + + with open(alignment_infile, "w") as output_handle: + SeqIO.write(records, output_handle, "fasta") + + previous_radius = radius + + self.df = pd.DataFrame.from_dict( + { + radius: { + 'cluster_size': v['cluster_size'], + 'mean_enrichment': v['mean_enrichment'], + 'annulus_enrichment': v['annulus_enrichment'], + } for radius, v in self.all_radii_dict.items() + } + ) + self.df = self.df.transpose() + self.df['radius'] = self.all_radii_dict.keys() + + self.df.loc[:, ('radius', 'annulus_enrichment')].to_csv(self.seg_csv_file, index=False) + + os.system(f'Rscript R/segmented_regression.R {outdir}') + with open(os.path.join(outdir, 'breakpoint.txt')) as f: + bp = [float(line.strip()) for line in f] + if len(bp) != 1: + raise Exception("Exactly one breakpoint was not found") + else: + self.breakpoint_radius = bp[0] + + + self.cluster_dict = self.all_radii_dict[self.breakpoint_radius] + with open(os.path.join(outdir, 'cluster_info.json'), 'w') as f: + json.dump({'centroid': max_score_tcr, 'radius': self.breakpoint_radius}, f) + + self.is_in_cluster = [tcr in self.cluster_dict['tcrs'] for tcr in self.unique_tcrs] + self.cluster_df = pd.DataFrame({'tcr': self.unique_tcrs, 'score': self.scores, 'is_in_cluster': self.is_in_cluster}) + self.cluster_df.loc[self.cluster_df['is_in_cluster'], 'tcr'].to_csv(os.path.join(outdir, 'cluster_tcrs.csv')) diff --git a/sandbox/python/tcr_dist.py b/sandbox/python/tcr_dist.py new file mode 100644 index 0000000..8ca5277 --- /dev/null +++ b/sandbox/python/tcr_dist.py @@ -0,0 +1,61 @@ +import os + +import numpy as np +import pandas as pd + +class TCRDist(): + exe = 'pot_data/tcrdists' + + def __init__(self, species): + self.species = species + if self.species == "mouse": + self.db = "pot_data/fake_pubtcrs_db_mouse" + elif self.species == "human": + self.db = "pot_data/db" + else: + raise Exception("Unsupported species (can only be mouse or human)") + + def get_raw_distance_matrix( + self, + f1, + f2, + as_pandas_dataframe=False, + index_column=None, + verbose=True, + output_dir="tmp_output", + ): + + cmd = '{} -i {} -j {} -d {} --terse'.format( + self.exe, + os.path.join(output_dir, f1), + os.path.join(output_dir, f2), + self.db, + ) + if verbose: + print(cmd) + all_dists = [] + for line in os.popen(cmd): + try: + all_dists.append( [float(x) for x in line.split() ] ) + except ValueError: + print(line) + N1 = len(all_dists) + N2 = len(all_dists[0]) + for dists in all_dists: + assert len(dists) == N2 + + D = np.array(all_dists) + if verbose: + print('loaded dists',D.shape) + + if as_pandas_dataframe: + if index_column: + D = pd.DataFrame(D) + + df_1 = get_df_from_file(f1) + df_2 = get_df_from_file(f2) + + D.index = df_1.iloc[:, index_column] + D.columns = df_2.iloc[:, index_column] + + return D diff --git a/sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py b/sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py new file mode 100644 index 0000000..07e4ca7 --- /dev/null +++ b/sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py @@ -0,0 +1,66 @@ +import os +import sys + +import numpy as np + +sys.path.append(os.getcwd()) +from common.params import DIRECTORIES, TMP_OUTPUT +from python.hmmer_manager import HMMerManager +from python.tcr_clusterer import TCRClusterer +from python.tcr_scorer import TCRScorer + +class TCRMultiClusterer(): + def __init__(self, file_1, file_2, species, outdir, max_cluster_count=10): + self.species = species + + all_clusters = [] + + initial_scorer = TCRScorer(file_1=file_1, file_2=file_2, species=self.species) + initial_rep_2_self_dist_mat = initial_scorer.repertoire_2.distance_matrix + initial_score_dict = initial_scorer.enrichment_dict + cluster_outdir = os.path.join(outdir, "cluster_1") + if not os.path.exists(cluster_outdir): + os.makedirs(cluster_outdir) + initial_clusterer = TCRClusterer(self_distance_matrix=initial_rep_2_self_dist_mat, score_dict=initial_score_dict, cluster_label="cluster_1", outdir=cluster_outdir) + result = {tcr: {'score': score, 'cluster': 0} for tcr, score in initial_scorer.enrichment_dict.items()} + for tcr in initial_clusterer.cluster_dict['tcrs']: + result[tcr]['cluster'] = 1 + + sub_repertoire_tcrs = [tcr for tcr in initial_scorer.repertoire_2.unique_tcrs if tcr not in initial_clusterer.cluster_dict['tcrs']] + hmmer_manager = HMMerManager() + if not os.path.exists(outdir): + os.makedirs(outdir) + + hmmer_manager.build_hmm_from_sequences( + [s.split(',')[1] for s in initial_clusterer.cluster_dict['tcrs']], + outdir=cluster_outdir + ) + cluster = 2 + sub_file = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], 'sub_rep.csv') + while cluster <= max_cluster_count: + np.savetxt(sub_file, sub_repertoire_tcrs, fmt="%s") + score_dict = {k: initial_score_dict[k] for k in sub_repertoire_tcrs} + cluster_outdir = os.path.join(outdir, f"cluster_{str(cluster)}") + if not os.path.exists(cluster_outdir): + os.makedirs(cluster_outdir) + current_scorer, current_clusterer = self.run_clustering_step(file_1=file_1, file_2=sub_file, cluster_label=cluster, score_dict=score_dict, cluster_outdir=cluster_outdir) + sub_repertoire_tcrs = [tcr for tcr in current_scorer.repertoire_2.unique_tcrs if tcr not in current_clusterer.cluster_dict['tcrs']] + for tcr in current_clusterer.cluster_dict['tcrs']: + result[tcr]['cluster'] = cluster + hmmer_manager = HMMerManager() + hmmer_manager.build_hmm_from_sequences( + [s.split(',')[1] for s in current_clusterer.cluster_dict['tcrs']], + outdir=cluster_outdir + ) + cluster = cluster + 1 + + self.result = result + + def run_clustering_step(self, file_1, file_2, cluster_label, score_dict=None, cluster_outdir=None): + scorer = TCRScorer(file_1=file_1, file_2=file_2, species=self.species) + if score_dict is None: + score_dict=scorer.enrichment_dict + rep_2_self_dist_mat = scorer.repertoire_2.distance_matrix + tcr_clusterer = TCRClusterer(self_distance_matrix=rep_2_self_dist_mat, score_dict=score_dict, cluster_label=f"cluster_{cluster_label}", outdir=cluster_outdir) + return scorer, tcr_clusterer + diff --git a/sandbox/python/tcr_scorer.py b/sandbox/python/tcr_scorer.py new file mode 100644 index 0000000..b3b6cde --- /dev/null +++ b/sandbox/python/tcr_scorer.py @@ -0,0 +1,45 @@ +from collections import defaultdict + +import numpy as np +import ot + +from common.params import DEFAULT_LAMBDA, DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS, DMAX +from python.repertoire import Repertoire +from python.tcr_dist import TCRDist + +class TCRScorer(): + def __init__(self, file_1, file_2, species, distribution_type="uniform", lambd=DEFAULT_LAMBDA, neighbor_radius=DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS): + self.file_1 = file_1 + self.file_2 = file_2 + self.distribution_type = distribution_type + self.lambd = lambd + self.neighbor_radius = neighbor_radius + + self.repertoire_1 = Repertoire(self.file_1, self.distribution_type) + self.repertoire_2 = Repertoire(self.file_2, self.distribution_type, compute_distance_matrix=True, species=species) + + self.dist_mat = TCRDist(species=species).get_raw_distance_matrix( + self.repertoire_1.deduplicated_filename, + self.repertoire_2.deduplicated_filename, + verbose=False + )/DMAX + + self.compute_efforts() + self.compute_enrichments() + + def compute_efforts(self): + self.ot_mat = ot.sinkhorn(self.repertoire_1.mass, self.repertoire_2.mass, self.dist_mat, self.lambd) + self.effort_matrix = np.multiply(self.dist_mat, self.ot_mat) + N2 = self.repertoire_2.total_N + self.efforts = DMAX*N2*self.effort_matrix.sum(axis=0) + assert len(self.efforts) == self.repertoire_2.unique_N + + self.effort_dict = {tcr: effort for tcr, effort in zip(self.repertoire_2.unique_tcrs, self.efforts)} + + def compute_enrichments(self, neighbor_radius=DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS): + self.enrichment_dict = defaultdict() + self.neighbor_counts = defaultdict() + for i, tcr in zip(range(self.repertoire_2.unique_N), self.repertoire_2.unique_tcrs): + neighborhood_mask = ( self.repertoire_2.distance_matrix[i, :] < neighbor_radius ) + self.enrichment_dict[tcr] = self.efforts[neighborhood_mask].sum() + self.neighbor_counts[tcr] = neighborhood_mask.sum() diff --git a/sandbox/python/utils.py b/sandbox/python/utils.py new file mode 100644 index 0000000..067d40b --- /dev/null +++ b/sandbox/python/utils.py @@ -0,0 +1,75 @@ +import numpy as np +import pandas as pd + +import os +import ot + +from common.params import DIRECTORIES, TMP_OUTPUT +from python.tcr_dist import TCRDist + +Dmax = 200 # constant across comparisons + +def sort_dict(d: dict): + return sorted(d.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) + +def jaccard_similarity(list_a, list_b): + set_a = set(list_a) + set_b = set(list_b) + numerator = len(set_a.intersection(set_b)) + denominator = len(list_a) + len(list_b) - numerator + return numerator/denominator + +def collapse_allele(gene: str): + return re.sub("\*[0-9]+", "", gene) + +def collapse_gene_subfamily(gene: str): + return re.sub("\-[0-9]+", "", collapse_allele(gene)) + +def get_df_from_file(filename, collapse_by_allele=False, collapse_by_subfamily=False): + df = pd.read_csv(filename, header=None) + df.columns = ['v_gene', 'cdr3'] + if collapse_by_subfamily: + df['v_gene'] = [collapse_gene_subfamily(gene) for gene in df['v_gene']] + elif collapse_by_allele: + df['v_gene'] = [collapse_allele(gene) for gene in df['v_gene']] + + if 'tcr' not in df.columns: + df = append_id_column(df) + return df + +def tabulate_gene_frequencies(gene_list, as_probability=True): + gene_list_len = len(gene_list) + unique_genes = list(set(gene_list)) + if as_probability: + frequency_dict = {gene: gene_list.count(gene)/gene_list_len for gene in unique_genes} + else: + frequency_dict = {gene: gene_list.count(gene) for gene in unique_genes} + return frequency_dict + +def get_gene_weighted_mass_distribution(df): + gene_freqs = tabulate_gene_frequencies(list(df['v_gene']), as_probability=False) + num_genes = len(gene_freqs) + mass_distribution = [1/(num_genes*gene_freqs[gene]) for gene in df['v_gene']] + return mass_distribution + +def collapse_duplicates(v): + starting_indices = [0] + for i in range(1, len(v)): + if v[i] != v[i - 1]: + starting_indices.append(i) + return starting_indices + +def write_deduplicated_file(df, filename, output_dir=DIRECTORIES[TMP_OUTPUT]): + if not os.path.exists(output_dir): + os.makedirs(output_dir) + + df.iloc[:, [0, 1]].drop_duplicates().to_csv(os.path.join(output_dir, filename), header=False, index=False) + + +def append_id_column(df): + if 'tcr' not in df.columns: + df['tcr'] = [','.join([gene, cdr3]) for gene, cdr3 in zip(df['v_gene'], df['cdr3'])] + return df + +def extract_cdr3s(sequences): + return [s.split(',')[1] for s in sequences] diff --git a/scripts/run_all_analyses.sh b/scripts/run_all_analyses.sh old mode 100644 new mode 100755 From a0446f30211fb1a8952751f4710f7f4c7c795b97 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Galloway Date: Thu, 25 Feb 2021 08:31:56 -0800 Subject: [PATCH 2/8] updated clusterer hard paths --- sandbox/python/tcr_clusterer.py | 3 +++ sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py | 1 + 2 files changed, 4 insertions(+) diff --git a/sandbox/python/tcr_clusterer.py b/sandbox/python/tcr_clusterer.py index 10e4833..14be4c9 100644 --- a/sandbox/python/tcr_clusterer.py +++ b/sandbox/python/tcr_clusterer.py @@ -20,6 +20,9 @@ def __init__(self, self_distance_matrix, score_dict, seg_csv_outfile=None, clust if seg_csv_outfile is None: seg_csv_outfile = self.seg_csv_file + if not os.path.exists(outdir): + os.mkdir(outdir) + self.unique_tcrs = list(dict.fromkeys(score_dict.keys())) self.scores = list(score_dict.values()) diff --git a/sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py b/sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py index 07e4ca7..05e26fd 100644 --- a/sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py +++ b/sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py @@ -48,6 +48,7 @@ def __init__(self, file_1, file_2, species, outdir, max_cluster_count=10): for tcr in current_clusterer.cluster_dict['tcrs']: result[tcr]['cluster'] = cluster hmmer_manager = HMMerManager() + print(cluster_outdir) hmmer_manager.build_hmm_from_sequences( [s.split(',')[1] for s in current_clusterer.cluster_dict['tcrs']], outdir=cluster_outdir From f9f8f86f7f40c9293186c346ce5524958305e1e2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Galloway Date: Thu, 25 Feb 2021 08:36:05 -0800 Subject: [PATCH 3/8] slashing un-necessary scripts --- R/cluster.R | 139 - R/combined_cluster.R | 46 - R/cutoff.R | 239 - R/data/cmv_tcrs.csv | 371 - R/data/pogorelyy_tcrs.txt | 5969 ----- R/data/validation.txt | 1 - R/data/yfv_tcrs.csv | 265 - R/full_dist_mat.R | 43 - R/load_score_datasets.R | 57 - R/make_gene_plots.R | 31 - R/motif.R | 52 - R/plot_utils.R | 171 - R/segmented_regression.R | 50 - R/yfv.R | 288 - R/z_score.R | 105 - analyses/cluster_iels.py | 53 - analyses/combined_replicates.py | 39 - analyses/full_dist_matrix.py | 49 - analyses/motif.py | 103 - analyses/phb_analyses/__init__.py | 0 analyses/phb_analyses/find_lonely_iels.py | 140 - analyses/phb_analyses/find_lonely_yfv_tcrs.py | 315 - .../phb_analyses/make_iels_mouse_trees.py | 158 - analyses/phb_analyses/plot_yfv_transports.py | 83 - analyses/phb_analyses/process_raw_yfv_data.py | 51 - analyses/query_validation_tcrs.py | 49 - analyses/replicates.py | 142 - analyses/yfv.py | 139 - analyses/z_scores.py | 66 - common/__init__.py | 0 common/params.py | 35 - old_analyses/analyze_score_counts.R | 6 - old_analyses/complexity.py | 36 - old_analyses/genewise_mass_transfer.py | 232 - old_analyses/permutation.py | 54 - old_analyses/permutation_plots.R | 103 - old_analyses/plot_results.R | 57 - old_analyses/plot_within_results.R | 74 - old_analyses/transport.ipynb | 800 - old_analyses/within_analysis.sh | 19 - old_analyses/within_gene.py | 182 - python/__init__.py | 0 python/hmmer_manager.py | 125 - python/randomization_test.py | 73 - python/repertoire.py | 52 - python/tcr_clusterer.py | 95 - python/tcr_dist.py | 61 - python/tcr_multi_clusterer.py | 66 - python/tcr_scorer.py | 45 - python/utils.py | 75 - results/gene_transfer/gene_transfer_0.01.png | Bin 68896 -> 0 bytes ...to_v_gene_transfer_heatmap_lambda_0.01.png | Bin 126767 -> 0 bytes results/gene_transfer/scatterplot_grid.png | Bin 113351 -> 0 bytes results/gene_transfer/score_0.01.png | Bin 125159 -> 0 bytes results/iels/IELrep_OT_mouse_trees.png | Bin 272237 -> 0 bytes results/iels/ot_dists_iels.txt | 19320 ---------------- results/yfv/OT_tree_and_matrix.png | Bin 222902 -> 0 bytes results/yfv/all_sinkhorns.txt | 1722 -- results/yfv/yfv_transports.png | Bin 212650 -> 0 bytes sandbox/combined_replicates.py | 39 - sandbox/common/__init__.py | 0 sandbox/common/params.py | 36 - sandbox/python/__init__.py | 0 sandbox/python/hmmer_manager.py | 125 - sandbox/python/randomization_test.py | 73 - sandbox/python/repertoire.py | 52 - sandbox/python/tcr_clusterer.py | 98 - sandbox/python/tcr_dist.py | 61 - sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py | 67 - sandbox/python/tcr_scorer.py | 45 - sandbox/python/utils.py | 75 - scripts/run_all_analyses.sh | 14 - 72 files changed, 33131 deletions(-) delete mode 100644 R/cluster.R delete mode 100644 R/combined_cluster.R delete mode 100644 R/cutoff.R delete mode 100644 R/data/cmv_tcrs.csv delete mode 100644 R/data/pogorelyy_tcrs.txt delete mode 100644 R/data/validation.txt delete mode 100644 R/data/yfv_tcrs.csv delete mode 100644 R/full_dist_mat.R delete mode 100644 R/load_score_datasets.R delete mode 100644 R/make_gene_plots.R delete mode 100644 R/motif.R delete mode 100644 R/plot_utils.R delete mode 100644 R/segmented_regression.R delete mode 100644 R/yfv.R delete mode 100644 R/z_score.R delete mode 100644 analyses/cluster_iels.py delete mode 100644 analyses/combined_replicates.py delete mode 100644 analyses/full_dist_matrix.py delete mode 100644 analyses/motif.py delete mode 100644 analyses/phb_analyses/__init__.py delete mode 100644 analyses/phb_analyses/find_lonely_iels.py delete mode 100644 analyses/phb_analyses/find_lonely_yfv_tcrs.py delete mode 100644 analyses/phb_analyses/make_iels_mouse_trees.py delete mode 100644 analyses/phb_analyses/plot_yfv_transports.py delete mode 100644 analyses/phb_analyses/process_raw_yfv_data.py delete mode 100644 analyses/query_validation_tcrs.py delete mode 100644 analyses/replicates.py delete mode 100644 analyses/yfv.py delete mode 100644 analyses/z_scores.py delete mode 100644 common/__init__.py delete mode 100644 common/params.py delete mode 100644 old_analyses/analyze_score_counts.R delete mode 100644 old_analyses/complexity.py delete mode 100644 old_analyses/genewise_mass_transfer.py delete mode 100644 old_analyses/permutation.py delete mode 100644 old_analyses/permutation_plots.R delete mode 100644 old_analyses/plot_results.R delete mode 100644 old_analyses/plot_within_results.R delete mode 100644 old_analyses/transport.ipynb delete mode 100644 old_analyses/within_analysis.sh delete mode 100644 old_analyses/within_gene.py delete mode 100644 python/__init__.py delete mode 100644 python/hmmer_manager.py delete mode 100644 python/randomization_test.py delete mode 100644 python/repertoire.py delete mode 100644 python/tcr_clusterer.py delete mode 100644 python/tcr_dist.py delete mode 100644 python/tcr_multi_clusterer.py delete mode 100644 python/tcr_scorer.py delete mode 100644 python/utils.py delete mode 100644 results/gene_transfer/gene_transfer_0.01.png delete mode 100644 results/gene_transfer/inverse_to_v_gene_transfer_heatmap_lambda_0.01.png delete mode 100644 results/gene_transfer/scatterplot_grid.png delete mode 100644 results/gene_transfer/score_0.01.png delete mode 100644 results/iels/IELrep_OT_mouse_trees.png delete mode 100644 results/iels/ot_dists_iels.txt delete mode 100644 results/yfv/OT_tree_and_matrix.png delete mode 100644 results/yfv/all_sinkhorns.txt delete mode 100644 results/yfv/yfv_transports.png delete mode 100644 sandbox/combined_replicates.py delete mode 100644 sandbox/common/__init__.py delete mode 100644 sandbox/common/params.py delete mode 100644 sandbox/python/__init__.py delete mode 100644 sandbox/python/hmmer_manager.py delete mode 100644 sandbox/python/randomization_test.py delete mode 100644 sandbox/python/repertoire.py delete mode 100644 sandbox/python/tcr_clusterer.py delete mode 100644 sandbox/python/tcr_dist.py delete mode 100644 sandbox/python/tcr_multi_clusterer.py delete mode 100644 sandbox/python/tcr_scorer.py delete mode 100644 sandbox/python/utils.py delete mode 100755 scripts/run_all_analyses.sh diff --git a/R/cluster.R b/R/cluster.R deleted file mode 100644 index bea0f48..0000000 --- a/R/cluster.R +++ /dev/null @@ -1,139 +0,0 @@ -library(data.table) -library(dplyr) -library(ggplot2) -library(RColorBrewer) - -cluster_df_dir <- "output/iel_clusters" - -if(!exists("fg_dat")) { - source("R/load_score_datasets.R") -} - -fg_dat_sub <- fg_dat[fg_dat[["TCRDistRadius"]] == 48.5, ] -bg_dat_sub <- bg_dat[bg_dat[["TCRDistRadius"]] == 48.5, ] - -df_colnames <- c("score", "tcr", "ecdf", "subject", "motif", "group") -motif_levels <- c("OT-Tremont", "OT-Revere", "OT-Ida", "N/A") - -cluster_df <- matrix(NA, nrow=0, ncol=length(df_colnames)) %>% - data.table %>% - setNames(df_colnames) -cluster_df[["motif"]] <- factor(cluster_df[["motif"]], levels=motif_levels) - -prevalence_df_colnames <- c("motif", "prevalence", "group", "subject", "count") -prevalence_df <- matrix(NA, nrow=0, ncol=length(prevalence_df_colnames)) %>% - data.table %>% - setNames(prevalence_df_colnames) - -groups <- c("DN", "CD4", "CD8") -motifs <- c("OT-Tremont", "OT-Revere", "OT-Ida") -dn_subjects <- 1:23 %>% sapply(function(x) { paste0("DN_", x) }) -cd4_subjects <- 1:23 %>% sapply(function(x) { paste0("DN_", x) }) -cd8_subjects <- 1:23 %>% sapply(function(x) { paste0("DN_", x) }) - -for(group in groups) { - group_subjects <- 1:23 %>% sapply(function(x) { paste(group, x, sep="_") }) - for(subject in group_subjects) { - subject_df <- file.path(cluster_df_dir, subject, "cluster_df.csv") %>% - data.table::fread(header=FALSE) %>% - setNames(c("v_gene", "cdr3", "motif")) - subject_df[["motif"]] <- subject_df[["motif"]] %>% - sapply( - function(x) { - if(x != "N/A") { - paste("OT", x, sep="-") - } else { - "N/A" - } - } - ) - for(motif in motifs) { - prevalence <- mean(subject_df[["motif"]] == motif) - counts <- sum(subject_df[["motif"]] == motif) - prevalence_df <- prevalence_df %>% rbind(data.table(motif=motif, prevalence=prevalence, group=group, subject=subject, count=counts)) - } - if(group == "DN") { - subject_df <- subject_df[!duplicated(subject_df)] - - bg_loneliness_df <- bg_dat_sub[bg_dat_sub[["Subject"]] == paste0(subject, "_B"), ] - bg_ecdf_function <- ecdf(bg_loneliness_df[["Score"]]) - bg_loneliness_df[["ecdf"]] <- bg_loneliness_df[["Score"]] %>% bg_ecdf_function - - subject_df <- cbind.data.frame( - score=bg_loneliness_df[["Score"]], - tcr=bg_loneliness_df[["TCR"]], - ecdf=bg_loneliness_df[["ecdf"]], - subject=subject, - motif=subject_df[["motif"]], - group="background" - ) - cluster_df <- rbind(cluster_df, subject_df) - - fg_loneliness_df <- fg_dat_sub[fg_dat_sub[["Subject"]] == paste0(subject, "_B"), ] - fg_ecdf_function <- ecdf(fg_loneliness_df[["Score"]]) - fg_loneliness_df[["ecdf"]] <- fg_loneliness_df[["Score"]] %>% fg_ecdf_function - - subject_df <- cbind.data.frame( - score=fg_loneliness_df[["Score"]], - tcr=fg_loneliness_df[["TCR"]], - ecdf=fg_loneliness_df[["ecdf"]], - subject=subject, - motif=subject_df[["motif"]], - group="foreground" - ) - - cluster_df <- rbind(cluster_df, subject_df) - } - - } -} - -prevalence_df[["motif"]] <- factor(prevalence_df[["motif"]], levels=motif_levels) -prevalence_df[["group"]] <- factor(prevalence_df[["group"]], levels=c("DN", "CD4", "CD8")) - -outdir <- "output/iel_clusters/motif_metrics" -dir.create(outdir) - -motif_colors <- brewer.pal(4, "Dark2") -names(motif_colors) <- levels(prevalence_df[["motif"]]) -color_scale <- scale_colour_manual(name = "cluster", values = motif_colors) - -# Rename motif to cluster for consistency in the manuscript -cluster_df[["cluster"]] <- cluster_df[["motif"]] -cluster_df[["motif"]] <- NULL -prevalence_df[["cluster"]] <- prevalence_df[["motif"]] -prevalence_df[["motif"]] <- NULL - - -p_ecdf <- cluster_df %>% - ggplot(aes(x=ecdf, y=..density.., color=cluster, linetype=cluster)) + - geom_freqpoly() + - facet_wrap(vars(group)) + - theme_minimal() + - color_scale -ggsave(file.path(outdir, "ecdf.pdf"), width=8, height=3) - -p_score <- cluster_df %>% - ggplot(aes(x=score, y=..density.., color=cluster, linetype=cluster)) + - geom_freqpoly() + - facet_wrap(vars(group)) + - theme_minimal() + - color_scale -ggsave(file.path(outdir, "score.pdf"), width=8, height=3) - -p_prevalence <- prevalence_df %>% - ggplot(aes(x=prevalence, y=..density.., group=interaction(cluster, group), colour=cluster, linetype=group)) + - geom_freqpoly(bins=10) + - facet_wrap(vars(cluster)) + - theme_minimal() + - xlim(c(0, max(prevalence_df[["prevalence"]]))) + - color_scale -ggsave(file.path(outdir, "prevalence.pdf"), width=10, height=3) - -p_counts <- prevalence_df %>% - ggplot(aes(x=count, y=..density.., group=interaction(cluster, group), colour=cluster, linetype=group)) + - geom_freqpoly(bins=10) + - facet_wrap(vars(cluster)) + - theme_minimal() + - color_scale -ggsave(file.path(outdir, "counts.pdf"), width=10, height=4) diff --git a/R/combined_cluster.R b/R/combined_cluster.R deleted file mode 100644 index 454719b..0000000 --- a/R/combined_cluster.R +++ /dev/null @@ -1,46 +0,0 @@ -library(data.table) -library(dplyr) -library(ggplot2) - - -if(!exists("full_dist_mat")) { - dist_mat_dir <- "output/dist_matrices" - full_dist_mat <- read.csv( - file.path( - dist_mat_dir, - paste0( - "full_dn", - ".csv" - ) - ), - header=FALSE - ) -} - -if(!exists("full_projection")) { - source("R/plot_utils.R") - full_projection <- get_projection( - full_dist_mat, - projection_method="MDS", - k=2 - ) -} - -full_projection <- full_projection %>% - as.data.frame %>% - setNames(c("X", "Y")) -combined_df <- fread("multiple_clusters.csv") -combined_df[combined_df[["cluster"]] > 5, ][["cluster"]] <- 0 -combined_df[['label']] <- combined_df[['cluster']] %>% sapply(toString) - - -full_mds_plot <- cbind.data.frame(full_projection, combined_df) %>% - ggplot(aes(x=X, y=Y, color=score, size=ifelse(cluster, 3, 1))) + - theme_minimal() + - geom_text(aes(label=label)) + - theme_minimal() + - scale_colour_viridis_c() + - scale_size(range=c(1.7, 3)) -snapshot_dir = "output/snapshots" -snapshot_dir %>% dir.create -ggsave(file.path(snapshot_dir, "all_dn_mds_plot.pdf"), width=20, height=20) diff --git a/R/cutoff.R b/R/cutoff.R deleted file mode 100644 index 55ab2ed..0000000 --- a/R/cutoff.R +++ /dev/null @@ -1,239 +0,0 @@ -library(cowplot) -library(data.table) -library(dplyr) -library(ggplot2) -library(magrittr) -library(reshape2) -library(rjson) - -source("R/plot_utils.R") -source("R/load_score_datasets.R") - -json_dir = "output/json" -dist_mats_dir = "output/dist_matrices" - -projection_method <- "MDS" -dir.create(projection_method) - -csv_dir <- "output/csv" -e_value_dat <- fread(file.path(csv_dir, "ida_e_value.csv")) - -if(FALSE) { - xs <- mds_fit[, 1] - ys <- mds_fit[, 2] - scores <- fg_dat[fg_dat$TCRDistRadius == 48.5, ]$Score - tcrs <- (dat$tcr %>% rle %$% values) - - left_tcr_cluster <- tcrs[xs > -70 & xs < -50 & ys > 20 & ys < 40 & scores > 1500] - right_tcr_cluster <- tcrs[xs > 30 & xs < 60 & ys > 50 & ys < 90 & scores > 1000] - tcr_band <- tcrs[ys > -50 & ys < -20 & scores > 1000] -} - -if(TRUE) { - tmp <- fg_dat %>% build_mds_dataframe(radius=50.5, subjects="DN_12_B") - tcrs <- dat[dat[["Subject"]] == "DN_12_B", ][["TCR"]] %>% rle %$% values - tcrs[tmp[tmp$x1 > -30 & tmp$x1 < 20 & tmp$x2 < -50 & tmp$score > 1800, ] %>% - rownames %>% - as.numeric] -} - -fg_mds_dat_by_subject <- fg_dat %>% - build_mds_dataframe( - radius=48.5, - subjects=subjects, - add_extra_metrics=TRUE, - e_value_dat=e_value_dat - ) %>% - cbind.data.frame(group="foreground") -bg_mds_dat_by_subject <- bg_dat %>% - build_mds_dataframe( - radius=48.5, - subjects=subjects, - add_extra_metrics=TRUE, - e_value_dat=e_value_dat - ) %>% - cbind.data.frame(group="background") -mds_dat_by_subject <- rbind.data.frame( - fg_mds_dat_by_subject, - bg_mds_dat_by_subject - ) - -build_motif_metric_dat <- function(ref_dat) { - full_dat <- matrix(NA, nrow=0, ncol=3) %>% - data.frame %>% - setNames(c("score", "label", "prevalence")) - motifs <- c("tremont", "revere", "ida_plus", "ida_plus_plus") - subjects <- ref_dat[["subject"]] %>% unique - for(tmp_subject in subjects) { - d_sub <- ref_dat[ref_dat[["subject"]] == tmp_subject, ] - for(motif in motifs) { - d_sub_motif <- d_sub[d_sub[[motif]], ] - if(nrow(d_sub_motif)) { - full_dat <- rbind.data.frame( - full_dat, - cbind.data.frame( - d_sub_motif, - data.frame( - motif=motif, - motif_prevalence=mean(d_sub[[motif]]) - ) - ) - ) - } - } - full_dat <- rbind.data.frame( - full_dat, - cbind.data.frame( - d_sub, - data.frame(motif="All", motif_prevalence=1) - ) - ) - } - full_dat[["motif"]] <- full_dat[["motif"]] %>% sapply(toString) - full_dat[full_dat[["motif"]] == "ida_plus", ][["motif"]] <- "ida (1e-5)" - full_dat[full_dat[["motif"]] == "ida_plus_plus", ][["motif"]] <- "ida (1e-8)" - return(full_dat) -} - -motif_metric_fg_dat <- build_motif_metric_dat(ref_dat=fg_mds_dat_by_subject) -motif_metric_bg_dat <- build_motif_metric_dat(ref_dat=bg_mds_dat_by_subject) -motif_metric_dat <- rbind.data.frame(motif_metric_fg_dat, motif_metric_bg_dat) - -motif_metrics_dir <- "output/motif_metrics" -dir.create(motif_metrics_dir) - -motif_metric_dat %>% - ggplot(aes(x=score, y=..density.., color=motif)) + - facet_wrap(vars(group), dir="v") + - geom_freqpoly() + - xlab("Average loneliness") + - theme_minimal() -ggsave(file.path(motif_metrics_dir, "loneliness_by_motif.pdf")) - -motif_metric_dat %>% - ggplot(aes(x=relative_score, y=..density.., color=motif)) + - facet_wrap(vars(group), dir="v") + - geom_freqpoly() + - xlab("Average relative loneliness") + - theme_minimal() -ggsave(file.path(motif_metrics_dir, "relative_loneliness_by_motif.pdf")) - -motif_metric_fg_dat %>% - ggplot(aes(x=ecdf, y=..density.., color=motif)) + - geom_freqpoly() + - xlab("ECDF") + - theme_minimal() -ggsave(file.path(motif_metrics_dir, "ecdf_by_motif.pdf"), height=6, width=10) - -prevalence_dat <- motif_metric_dat[, c("motif", "motif_prevalence")] -prevalence_dat[!duplicated(prevalence_dat), ] %>% - ggplot(aes(x=motif_prevalence, y=..density.., color=motif)) + - geom_freqpoly() + - xlab("Prevalence") + - theme_minimal() -ggsave(file.path(motif_metrics_dir, "motif_prevalence_fg.pdf"), height=6, width=10) - -snapshot_dir <- "output/snapshots" -dir.create(snapshot_dir) -for(subject in subjects) { - fg_snapshot_dat <- fg_dat %>% - build_mds_dataframe(radius=48.5, subjects=subject) %>% - cbind.data.frame(Group="foreground") - bg_snapshot_dat <- bg_dat %>% - build_mds_dataframe(radius=48.5, subject=subject) %>% - cbind.data.frame(Group="background") - snapshot_dat <- rbind.data.frame(fg_snapshot_dat, bg_snapshot_dat) - snapshot_dat %>% - ggplot(aes(x=x1, y=x2, color=score)) + geom_point(aes(shape=label)) + - scale_colour_viridis_c() + - theme(axis.title.x=element_blank(), axis.title.y=element_blank(), - panel.background = element_blank()) + - facet_wrap(vars(Group)) - ggsave(file.path(snapshot_dir, paste0(subject, ".pdf")), width=10, height=6) -} - -fg_mds_dat_by_subject <- fg_dat %>% build_mds_dataframe(radius=48.5, subjects=subjects) -bg_mds_dat_by_subject <- bg_dat %>% build_mds_dataframe(radius=48.5, subjects=subjects) -by_subject_scores <- as.numeric(c(fg_mds_dat_by_subject$score, bg_mds_dat_by_subject$score)) - -cutoff_dir <- "output/cutoff" -dir.create(cutoff_dir) - -p <- dat %>% ggplot(aes(x=Score, y=TCRDistRadius, color=NeighborCount)) + - geom_point(size=0.5) + - facet_wrap(vars(Group)) + - xlab("Mean per-tcr loneliness") + - ylab("TCRdist radius") -ggsave(file.path(cutoff_dir, "score_vs_radius.pdf"), width=8, height=6) - -p2 <- dat %>% ggplot(aes(x=Score, y=NeighborCount, colour=Group)) + - geom_point(size=0.5) + - theme_minimal() + - xlab("Mean per-tcr loneliness") + - ylab("Neighbor count") -ggsave(file.path(cutoff_dir, "score_vs_neighbors.pdf"), width=8, height=6) - -p2_tcr <- dat[dat$TCR %in% - (dat$TCR %>% unique %>% sample(20)), ] %>% - ggplot(aes(x=Score, y=NeighborCount, colour=Group)) + - geom_point(size=0.5) + - theme_minimal() + - xlab("Mean per-tcr loneliness") + - ylab("Neighbor count") + - facet_wrap(vars(TCR)) + - theme(legend.position="none") -ggsave(file.path(cutoff_dir, "score_vs_neighbors_by_tcr.pdf"), width=12, height=8) - -p2_facet <- dat %>% ggplot(aes(x=Score, y=NeighborCount, colour=Group)) + - geom_point(size=0.5) + - theme_minimal() + - facet_wrap(vars(TCRDistRadius)) + - xlab("Mean per-tcr loneliness") + - ylab("Neighbr count") -ggsave(file.path(cutoff_dir, "score_vs_neighbors_by_cutoff.pdf"), width=12, height=8) - -p2_facet_scaled <- dat %>% ggplot(aes(x=Score, y=NeighborCount, colour=Group)) + - geom_point(size=0.5) + - theme_minimal() + - facet_wrap(vars(TCRDistRadius), scales="free") + - xlab("Mean per-tcr loneliness") + - ylab("Neighbr count") -ggsave(file.path(cutoff_dir, "score_vs_neighbors_by_cutoff_scaled.pdf"), width=12, height=8) - -p3 <- dat %>% ggplot(aes(x=TCRDistRadius, y=NeighborCount)) + - geom_point(size=0.1) + - theme_minimal() + - xlab("TCRdist radius") + - ylab("Neighbor count") -ggsave(file.path(cutoff_dir, "neighbors_vs_radius.pdf"), width=8, height=6) - -p4 <- dat %>% ggplot(aes(x=Score, colour=Group)) + - stat_ecdf() + - theme_minimal() + - facet_wrap(vars(TCRDistRadius), scales="free") + - xlab("Mean per-tcr loneliness") + - ylab("ECDF") -ggsave(file.path(cutoff_dir, "ecdfs_by_radius.pdf"), height=8, width=12) - -fg_plots <- {} -bg_plots <- {} -radii <- fg_dat$TCRDistRadius %>% unique -for(i in 1:length(radii)) { - fg_plots[[i]] <- plot_mds_with_scores(fg_dat, radii[i], subjects[2]) - bg_plots[[i]] <- plot_mds_with_scores(bg_dat, radii[i], subjects[2]) -} -fg_mds_plots <- plot_grid(plotlist=fg_plots) -ggsave(file.path(cutoff_dir, "fg_mds.pdf"), width=12, height=10) -bg_mds_plots <- plot_grid(plotlist=bg_plots) -ggsave(file.path(cutoff_dir, "bg_mds.pdf"), width=12, height=10) - -bg_dat %>% - build_mds_dataframe(radius=48.5, subjects=subjects) %>% - ggplot(aes(x=x1, y=x2, color=score)) + - geom_point(size=0.5) + - scale_colour_viridis_c(breaks=by_subject_scores) + - theme(axis.title.x=element_blank(), axis.title.y=element_blank(), - panel.background = element_blank()) + - facet_wrap(vars(subject), scales="free") -ggsave(file.path(cutoff_dir, "bg_snapshot_by_subject.pdf"), width=12, height=10) - diff --git a/R/data/cmv_tcrs.csv b/R/data/cmv_tcrs.csv deleted file mode 100644 index 56878e9..0000000 --- a/R/data/cmv_tcrs.csv +++ /dev/null @@ -1,371 +0,0 @@ -TRBV19*01,CASSTVTSKGSDTQYF -TRBV20-1*01,CSATDVTKGQLISGYTF -TRBV12-3*01,CASSLAGYEQYF -TRBV6-5*01,CASSKQSGTGYYGYTF -TRBV6-1*01,CASSGTDSNQPQHF -TRBV28*01,CASSFQGFTEAFF -TRBV19*01,CASSIPDTEAFF -TRBV6-5*01,CASSLQTGAGGFGYTF -TRBV2*01,CANTRGENTEAFF -TRBV6-5*01,CASSLQTGVRSYEQYF -TRBV28*01,CAVNGGSNYGYTF -TRBV5-8*01,CQQLLFSGGGNEQFF -TRBV2*01,CASSSSGRDYEQYF -TRBV4-2*01,CASSQEQGPGNQPQHF -TRBV19*01,CASGEGGELFF -TRBV11-3*01,CASSSSTGTGRCLLPNNTEAFF -TRBV19*01,CASSNHRDRDTDTQYF -TRBV5-6*01,CASSPLDSGGFYEQYF -TRBV15*01,CATSSSWDRNQPQHF -TRBV10-3*01,CAISEPTGTSGEGEQFF -TRBV5-1*01,CASSCAGGPRDEQYF -TRBV7-9*01,CASSLVGTGGWDEQFF -TRBV15*01,CATSREGPNQPQHF -TRBV13*01,CASSYGGGEDYGYTF -TRBV24-1*01,CATSDLKVHSGNYGYTF -TRBV7-2*01,CASSFRTINNEQFF -TRBV30*01,CAWSSRGQMTDTQYFG -TRBV6-5*01,CASSPITGTGSYGYTF -TRBV6-5*01,CANSYATGIGNYGYTF -TRBV4-3*01,CASSQDLWQGGYNEQFF -TRBV7-9*01,CASRASGLASNEQFF -TRBV5-1*01,CASSLAGRETEAFF -TRBV27*01,CASNPSGGYTGGLFF 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-TRBV19*01,CASSIGLADYNEQFF -TRBV7-9*01,CASSLNRESPYEQYF -TRBV28*01,CATEEREKDTQYF -TRBV30*01,CAWSGDRAMVSGELFF -TRBV27*01,CASSLYYLTNSYNEQFF -TRBV9*01,CASSGGTADTQYF -TRBV6-5*01,CASSSGSPGSYGYTF -TRBV15*01,CATTGGSGYEQYF -TRBV7-2*01,CASSFYGREAFF -TRBV7-2*01,CASSPTGPAYEQYF -TRBV7-9*01,CASSPQGYEQYF -TRBV11-2*01,CASNTGTDSYEQYF -TRBV7-8*01,CASSQLGNEQFF -TRBV5-1*01,CASSGTGVSPLHF -TRBV20-1*01,CSAPQRRETQYF -TRBV5-4*01,CASSLGQGGNEQFF -TRBV28*01,CASSGGTELAKNIQYF -TRBV29-1*01,CSVEGRGTDTQYF -TRBV9*01,CASSVAGGAYEQYF -TRBV9*01,CASSPQTGAVTEAFF -TRBV12-4*01,CALSDLGGSGNTGKLIF -TRBV2*01,CASRVPAYNEQFF diff --git a/R/full_dist_mat.R b/R/full_dist_mat.R deleted file mode 100644 index 7ae7c10..0000000 --- a/R/full_dist_mat.R +++ /dev/null @@ -1,43 +0,0 @@ -source("R/plot_utils.R") - -if(!exists("fg_dat")) { - source("R/cutoff.R") -} - -if(!exists("full_dist_mat")) { - dist_mat_dir <- "output/dist_matrices" - full_dist_mat <- read.csv( - file.path( - dist_mat_dir, - paste0( - "all_subjects", - ".csv" - ) - ), - header=FALSE - ) -} - -if(!exists("full_projection")) { - full_projection <- get_projection( - full_dist_mat, - projection_method=projection_method, - k=2 - ) -} - -mds_df <- build_mds_dataframe(fg_dat, radius=50.5, subjects=subjects, add_extra_metrics=TRUE) -full_dist_df <- cbind( - full_projection, - mds_df[!duplicated(mds_df[["tcr"]]), ] -) -names(full_dist_df)[c(1, 2)] <- c("X", "Y") - -full_mds_plot <- full_dist_df %>% - ggplot(aes(x=X, y=Y, color=relative_score, size=relative_score, shape=label)) + - geom_point() + - scale_colour_viridis_c() + - scale_size(range=c(0.1, 2)) -snapshot_dir = "output/snapshots" -snapshot_dir %>% dir.create -ggsave(file.path(snapshot_dir, "full_mds_plot.pdf")) diff --git a/R/load_score_datasets.R b/R/load_score_datasets.R deleted file mode 100644 index 085e5e9..0000000 --- a/R/load_score_datasets.R +++ /dev/null @@ -1,57 +0,0 @@ -library(rjson) - -source("R/plot_utils.R") - -json_dir = "output/json" -dist_mats_dir = "output/dist_matrices" - -projection_method <- "MDS" -dir.create(projection_method) - -if(!exists("dat")) { - results <- list("results"=fromJSON(file=file.path(json_dir, "empirical_fg_bg_nbhd_stats.json"))) - for(subject in names(results)) { - results[[subject]][["sds"]] <- NULL - } - dat <- results %>% melt -} - -if(!exists("fg_dat")) { - - dat[, c("L1")] <- NULL - names(dat) <- c("Value", "ValueType", "Group", "TCR", "TCRDistRadius", "Subject") - neighbor_counts <- dat[dat[["ValueType"]] == "neighbor_count", ][["Value"]] - dat <- dat[dat[["ValueType"]] == "score", ] - dat[["NeighborCount"]] <- neighbor_counts - names(dat)[1] <- "Score" - dat[["TCRDistRadius"]] <- dat[["TCRDistRadius"]] %>% as.numeric - dat[["Subject"]] <- dat[["Subject"]] %>% - sapply(gsub, pattern=".tcrs", replacement="") - - fg_dat <- dat[dat$Group == "foreground", ] - bg_dat <- dat[dat$Group == "background", ] - - subjects <- dat$Subject %>% - unique -} - -dist_mats <- {} -for(subject in subjects) { - dist_mats[[subject]] <- read.csv( - file.path( - dist_mats_dir, - paste0( - subject, - ".tcrs.csv" - ) - ), - header=FALSE - ) -} - -mds_dats <- {} -for(subject in subjects) { - mds_dats[[subject]] <- get_projection(dist_mats[[subject]], - projection_method=projection_method, - k=2) -} diff --git a/R/make_gene_plots.R b/R/make_gene_plots.R deleted file mode 100644 index 4d845fc..0000000 --- a/R/make_gene_plots.R +++ /dev/null @@ -1,31 +0,0 @@ -library(data.table) -library(dplyr) -library(ggplot2) -library(RColorBrewer) - -dir <- "output/hmm/cd4_dn" - -clusters <- 1:3 %>% sapply(function(x) { paste("cluster", x, sep="_") }) -for(cluster in clusters) { - cluster_dir <- file.path(dir, cluster) - cluster_df <- fread(file.path(cluster_dir, "cluster_tcrs.csv"), header=TRUE) - cluster_df[["v_gene"]] <- cluster_df[["tcr"]] %>% - sapply(function(x) { s <- strsplit(x, split=",") %>% unlist %>% first }) %>% - sapply(gsub, pattern="TRBV", replacement="") %>% - sapply(as.factor) - - v_gene_freqs <- table(cluster_df[["v_gene"]])/nrow(cluster_df) - - colors <- rep(brewer.pal(12, "Paired"), 2) - - v_gene_freqs %>% - data.table %>% - ggplot(aes(fill=reorder(V1, -N), y=N, x=factor(""))) + - geom_bar(stat="identity", position="fill") + - xlab("V gene") + - ylab("Frequency") + - theme_minimal() + - theme(legend.title = element_blank(), text = element_text(size=20)) + - scale_fill_manual(values=colors) + - ggsave(file.path(cluster_dir, "v_genes.pdf"), width=3, height=6) -} diff --git a/R/motif.R b/R/motif.R deleted file mode 100644 index f012a10..0000000 --- a/R/motif.R +++ /dev/null @@ -1,52 +0,0 @@ -library(data.table) -library(dplyr) -library(ggplot2) -library(reshape2) -library(rjson) -library(segmented) -library(viridis) - -source("R/plot_utils.R") - -get_breakpoint_from_model <- function(seg_fit) { - return(seg_fit[["psi"]][2]) -} - -csv_dir <- "output/csv" -json_dir <- "output/json" - -motif_dir <- "output/motif" -e_value_motif_dir <- "output/motif/e_values" -dir.create(motif_dir) -dir.create(e_value_motif_dir) - - -motif_dat <- fread(file.path(csv_dir, "motif.csv")) -e_value_dat <- fread(file.path(csv_dir, "ida_e_value.csv")) - -score_results <- list("results"=fromJSON(file=file.path(json_dir, "empirical_fg_bg_nbhd_stats.json"))) - -breakpoints <- {} -pdf(file.path(motif_dir, "enrichment_by_radius.pdf"), width=10, height=12) -par(mfrow=c(6, 4)) -motif_dat[["subject"]] <- motif_dat[["subject"]] %>% sapply(gsub, pattern=".tcrs", replacement="") -# Enforce an ordering for the subjects for plotting -subjects <- factor(subjects, levels=1:23 %>% paste("DN", ., "B", sep="_")) -for(tmp_subject in subjects[order(subjects)]) { - d_sub <- motif_dat[motif_dat$subject == tmp_subject, ] - sample_size <- length(score_results[['results']][[paste0(tmp_subject, '.tcrs')]][['48.5']]) - print(sample_size) - if(sample_size) { - print(tmp_subject) - lm_fit <- lm(annulus_enrichment ~ radius, data=d_sub) - seg_fit <- segmented(lm_fit, psi=list(radius=40.5)) - breakpoint <- seg_fit %>% get_breakpoint_from_model - breakpoints <- c(breakpoints, breakpoint) - cutoff_radius <- radii[which(radii <= breakpoint) %>% max] - cluster_tcrs[[tmp_subject]] <- json_object[[tmp_subject]][[toString(cutoff_radius)]][["tcrs"]] - xs <- seq(0, max(d_sub$radius), length.out=1000) - plot(d_sub$annulus_enrichment ~ d_sub$radius, pch=19, xlab="Radius", ylab="Mean loneliness", main=gsub(gsub(tmp_subject, pattern="DN_", replacement="Subject "), pattern="_B", replacement="")) - lines(predict(seg_fit, newdata=data.frame(radius=xs)) ~ xs, col="red", lty=ifelse(sample_size > 200, 1, 2)) - } -} -dev.off() diff --git a/R/plot_utils.R b/R/plot_utils.R deleted file mode 100644 index 08f4f7d..0000000 --- a/R/plot_utils.R +++ /dev/null @@ -1,171 +0,0 @@ -csv_dir <- "output/csv" -default_e_value_dat <- fread(file.path(csv_dir, "ida_e_value.csv")) - -extract_tcr_info <- function(tcr) { - return(tcr %>% strsplit(split=",") %>% first) -} - -has_revere_motif <- function(tcr) { - tcr_info <- tcr %>% - extract_tcr_info - gene <- tcr_info[1] - cdr3 <- tcr_info[2] - revere_cdr3 <- "GT[VI]SNERLFF" - return(grepl(revere_cdr3, cdr3)) -} - -has_tremont_motif <- function(tcr) { - tcr_info <- tcr %>% - extract_tcr_info - gene <- tcr_info[1] - cdr3 <- tcr_info[2] - tremont_gene <- "TRBV16" - tremont_cdr3 <- "DWG" - return(grepl(tremont_gene, gene) && grepl(tremont_cdr3, cdr3)) -} - -has_ida_motif <- function(tcr) { - tcr_info <- tcr %>% - extract_tcr_info - gene <- tcr_info[1] - cdr3 <- tcr_info[2] - ida_gene <- "TRBV(16|12)" - ida_cdr3 <- "Y*A*EQ[YF]F" - return(grepl(ida_gene, gene) && grepl(ida_cdr3, cdr3) && !has_tremont_motif(tcr)) -} - - -has_ida_plus_motif <- function(tcr, e_value_dat=default_e_value_dat, tmp_subject, e_value_threshold=1e-5) { - hmmer_cdr3s <- e_value_dat[e_value_dat[["subject"]] == paste0(tmp_subject, ".tcrs") & e_value_dat[["e_value"]] < e_value_threshold, ][["cdr3"]] - tcr_info <- tcr %>% - extract_tcr_info - cdr3 <- tcr_info[2] - return(cdr3 %in% hmmer_cdr3s) -} - -has_motif_x <- function(tcr) { - tcr_info <- tcr %>% - extract_tcr_info - gene <- tcr_info[1] - cdr3 <- tcr_info[2] - x_gene <- "TRBV(12|13)" - x_cdr3 <- "[AEN]E[RT]L[FY]F" - #x_cdr3 <- "[AEN]E[TR][LQ][FY]F" - return(grepl(x_gene, gene) && grepl(x_cdr3, cdr3) && !has_revere_motif(tcr)) -} - -get_motif_label <- function(tcr, e_value_dat=default_e_value_dat, subject, ...) { - if(tcr %>% has_revere_motif) { - label <- "Revere" - } else if(tcr %>% has_tremont_motif) { - label <- "Tremont" - } else if(tcr %>% has_ida_plus_motif(e_value_dat=e_value_dat, tmp_subject=subject, ...)) { - label <- "Ida" - } else { - label <- "N/A" - } - return(label) -} - -get_projection <- function(dist_mat, projection_method="MDS", k=2) { - if(projection_method == "MDS") { - projection <- cmdscale(dist_mat, k=k) - } else if(projection_method == "TSNE") { - library(tsne) - projection <- tsne(dist_mat, k=k) - } else { - stop(paste("Unsupported projection method:", projection_method)) - } - - return(projection) -} - -extract_tcrs_from_mds_cluster <- function( - ref_dat, - subject, - xrange, - yrange, - score_threshold=1800, - radius=50.5, - score_column="score" - ) { - tmp <- ref_dat %>% - build_mds_dataframe(radius=radius, subjects=subject) - filtered_dat <- tmp[tmp[["x1"]] > xrange[1] & - tmp[["x1"]] < xrange[2] & - tmp[["x2"]] > yrange[1] & - tmp[["x2"]] < yrange[2] & - tmp[[score_column]] > score_threshold, - ] - tcrs <- dat[dat[["Subject"]] == subject, ][["TCR"]] %>% - rle %$% - values - cluster_tcrs <- tcrs[filtered_dat %>% rownames %>% as.numeric] - return(cluster_tcrs) -} - -build_mds_dataframe <- function(ref_dat, radius, subjects, add_extra_metrics=FALSE, e_value_dat=default_e_value_dat) { - full_dat <- matrix(NA, nrow=0, ncol=4) %>% - data.frame %>% - setNames(c("x1", "x2", "subject", "score")) - for(subject in subjects) { - subject_radius_dat <- ref_dat[ref_dat[["TCRDistRadius"]] == radius & - ref_dat[["Subject"]] == subject, ] - subject_dat <- data.frame( - x1=mds_dats[[subject]][, 1], - x2=mds_dats[[subject]][, 2], - subject=subject, - score=subject_radius_dat[["Score"]], - label=subject_radius_dat[["TCR"]] %>% sapply(get_motif_label, e_value_dat=e_value_dat, subject=subject), - tcr=subject_radius_dat[["TCR"]], - revere=subject_radius_dat[["TCR"]] %>% sapply(has_revere_motif), - tremont=subject_radius_dat[["TCR"]] %>% sapply(has_tremont_motif), - ida=subject_radius_dat[["TCR"]] %>% sapply(has_ida_motif) - ) - if(!missing(e_value_dat)) { - subject_dat[["ida_plus"]] <- subject_radius_dat[["TCR"]] %>% - sapply( - has_ida_plus_motif, - e_value_dat=e_value_dat, - tmp_subject=subject - ) - subject_dat[["ida_plus_plus"]] <- subject_radius_dat[["TCR"]] %>% - sapply( - has_ida_plus_motif, - e_value_dat=e_value_dat, - tmp_subject=subject, - e_value_threshold=1e-8 - ) - - } - subject_dat[["label"]] <- factor(subject_dat[["label"]], levels=c("N/A", "Revere", "Tremont", "Ida", "X")) - - if(add_extra_metrics) { - subject_dat[["relative_score"]] <- subject_dat[["score"]]/max(subject_dat[["score"]]) - label_freqs <- subject_dat[["label"]] %>% - table %>% - sapply(function(x) { x/nrow(subject_dat) }) - subject_dat[["prevalence"]] <- subject_dat[["label"]] %>% - sapply(function(x) { label_freqs[x] }) - - ecdf_function <- ecdf(subject_dat[["score"]]) - subject_dat[["ecdf"]] <- subject_dat[["score"]] %>% - ecdf_function - } - full_dat <- rbind.data.frame(full_dat, subject_dat) - } - return(full_dat) -} - - -plot_mds_with_scores <- function(ref_dat, radius, subject) { - mds_dat <- build_mds_dataframe(ref_dat, radius, subject) - p <- ggplot(mds_dat, aes(x=x1, y=x2, color=score)) + - geom_point(size=0.5) + - scale_colour_viridis_c(breaks = as.numeric(mds_dat$score)) + - theme(legend.position="none", axis.title.x=element_blank(), axis.title.y=element_blank(), - panel.background = element_blank()) + - ggtitle(paste("Radius = ", radius)) - return(p) -} - diff --git a/R/segmented_regression.R b/R/segmented_regression.R deleted file mode 100644 index 4da3f39..0000000 --- a/R/segmented_regression.R +++ /dev/null @@ -1,50 +0,0 @@ -library(data.table) -library(dplyr) -library(ggplot2) -library(reshape2) -library(rjson) -library(segmented) -library(viridis) - -source("R/plot_utils.R") - -default_bp <- 75 - -get_breakpoint_from_model <- function(seg_fit, default_bp=default_bp) { - tryCatch({ - bp <- seg_fit[["psi"]][2] - }, error=function(cond) {}) - if(is.null(bp)) { - bp <- default_bp - } - - return(bp) -} - -csv_dir <- "output/csv" - -seg_dat <- fread(file.path(csv_dir, "seg.csv")) - -radii <- seg_dat[["radius"]] -tryCatch({ - lm_fit <- lm(annulus_enrichment ~ radius, data=seg_dat) - seg_fit <- segmented(lm_fit, npsi=1) - breakpoint <- seg_fit %>% get_breakpoint_from_model - }, - error=function(cond){ - }, - finally={ - breakpoint <- default_bp - } -) -cutoff_radius <- radii[which(radii <= breakpoint) %>% max] - -args <- commandArgs(trailingOnly=TRUE) -outdir <- args[1] -write(cutoff_radius, file=file.path(outdir, "breakpoint.txt")) - -xs <- seq(0, max(seg_dat$radius), length.out=1000) -pdf(file.path(outdir, 'seg_reg.pdf'), width=8, height=4) -plot(seg_dat$annulus_enrichment ~ seg_dat$radius, pch=19, xlab="Radius", ylab="Mean loneliness") -lines(predict(seg_fit, newdata=data.frame(radius=xs)) ~ xs, col="red") -dev.off() diff --git a/R/yfv.R b/R/yfv.R deleted file mode 100644 index f83152d..0000000 --- a/R/yfv.R +++ /dev/null @@ -1,288 +0,0 @@ -library(cowplot) -library(data.table) -library(dplyr) -library(ggplot2) - -info_to_subject <- function(info) { - split_info <- info %>% strsplit(split=" ") %>% unlist - return(split_info[2] %>% gsub(pattern=",", replacement="")) -} - -discard_extra_gene_calls <- function(genes) { - top_gene <- genes %>% - sapply(strsplit, split=",") %>% - unlist %>% - first - return(top_gene) -} - -label_to_subject <- function(label) { - info_list <- label %>% strsplit(split="_") %>% unlist - return(info_list %>% first) -} - -label_to_timepoint <- function(label) { - info_list <- label %>% strsplit(split="_") %>% unlist - return(info_list %>% last) -} - -label_to_dataset <- function(label) { - info_list <- label %>% strsplit(split="_") %>% unlist - prefix <- info_list[1] - timepoint <- info_list[3] - if(timepoint == 0) { - midfix <- "0_F2" - } else if(timepoint == -7) { - midfix <- "pre0_F1" - } else { - midfix <- paste(timepoint, "F1", sep="_") - } - suffix <- ".txt.top1000.tcrs" - dataset <- paste(prefix, midfix, suffix, sep="_") - return(dataset) -} - -label_to_info <- function(label) { - info_list <- label %>% strsplit(split="_") %>% unlist - info <- paste0("Subject ", info_list[1], ", timepoint = ", info_list[3], "d") - return(info) -} - -val_df <- fread("R/data/validation.txt") -val_df[["v_gene"]] <- val_df[["v.segm"]] %>% - sapply(discard_extra_gene_calls) -val_df[["tcr"]] <- paste(val_df[["v_gene"]], val_df[["cdr3"]], sep=",") - -yfv_df <- val_df[val_df[["antigen.species"]] == "YellowFeverVirus", ] -yfv_df[["v_gene_no_allele"]] <- yfv_df[["v_gene"]] %>% - sapply(gsub, pattern="\\*\\d*", replacement="") -yfv_df[["tcr_no_allele"]] <- paste(yfv_df[["v_gene_no_allele"]], - yfv_df[["cdr3"]], - sep="," - ) -cmv_df <- val_df[val_df[["antigen.species"]] == "CMV", ] -cmv_df[["v_gene_no_allele"]] <- cmv_df[["v_gene"]] %>% - sapply(gsub, pattern="\\*\\d*", replacement="") -cmv_df[["tcr_no_allele"]] <- paste(cmv_df[["v_gene_no_allele"]], - cmv_df[["cdr3"]], - sep="," - ) - -pog_df <- fread("R/data/pogorelyy_tcrs.txt") -pog_df[["tcr"]] <- paste(pog_df[["bestVGene"]], pog_df[["CDR3.amino.acid.sequence"]], sep=",") - - -subjects <- c( - # Timepoints in which we expect the biggest response - "P1_0_15", - "P2_0_15", - "Q1_0_15", - "Q2_0_15", - "S1_0_15", - "S2_0_15", - - # Timepoints in which we expect no response - #"P1_0_0", - #"P2_0_0", - #"Q1_0_0", - #"Q2_0_0", - #"S1_0_0", - #"S2_0_0", - - "P1_0_-7", - "P2_0_-7", - "Q1_0_-7", - "Q2_0_-7", - "S1_0_-7", - "S2_0_-7", - - # Timepoints in which we expect little to no response - "P1_0_45", - "P2_0_45", - "Q1_0_45", - "Q2_0_45", - "S1_0_45", - "S2_0_45" - ) - -subject_dfs <- {} -for(subject in subjects) { - subject_df <- fread(file.path("data/yfv", label_to_dataset(subject)), header=F) - names(subject_df) <- c("v_gene", "cdr3") - subject_df[["tcr"]] <- paste(subject_df[["v_gene"]], subject_df[["cdr3"]], sep=",") - subject_df[["v_gene_no_allele"]] <- subject_df[["v_gene"]] %>% - sapply(gsub, pattern="\\*\\d*", replacement="") - subject_df[["tcr_no_allele"]] <- paste(subject_df[["v_gene_no_allele"]], - subject_df[["cdr3"]], - sep="," - ) - subject_dfs[[subject]] <- subject_df -} - -cluster_cols <- c("v_gene", "cdr3", "subject", "timepoint", "cluster") -cluster_df <- matrix(NA, nrow=0, ncol=length(cluster_cols)) %>% - data.table %>% - setNames(cluster_cols) - -clusters <- 1:10 %>% paste("cluster", ., sep="_") -for(s in subjects) { - dir <- file.path("output/hmm", s) - for(cluster in clusters) { - tcrs <- fread(file.path(dir, cluster, "cluster_tcrs.csv"), header=T) - v_genes <- tcrs[["tcr"]] %>% sapply(function(x) { strsplit(x, ",") %>% unlist %>% first }) - cdr3s <- tcrs[["tcr"]] %>% sapply(function(x) { strsplit(x, ",") %>% unlist %>% last }) - cluster_df <- rbind( - cluster_df, - data.table( - v_gene=v_genes, - cdr3=cdr3s, - subject=label_to_subject(s), - timepoint=label_to_timepoint(s), - cluster=cluster - ) - ) - } -} -cluster_df[["v_gene_no_allele"]] <- cluster_df[["v_gene"]] %>% - sapply(gsub, pattern="\\*\\d*", replacement="") -cluster_df[["tcr"]] <- paste(cluster_df[["v_gene_no_allele"]], cluster_df[["cdr3"]], sep=",") - -common_hits_colnames <- c("subject", "timepoint", "cluster", "hit_rate") -common_hits <- matrix(NA, nrow=0, ncol=length(common_hits_colnames)) %>% - data.table %>% - setNames(common_hits_colnames) -common_hits_without_subject <- common_hits -common_hits_without_subject[["subject"]] <- NULL -common_hits_without_cluster <- common_hits -common_hits_without_cluster[["cluster"]] <- NULL -common_hits_without_cluster$"cluster_cutoff" <- NA -common_hits_without_subject$"agg_hit_rate" <- NA -cluster_df[["cluster_int"]] <- cluster_df[["cluster"]] %>% - sapply(function(x) { strsplit(x, split="_") %>% unlist %>% last %>% as.numeric }) -for(tmp_timepoint in cluster_df[["timepoint"]] %>% unique) { - for(tmp_cluster in clusters) { - sub_df <- cluster_df[ - cluster_df[["timepoint"]] == tmp_timepoint & - cluster_df[["cluster"]] == tmp_cluster, ] - agg_sub_df <- cluster_df[ - cluster_df[["timepoint"]] == tmp_timepoint & - cluster_df[["cluster_int"]] <= strsplit(tmp_cluster, split="_") %>% unlist %>% last %>% as.numeric, ] - hits <- {} - agg_hits <- {} - for(tmp_subject in cluster_df[["subject"]] %>% unique) { - hits <- c(hits, sub_df[sub_df[["subject"]] == tmp_subject, ][["tcr"]] %in% pog_df[pog_df[["donor"]] == tmp_subject, ][["tcr"]]) - agg_hits <- c(agg_hits, agg_sub_df[agg_sub_df[["subject"]] == tmp_subject, ][["tcr"]] %in% pog_df[pog_df[["donor"]] == tmp_subject, ][["tcr"]]) - } - hit_rate <- hits %>% mean - agg_hit_rate <- agg_hits %>% mean - common_hits_without_subject <- rbind( - common_hits_without_subject, - data.table( - timepoint=paste0("0d vs ", tmp_timepoint, "d"), - cluster=tmp_cluster, - hit_rate=hit_rate, - agg_hit_rate=agg_hit_rate - ) - ) - } - for(tmp_subject in cluster_df[["subject"]] %>% unique) { - for(cluster_cutoff in c(2, 10)) { - sub_df <- cluster_df[ - cluster_df[["cluster_int"]] <= cluster_cutoff & - cluster_df[["timepoint"]] == tmp_timepoint & - cluster_df[["subject"]] == tmp_subject, ] - hit_rate <- sub_df[["tcr"]] %in% pog_df[pog_df[["donor"]] == tmp_subject, ][["tcr"]] %>% mean - common_hits_without_cluster <- rbind( - common_hits_without_cluster, - data.table( - subject=tmp_subject, - timepoint=paste0("0d vs ", tmp_timepoint, "d"), - hit_rate=hit_rate, - cluster_cutoff=cluster_cutoff - ) - ) - } - } -} -common_hits[["cluster"]] <- common_hits[["cluster"]] %>% - sapply(gsub, pattern="cluster_", replacement="") %>% - factor(levels=1:length(clusters)) -common_hits_without_subject[["cluster"]] <- common_hits_without_subject[["cluster"]] %>% - sapply(gsub, pattern="cluster_", replacement="") %>% - factor(levels=1:length(clusters)) - -plot_dir <- "output/yfv" -p_hits_no_cluster_2 <- common_hits_without_cluster[cluster_cutoff == 2, ] %>% - ggplot(aes(x=subject, y=hit_rate, fill=subject)) + - geom_bar(stat="identity") + - ylab("subject") + - ylim(0, 1) + - facet_wrap(vars(timepoint)) + - theme_minimal_hgrid() -ggsave(file.path(plot_dir, "hits_by_subject_2.pdf"), width=7, height=2) -p_hits_no_cluster_10 <- common_hits_without_cluster[cluster_cutoff == 10, ] %>% - ggplot(aes(x=subject, y=hit_rate, fill=subject)) + - geom_bar(stat="identity") + - ylab("subject") + - ylim(0, 1) + - facet_wrap(vars(timepoint)) + - theme_minimal_hgrid() -ggsave(file.path(plot_dir, "hits_by_subject_10.pdf"), width=7, height=2) -p_hits_no_subject <- common_hits_without_subject %>% - ggplot(aes(x=cluster, y=hit_rate)) + - geom_bar(stat="identity") + - xlab("cluster") + - ylab("hit rate") + - ylim(0, 1) + - facet_wrap(vars(timepoint)) + - theme_minimal_hgrid() -ggsave(file.path(plot_dir, "hits_by_cluster.pdf"), width=7, height=2) -p_agg_hits_no_subject <- common_hits_without_subject %>% - ggplot(aes(x=cluster, y=agg_hit_rate)) + - geom_bar(stat="identity") + - #geom_point() + - #geom_line(aes(x=as.numeric(cluster), y=agg_hit_rate)) + - xlab("cluster") + - ylab("aggregate hit rate") + - ylim(0, 1) + - facet_wrap(vars(timepoint)) + - theme_minimal_hgrid() -ggsave(file.path(plot_dir, "agg_hits_by_cluster.pdf"), width=7, height=2) -p_hits <- common_hits %>% - ggplot(aes(x=cluster, y=hit_rate)) + - geom_boxplot(outlier.size=-1) + - facet_wrap(vars(timepoint)) + - geom_point(aes(color=subject, shape=subject)) - -hit_cols <- c("tcr", "subject", "cluster") -yfv_hits <- matrix(NA, nrow=0, ncol=length(hit_cols)) %>% - data.table %>% - setNames(hit_cols) -cmv_hits <- matrix(NA, nrow=0, ncol=length(hit_cols)) %>% - data.table %>% - setNames(hit_cols) - -hit_filename <- "output/hmm/yfv_hits.csv" -hit_df <- fread(hit_filename) -hit_df[['timepoint']] <- hit_df[['comparison']] %>% - sapply(label_to_timepoint) -hit_df[['subject']] <- hit_df[['comparison']] %>% - sapply(label_to_subject) -hit_df[['cluster']] <- hit_df[['cluster']] %>% - sapply(function(x) { x %>% strsplit(split="_") %>% unlist %>% last}) %>% - as.numeric -hit_df_top_3 <- hit_df[hit_df[['timepoint']] == "15" & hit_df[["cluster"]] <= 3, ] -hit_df_top_10 <- hit_df[hit_df[['timepoint']] == "15" & hit_df[["cluster"]] <= 10, ] - -occ_cols <- c("v_gene", "cdr3", "tcr", "subject") -yfv_occ <- matrix(NA, nrow=0, ncol=length(occ_cols)) %>% - data.table %>% - setNames(occ_cols) -cmv_occ <- matrix(NA, nrow=0, ncol=length(occ_cols)) %>% - data.table %>% - setNames(occ_cols) - -cluster_df[["tcr"]] <- paste(cluster_df[["v_gene"]], cluster_df[["cdr3"]], sep=",") - -yfv_hits <- cluster_df[tcr %in% yfv_df[['tcr']] & timepoint == "15", ] -cmv_hits <- cluster_df[tcr %in% cmv_df[['tcr']] & timepoint == "15", ] diff --git a/R/z_score.R b/R/z_score.R deleted file mode 100644 index 44f4cb3..0000000 --- a/R/z_score.R +++ /dev/null @@ -1,105 +0,0 @@ -library(cowplot) -library(data.table) -library(dplyr) -library(estimatr) -library(ggplot2) -library(RcmdrMisc) -library(reshape2) -library(rjson) - -source("R/plot_utils.R") - -lm_eqn <- function(df){ - m <- summarySandwich(lm(bg_z_score ~ rand_z_score, df)); - eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2, - list(a = format(unname(coef(m)[1]), digits = 2), - b = format(unname(coef(m)[2]), digits = 2), - r2 = format(m$r.squared, digits = 3))) - as.character(as.expression(eq)); -} - - -json_dir = "output/json" -z_score_dir = "output/z_score" -dir.create(z_score_dir) - -dn_subject <- 'DN_15_B' -cd4_subject <- 'CD4_17_B' - -motif_levels <- c("N/A", "Ida", "Revere", "Tremont") -cluster_names <- list( - "0"="N/A", - "1"="OT-Tremont", - "2"="OT-Revere", - "3"="OT-Ida", - "4"="N/A", - "5"="N/A" - ) - -cluster_df <- fread(file.path("output/json", gsub(cd4_subject, pattern="_B", replacement=""), "cluster_df.csv")) -cluster_df[["motif"]] <- factor(cluster_df[["motif"]], levels=motif_levels) -#cluster_df[cluster_df[["cluster"]] > 5, ][["cluster"]] <- 0 -#cluster_df[cluster_df[["cluster"]] == 0, ][["cluster"]] <- "None" -cluster_df[["cluster"]] <- cluster_df[["cluster"]] %>% - sapply(function(x) { cluster_names[[toString(x)]] }) - -results <- fromJSON(file=file.path(json_dir, 'replicate_z_scores.json')) -df <- results %>% melt -names(df) <- c("z_score", "group", "tcr", "subject") -replicate_df <- df[df[['subject']] == paste0(dn_subject, ".tcrs"), ] -replicate_df[["tmp"]] <- NULL -replicate_df[["cluster"]] <- rep(cluster_df[["cluster"]], 1, each=2) %>% sapply(toString) -replicate_df[["motif"]] <- rep(cluster_df[["motif"]], 1, each=2) %>% sapply(toString) %>% - factor(levels=motif_levels) - -rand_results <- fromJSON(file=file.path(json_dir, gsub(cd4_subject, pattern="_B", replacement=""), 'rand_z_scores.json')) -rand_df <- rand_results %>% melt -names(rand_df) <- c("z_score", "tcr") -rand_df[["group"]] <- 'randomization' -rand_df[["cluster"]] <- cluster_df[["cluster"]] %>% sapply(toString) -rand_df[["motif"]] <- cluster_df[["motif"]] %>% sapply(toString) %>% - factor(levels=motif_levels) - - -tall_df <- rbind.data.frame( - replicate_df[, c('z_score', 'tcr', 'group', 'cluster', 'motif')], - rand_df -) - -names(rand_df)[which(names(rand_df) == 'z_score')] <- 'rand_z_score' - -bg_df <- replicate_df[replicate_df[['group']] == 'background', c('z_score', 'tcr')] -names(bg_df)[which(names(bg_df) == 'z_score')] <- 'bg_z_score' -fg_df <- replicate_df[replicate_df[['group']] == 'foreground', c('z_score', 'tcr')] -names(fg_df)[which(names(fg_df) == 'z_score')] <- 'fg_z_score' - -wide_df <- bg_df %>% - merge(rand_df, by='tcr') -wide_df[['label']] <- wide_df[['tcr']] %>% - sapply(get_motif_label, subject=dn_subject, e_value_threshold=1e-8) -tall_df[['label']] <- tall_df[['tcr']] %>% - sapply(get_motif_label, subject=dn_subject, e_value_threshold=1e-8) - - -wide_df[["label"]] <- factor(wide_df[["label"]], levels=c("N/A", "Revere", "Tremont", "Ida")) -wide_df[["label"]] <- cluster_df[["cluster"]] %>% sapply(function(x) { paste("cluster", x) }) -tall_df[["label"]] <- wide_df[["label"]] # cluster_df[["cluster"]] %>% sapply(function(x) { paste("cluster", x) }) -p_scatter <- wide_df %>% - ggplot() + - geom_point(aes(x=rand_z_score, y=bg_z_score, color=cluster, shape=cluster), alpha=0.6) + - geom_smooth(method="lm_robust", aes(y=bg_z_score, x=rand_z_score)) + - theme_minimal() + - geom_text(x=-1, y=8, label=lm_eqn(wide_df), parse = TRUE) + - xlab("Randomization z-score") + - ylab("Replicate z-score") -ggsave(file.path(z_score_dir, gsub(cd4_subject, pattern="_B", replacement=""), "z_score_scatterplot.pdf"), width=8, height=6) - - -tall_df[tall_df[["group"]] == "background", ][["group"]] <- "replicate" -p_densities <- tall_df[tall_df[['group']] != 'foreground', ] %>% - ggplot(aes(x=z_score, y=..density.., color=cluster)) + - facet_wrap(vars(group), dir="v") + - xlim(-5, 12) + - theme_minimal() + - geom_density() -ggsave(file.path(z_score_dir, gsub(cd4_subject, pattern="_B", replacement=""), "z_score_densities.pdf"), width=8, height=6) diff --git a/analyses/cluster_iels.py b/analyses/cluster_iels.py deleted file mode 100644 index 1f1ecff..0000000 --- a/analyses/cluster_iels.py +++ /dev/null @@ -1,53 +0,0 @@ -import json -import os -import sys - -import numpy as np -import pandas as pd - -sys.path.append('.') - -from common.params import DIRECTORIES, TMP_OUTPUT -from python.tcr_dist import TCRDist - -def get_cluster_memberships(query_file, cluster_dict): - centroid_file = "centroid.tcrs" - np.savetxt( - os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], centroid_file), - [cluster_dict['centroid']], - fmt="%s" - ) - dist_mat = TCRDist(species="mouse").get_raw_distance_matrix( - query_file, - centroid_file - ) - return list(dist_mat[:, 0] < cluster_dict['radius']) - -if __name__ == "__main__": - file_dir = '/fh/fast/matsen_e/bolson2/transport/iel_data/iels_tcrs_by_mouse/' - - hmm_output_dir = "output/hmm/cd4_dn" - - results_dir = "output/iel_clusters" - if not os.path.exists(results_dir): - os.makedirs(results_dir) - - dn_subjects = [f"DN_{x}" for x in range(1, 23 + 1)] - cd4_subjects = [f"CD4_{x}" for x in range(1, 23 + 1)] - cd8_subjects = [f"CD8_{x}" for x in range(1, 23 + 1)] - subjects = dn_subjects + cd4_subjects + cd8_subjects - for subject in subjects: - f = os.path.join(file_dir, f"{subject}_B.tcrs") - cluster_df = pd.read_csv(f, header=None) - cluster_df['motif'] = "N/A" - for cluster, motif_name in zip([1, 2, 3], ["Tremont", "Revere", "Ida"]): - with open(os.path.join(hmm_output_dir, f"cluster_{cluster}", "cluster_info.json")) as fp: - cluster_dict = json.load(fp) - - memberships = get_cluster_memberships(f, cluster_dict) - cluster_df.loc[memberships, 'motif'] = motif_name - - subject_results_dir = os.path.join(results_dir, subject) - if not os.path.exists(subject_results_dir): - os.makedirs(subject_results_dir) - cluster_df.to_csv(os.path.join(subject_results_dir, 'cluster_df.csv'), header=False, index=False) diff --git a/analyses/combined_replicates.py b/analyses/combined_replicates.py deleted file mode 100644 index 9b1df14..0000000 --- a/analyses/combined_replicates.py +++ /dev/null @@ -1,39 +0,0 @@ -from glob import glob -import json -import os -import subprocess -import sys - -import pandas as pd - -sys.path.append(os.getcwd()) -from common.params import CSV_OUTPUT_DIRNAME, DIRECTORIES, HMM_OUTPUT, IEL_DATA_DIR, JSON_OUTPUT, TMP_OUTPUT -from python.hmmer_manager import HMMerManager -from python.tcr_clusterer import TCRClusterer -from python.tcr_dist import TCRDist -from python.tcr_multi_clusterer import TCRMultiClusterer -from python.tcr_scorer import TCRScorer -from python.utils import get_df_from_file - -def write_full_replicate_dataset(output_filename, reptag, chain="B"): - repfiles = sorted(glob('{}{}_*_{}.tcrs'.format(IEL_DATA_DIR, reptag, chain))) - dfs = [] - for repfile in repfiles: - dfs.append(get_df_from_file(repfile)) - full_df = pd.concat(dfs) - full_df.iloc[:, [0, 1]].to_csv(output_filename, index=False, header=False) - -cd4_reptag = "CD4" -dn_reptag = "DN" -chain = "B" - -dn_filename = "all_dn.csv" -cd4_filename = "all_cd4.csv" -dn_file = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], dn_filename) -cd4_file = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], cd4_filename) -write_full_replicate_dataset(dn_file, "DN") -write_full_replicate_dataset(cd4_file, "CD4") - -multi_clusterer = TCRMultiClusterer(file_1=cd4_file, file_2=dn_file, species="mouse", outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "cd4_dn")) - -pd.DataFrame(multi_clusterer.result).transpose().to_csv(os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], 'multiple_clusters.csv')) diff --git a/analyses/full_dist_matrix.py b/analyses/full_dist_matrix.py deleted file mode 100644 index 70c2b57..0000000 --- a/analyses/full_dist_matrix.py +++ /dev/null @@ -1,49 +0,0 @@ -import json - -import numpy as np -import pandas as pd - -from glob import glob -import os -import sys - -sys.path.append(os.getcwd()) -from common.params import DIRECTORIES, DIST_MATRICES -from python.tcr_dist import TCRDist -from python.utils import get_df_from_file, get_raw_distance_matrix, write_deduplicated_file - -## this is the tcrdist-computing executable -exe = 'bin/tcrdists' - -## this is a db-directory needed for the tcrdists calc, for mouse tcrs -db = '/fh/fast/matsen_e/bolson2/transport/iel_data/fake_pubtcrs_db_mouse' - - -# on rhino1: -seq_data_dir = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/iels_tcrs_by_mouse/' - -bg_reptag = 'DN' -chain = 'B' - -bg_repfiles = sorted(glob('{}{}_*_{}.tcrs'.format(seq_data_dir, bg_reptag, chain))) - -dfs = [] -for repfile1 in bg_repfiles: - dfs.append(get_df_from_file(repfile1)) - -full_df = pd.concat(dfs) - -## compute intra-repertoire distance matrix to find TCR neighborhoods -dedup_repfile1 = "repfile_dedup.csv" -output_dir = "tmp_output" -write_deduplicated_file(full_df, dedup_repfile1, output_dir=output_dir) -D_11 = get_raw_distance_matrix(dedup_repfile1, dedup_repfile1) -np.savetxt( - os.path.join( - DIRECTORIES[DIST_MATRICES], - "all_subjects.csv", - ), - D_11, - delimiter=",", - fmt='%i' -) diff --git a/analyses/motif.py b/analyses/motif.py deleted file mode 100644 index ef291fa..0000000 --- a/analyses/motif.py +++ /dev/null @@ -1,103 +0,0 @@ -import json -import os -import sys - -from Bio import SeqIO -from Bio.Seq import Seq -from Bio.SeqRecord import SeqRecord -import numpy as np -import pandas as pd - -sys.path.append(os.getcwd()) - -from common.params import CSV_OUTPUT_DIRNAME, DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS, DIRECTORIES, DIST_MATRICES, JSON_OUTPUT, TMP_OUTPUT -from python.hmmer_manager import HMMerManager -from python.tcr_clusterer import TCRClusterer -from python.utils import extract_cdr3s - -with open(os.path.join(DIRECTORIES[JSON_OUTPUT], 'empirical_fg_bg_nbhd_stats.json')) as f: - result = json.load(f) - -subjects = result.keys() -sample_sizes = {subject: len(result[subject][str(DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS)]) for subject in subjects} -sample_size_threshold = 1 - -seq_data_dir = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/iels_tcrs_by_mouse/' - -def get_cluster_objects_from_subject(subject): - subject_distance_matrix = np.loadtxt(os.path.join(DIRECTORIES[DIST_MATRICES], subject + '.csv'), dtype='i', delimiter=',') - info_dict = result[subject][str(DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS)] - score_dict = {tcr: tcr_info['foreground']['score'] for tcr, tcr_info in info_dict.items()} - - tcr_clusterer = TCRClusterer(subject_distance_matrix, score_dict) - - df = tcr_clusterer.df - df['subject'] = subject - - return df, tcr_clusterer.all_radii_dict - -def run_cluster_analysis(): - dfs = [] - full_dict = {} - - for subject in subjects: - print(subject, sample_sizes[subject]) - if sample_sizes[subject] > sample_size_threshold: - subject_cluster_df, subject_all_radii_dict = get_cluster_objects_from_subject(subject) - dfs.append(subject_cluster_df) - full_dict[subject] = subject_all_radii_dict - - full_df = pd.concat(dfs) - full_df.to_csv(os.path.join(CSV_OUTPUT_DIRNAME, "motif.csv"), index=False) - - with open(os.path.join(DIRECTORIES[JSON_OUTPUT], "motif.json"), "w") as fp: - json.dump(full_dict, fp) - -def get_profile_from_subject_cluster(subject, cluster_radius): - cluster_objects = get_cluster_objects_from_subject(subject + ".tcrs") - cluster = cluster_objects[1][cluster_radius]['tcrs'] - cluster_cdr3s = extract_cdr3s(cluster) - - cluster_cdr3s_fasta = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], subject + "_cluster_cdr3s.fasta") - cluster_cdr3s_sto = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], subject + "_cluster_cdr3s.sto") - cluster_cdr3s_hmm = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], subject + "_cluster_cdr3s.hmm") - - cluster_records = [SeqRecord(Seq(cdr3), id=cdr3) for cdr3 in cluster_cdr3s] - with open(cluster_cdr3s_fasta, "w") as output_handle: - SeqIO.write(cluster_records, output_handle, "fasta") - - hmmer_manager = HMMerManager() - hmmer_manager.run_hmmalign(alignment_infile=cluster_cdr3s_fasta, alignment_outfile=cluster_cdr3s_sto, hmm_outfile=cluster_cdr3s_hmm) - hmmer_manager.run_hmmbuild(hmm_file=cluster_cdr3s_hmm, alignment_outfile=cluster_cdr3s_sto) - return cluster_cdr3s_hmm - -def run_motif_analysis(reference_subject, cluster_radius, outfile_prefix): - reference_cluster_cdr3s_hmm = get_profile_from_subject_cluster(reference_subject, cluster_radius) - - for subject in subjects: - if sample_sizes[subject] > sample_size_threshold: - - subject_all_cdr3s_fasta = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], "{}_all_cdr3s.fasta".format(subject)) - subject_hmmsearch_outfile = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], "{}_hmmsearch.out".format(subject)) - subject_df = pd.read_csv(os.path.join(seq_data_dir, subject), header=None, names=['v_gene', 'cdr3']) - subject_all_cdr3s = subject_df['cdr3'] - subject_all_cdr3s_fasta = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], "{}_all_cdr3s.fasta".format(subject)) - subject_all_records = [SeqRecord(Seq(cdr3), id=cdr3) for cdr3 in subject_all_cdr3s] - with open(subject_all_cdr3s_fasta, "w") as output_handle: - SeqIO.write(subject_all_records, output_handle, "fasta") - - subject_hmmsearch_result = HMMerManager().run_hmmsearch(reference_cluster_cdr3s_hmm, subject_all_cdr3s, subject_hmmsearch_outfile, sequence_ids=subject_all_cdr3s) - subject_e_values = [{'cdr3': tcr_info['target_name'], 'e_value': tcr_info['e_value']} for tcr_info in subject_hmmsearch_result] - subject_e_value_df = pd.DataFrame(subject_e_values) - subject_e_value_df['subject'] = subject - e_value_dfs.append(subject_e_value_df) - - e_value_df = pd.concat(e_value_dfs) - - e_value_df.to_csv(os.path.join(CSV_OUTPUT_DIRNAME, "{}_e_value.csv".format(outfile_prefix)), index=False) - -if __name__ == "__main__": - if not os.path.exists(CSV_OUTPUT_DIRNAME): - os.makedirs(CSV_OUTPUT_DIRNAME) - - run_cluster_analysis() diff --git a/analyses/phb_analyses/__init__.py b/analyses/phb_analyses/__init__.py deleted file mode 100644 index e69de29..0000000 diff --git a/analyses/phb_analyses/find_lonely_iels.py b/analyses/phb_analyses/find_lonely_iels.py deleted file mode 100644 index 0812b51..0000000 --- a/analyses/phb_analyses/find_lonely_iels.py +++ /dev/null @@ -1,140 +0,0 @@ -## this script reads two tcr repertoires, takes random subsets of each, -## computes tcrdist distances on the fly and the ot transport matrix -## -## then it computes for each tcr in repertoire1 the total transport in a -## nbrhood around that tcr -## - -import numpy as np -#import matplotlib.pylab as pl -import ot -#import ot.plot -from glob import glob -from os import popen, remove -from os.path import exists -import sys -import random - -## this is the tcrdist-computing executable -exe = '/home/pbradley/gitrepos/pubtcrs/bin/tcrdists' -#exe = 'bin/tcrdists' - -## this is a db-directory needed for the tcrdists calc, for mouse tcrs -db = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/fake_pubtcrs_db_mouse' -#db = 'data/databases/fake_pubtcrs_db_mouse' - -## these are the two tcrs files -file1 = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/ielrep_beta_DN_tcrs.txt' -file2 = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/ielrep_beta_CD4_tcrs.txt' -#file1 = 'data/iel_data/ielrep_beta_DN_tcrs.txt' -#file2 = 'data/iel_data/ielrep_beta_CD4_tcrs.txt' - -#lambd = .025 -lambd = .01 - -nbrcutoff = 48.5 # distance at which two single-chain tcrs are considered nbrs - -Dmax = 200 # constant across comparisons - -## HACK: we make temporary files with random subsets of the full datasets, then call the cmdline distance calc -tmpfile_prefix = 'tmptcrs.{}'.format(random.random()) - - -# choose this many of each dataset -N1, N2 = 1000, 1001 -#N1, N2 = 10000, 8000 - -cleanup_tmpfiles = True - -def get_raw_distance_matrix( f1, f2 ): - cmd = '{} -i {} -j {} -d {} --terse'.format( exe, f1, f2, db ) - print(cmd) - all_dists = [] - for line in popen(cmd): - all_dists.append( [float(x) for x in line.split() ] ) - N1 = len(all_dists) - N2 = len(all_dists[0]) - for dists in all_dists: - assert len(dists) == N2 - - D = np.array(all_dists) - print('loaded dists',D.shape) - return D - -def make_random_subset_file_and_return_lines( oldfile, N, newfile ): - lines = open(oldfile,'r').readlines() - random.shuffle( lines ) - lines = lines[:N] - out = open(newfile,'w') - out.writelines(lines) - out.close() - return lines - -# the tmpfiles -f1 = '{}_f1_tcrs_subset.txt'.format(tmpfile_prefix) -f2 = '{}_f2_tcrs_subset.txt'.format(tmpfile_prefix) - -lines1 = make_random_subset_file_and_return_lines( file1, N1, f1 ) -lines2 = make_random_subset_file_and_return_lines( file2, N2, f2 ) - -N1 = len(lines1) # in case there are actually fewer than we requested -N2 = len(lines2) # in case there are actually fewer than we requested - -assert exists(f1) and exists(f2) - -D_11 = get_raw_distance_matrix( f1, f1 ) -D_12 = get_raw_distance_matrix( f1, f2 ) -D_22 = get_raw_distance_matrix( f2, f2 ) - -assert D_11.shape == (N1,N1) -assert D_12.shape == (N1,N2) -assert D_22.shape == (N2,N2) - -D = np.array( D_12 ) # make copy, then normalize -D /= Dmax -wts1 = np.ones((N1,)) / N1 -wts2 = np.ones((N2,)) / N2 - -print('run sinkhorn2 for dist',N1,N2) -dist = ot.sinkhorn2(wts1, wts2, D, lambd ) - -# is this silly to run again? -print('run sinkhorn for mat',N1,N2) -mat = ot.sinkhorn(wts1, wts2, D, lambd) - -# total effort matrix or something -hadamard = np.multiply(D, mat) - - -assert len(dist) == 1 -print('sinkhorn_dist: {} lambda: {} Dmax: {} Ns: {} {} files: {} {}'\ - .format(dist[0]*Dmax,lambd,Dmax,N1,N2,f1,f2)) -sys.stdout.flush() - - -## take row and column (unused) sums of the effort matrix -f1_trans = hadamard.sum(axis=1) -f2_trans = hadamard.sum(axis=0) -assert f1_trans.shape[0] == N1 -assert f2_trans.shape[0] == N2 - - -# look through the file1 tcrs -# get total transport in nbrhood -# write out - -for ii in range(N1): - nbr_trans = [] - for jj in range(N1): - if D_11[ii,jj] <= nbrcutoff: - nbr_trans.append( f1_trans[jj] ) - tot = sum( nbr_trans ) - print( 'f1_index: {:4d} self_transport: {:9.3f} nbrhood_transport: {:9.3f} nbrhood_size: {:2d} tcr: {}'\ - .format( ii, Dmax * f1_trans[ii] * N1, Dmax * tot * N1, len(nbr_trans), lines1[ii][:-1] ) ) - - -if cleanup_tmpfiles: - remove( f1 ) - remove( f2 ) - - diff --git a/analyses/phb_analyses/find_lonely_yfv_tcrs.py b/analyses/phb_analyses/find_lonely_yfv_tcrs.py deleted file mode 100644 index 43d6be9..0000000 --- a/analyses/phb_analyses/find_lonely_yfv_tcrs.py +++ /dev/null @@ -1,315 +0,0 @@ -## this script bundles various exploratory yfv analysis steps -## sorry for the confusing mash-up -## -## raw data comes from https://github.com/mptouzel/pogorelyy_et_al_2018.git -## which goes with the publication: https://www.pnas.org/content/115/50/12704 -## -from glob import glob -import numpy as np -import matplotlib.pylab as plt -import ot -from glob import glob -from os import popen, remove -from os.path import exists -import sys -import random - -import matplotlib -matplotlib.use('agg') - -make_tree_from_sinkhorns = True -if make_tree_from_sinkhorns: # make tree from sinkhorns - - logfile = 'results/yfv/all_sinkhorns.txt' - - ## load the distances from the logfile for step 1 - all_ots = {} - for line in open(logfile,'r'): - l = line.split() - assert ':sinkhorn_dist:' in l[0] - ll = l[0].split('_vs_') - m1 = ll[0][: ll[0].index('.txt') ] - m2 = ll[1][: ll[1].index('.txt') ] - dist = float(l[1]) - all_ots[(m1,m2)] = dist - all_ots[(m2,m1)] = dist - - nrows=1 - ncols=2 - plt.figure(1,figsize=(6*ncols,6*nrows)) - - from scipy.cluster import hierarchy - from scipy.spatial import distance - - plotno=0 - if 1: - plotno += 1 - ax = plt.subplot(nrows,ncols,plotno) - - mice = sorted( set( [x[0] for x in all_ots ] ) ) - - N = len(mice) - - D = np.zeros( (N,N) ) - for i,m1 in enumerate(mice): - for j,m2 in enumerate(mice): - if i<=j:continue - dist = all_ots[(m1,m2)] - D[i,j] = dist - D[j,i] = dist - - Z = hierarchy.linkage( distance.squareform(D,force='tovector'), method='average' ) - - hierarchy.dendrogram( Z, ax=ax, orientation='right', labels = mice ) - plt.title('OT dendrogram') - - - leaves = list( hierarchy.leaves_list( Z ) ) - leaves.reverse() ## imshow order swapped - D2 = np.zeros((N,N)) - all_vals = [] - for i,li in enumerate(leaves): - for j,lj in enumerate(leaves): - D2[i,j] = D[li,lj] - all_vals.append(D2[i,j]) - all_vals.sort() - vmin = 0. - vmax = all_vals[ int(0.9*len(all_vals)) ] - print( 'vmax=',vmax ) - - plotno += 1 - plt.subplot(nrows,ncols,plotno) - plt.imshow(D2,interpolation='nearest',vmin=0.,vmax=vmax) - plt.yticks( range(N), [ mice[x] for x in leaves], fontsize=7 ) - plt.xticks( range(N), [ mice[x] for x in leaves], fontsize=7, rotation = 'vertical' ) - plt.title('OT matrix') - plt.colorbar() - - - -# plt.suptitle("""Individual IELrep mouse repertoire comparisons by OT -# A is alpha chain repertoire OT -# B is beta chain repertoire OT -# AB is alpha OT + beta OT""") - plt.subplots_adjust(top = 0.93, bottom = 0.06, hspace = 0.15 ) - tree_pngfile = 'results/yfv/OT_tree_and_matrix.png' - print('making:',tree_pngfile) - plt.savefig(tree_pngfile,dpi=150) - - exit() - - -if 0: # setup for running on cluster to compute the sinkhorns: make a long list of commands in a text file - # - # this part is specialized to my (PB) setup for running on the cluster... - # - import random - from os.path import exists - from sys import exit - - py_exe = '/home/pbradley/anaconda2/envs/pottest/bin/python' - script = '/home/pbradley/tcr_scripts/find_lonely_yfv_tcrs.py' - - # this was run where the tcrs files existed, won't generalize to new transport repo but FWIW - basedir = '/home/pbradley/csdat/yfv/pogorelyy_et_al_2018/Yellow_fever/' - files = glob('{}[PQS][12]*F[12]*tcrs'.format(basedir)) - - outdir = '{}run1_output/'.format(basedir) - assert exists(outdir) - - cmds = [] - for f1 in files: - for f2 in files: - if f1 == f2: - continue - outfile = '{}{}_vs_{}.txt'.format(outdir,f1.split('/')[-1],f2.split('/')[-1]) - cmd = '{} {} {} {} > {}'.format(py_exe, script, f1, f2, outfile ) - cmds.append( cmd ) - - random.shuffle(cmds) - outfile = '{}/commands.txt'.format(outdir) - print( 'making',outfile) - out = open(outfile,'w') - out.write('\n'.join(cmds)+'\n') - out.close() - exit() - -if 0: # process the raw yfv data from pogo github to make .tcrs files - # https://github.com/mptouzel/pogorelyy_et_al_2018.git - # - - #['Clone ID', 'Clone count', 'Clone fraction', 'Clonal sequence(s)', 'Clonal sequence quality(s)', 'All V hits', 'All D hits', 'All J hits', 'All C hits', 'All V alignments', 'All D alignments', 'All J alignments', 'All C alignments', 'N. Seq. FR1', 'Min. qual. FR1', 'N. Seq. CDR1', 'Min. qual. CDR1', 'N. Seq. FR2', 'Min. qual. FR2', 'N. Seq. CDR2', 'Min. qual. CDR2', 'N. Seq. FR3', 'Min. qual. FR3', 'N. Seq. CDR3', 'Min. qual. CDR3', 'N. Seq. FR4', 'Min. qual. FR4', 'AA. Seq. FR1', 'AA. Seq. CDR1', 'AA. Seq. FR2', 'AA. Seq. CDR2', 'AA. Seq. FR3', 'AA. Seq. CDR3', 'AA. Seq. FR4', 'Ref. points'] - - amino_acids = ['A', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'K', 'L', \ - 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'V', 'W', 'Y'] - - - # make tcrs files - files = glob('[PQS][12]*F[12]*.txt') - - topn = 1000 - - for file in files: - print(file) - header = [] - tcrs = [] - for line in open(file,'rU'): - l = line[:-1].split('\t') - if not header: - header = l[:] - print( header ) - else: - cdr3 = l[ header.index('AA. Seq. CDR3') ] - badseq = len(cdr3)<=5 - for aa in cdr3: - if aa not in amino_acids: - badseq = True - print('bad:',cdr3) - break - if badseq: - continue - v_hits = l[ header.index('All V hits') ] - vg = v_hits.split(',')[0] - vg = vg[:vg.index('*')]+'*01' - tcrs.append( ( vg+','+cdr3 ) ) - if len(tcrs)>=topn: - break - - assert len(tcrs) == topn - outfile = '{}.top{}.tcrs'.format(file,topn) - print('making:',outfile) - out = open(outfile,'w') - out.write('\n'.join(tcrs)+'\n' ) - out.close() - - exit() - - -## below this is the script that was run on the cluster to compute sinkhorns and nbrhood loneliness values for -## all pairs of YFV repertoires -## - -## this is the tcrdist-computing executable -#exe = '/home/pbradley/gitrepos/pubtcrs/bin/tcrdists' -exe = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/tcrdists' - -## this is a db-directory needed for the tcrdists calc, for mouse tcrs -#db = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/fake_pubtcrs_db_mouse' -db = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/db' - -## these are the two tcrs files - -file1 = sys.argv[1] -file2 = sys.argv[2] - -assert exists(file1) and exists(file2) - -#lambd = .025 -lambd = .01 - -nbrcutoff = 48.5 # distance at which two single-chain tcrs are considered nbrs - -Dmax = 200 # constant across comparisons - -## HACK: we make temporary files with random subsets of the full datasets, then call the cmdline distance calc -tmpfile_prefix = 'tmptcrs.{}'.format(random.random()) - - -# choose this many of each dataset -N1, N2 = 1000, 1001 -#N1, N2 = 10000, 8000 - -cleanup_tmpfiles = True - -def get_raw_distance_matrix( f1, f2 ): - cmd = '{} -i {} -j {} -d {} --terse'.format( exe, f1, f2, db ) - print(cmd) - all_dists = [] - for line in popen(cmd): - all_dists.append( [float(x) for x in line.split() ] ) - N1 = len(all_dists) - N2 = len(all_dists[0]) - for dists in all_dists: - assert len(dists) == N2 - - D = np.array(all_dists) - print('loaded dists',D.shape) - return D - -def make_random_subset_file_and_return_lines( oldfile, N, newfile ): - lines = open(oldfile,'r').readlines() - random.shuffle( lines ) - lines = lines[:N] - out = open(newfile,'w') - out.writelines(lines) - out.close() - return lines - -# the tmpfiles -f1 = '{}_f1_tcrs_subset.txt'.format(tmpfile_prefix) -f2 = '{}_f2_tcrs_subset.txt'.format(tmpfile_prefix) - -lines1 = make_random_subset_file_and_return_lines( file1, N1, f1 ) -lines2 = make_random_subset_file_and_return_lines( file2, N2, f2 ) - -N1 = len(lines1) # in case there are actually fewer than we requested -N2 = len(lines2) # in case there are actually fewer than we requested - -assert exists(f1) and exists(f2) - -D_11 = get_raw_distance_matrix( f1, f1 ) -D_12 = get_raw_distance_matrix( f1, f2 ) -D_22 = get_raw_distance_matrix( f2, f2 ) - -assert D_11.shape == (N1,N1) -assert D_12.shape == (N1,N2) -assert D_22.shape == (N2,N2) - -D = np.array( D_12 ) # make copy, then normalize -D /= Dmax -wts1 = np.ones((N1,)) / N1 -wts2 = np.ones((N2,)) / N2 - -print('run sinkhorn2 for dist',N1,N2) -dist = ot.sinkhorn2(wts1, wts2, D, lambd ) - -# is this silly to run again? -print('run sinkhorn for mat',N1,N2) -mat = ot.sinkhorn(wts1, wts2, D, lambd) - -# total effort matrix or something -hadamard = np.multiply(D, mat) - - -assert len(dist) == 1 -print('sinkhorn_dist: {} lambda: {} Dmax: {} Ns: {} {} files: {} {}'\ - .format(dist[0]*Dmax,lambd,Dmax,N1,N2,file1,file2)) -sys.stdout.flush() - - -## take row and column (unused) sums of the effort matrix -f1_trans = hadamard.sum(axis=1) -f2_trans = hadamard.sum(axis=0) -assert f1_trans.shape[0] == N1 -assert f2_trans.shape[0] == N2 - - -# look through the file1 tcrs -# get total transport in nbrhood -# write out - -for ii in range(N1): - nbr_trans = [] - for jj in range(N1): - if D_11[ii,jj] <= nbrcutoff: - nbr_trans.append( f1_trans[jj] ) - tot = sum( nbr_trans ) - print( 'f1_index: {:4d} self_transport: {:9.3f} nbrhood_transport: {:9.3f} nbrhood_size: {:2d} tcr: {}'\ - .format( ii, Dmax * f1_trans[ii] * N1, Dmax * tot * N1, len(nbr_trans), lines1[ii][:-1] ) ) - - -if cleanup_tmpfiles: - remove( f1 ) - remove( f2 ) - - diff --git a/analyses/phb_analyses/make_iels_mouse_trees.py b/analyses/phb_analyses/make_iels_mouse_trees.py deleted file mode 100644 index 4cdf125..0000000 --- a/analyses/phb_analyses/make_iels_mouse_trees.py +++ /dev/null @@ -1,158 +0,0 @@ -## This script computes OT distances between the individual mouse repertoires -## in the IEL dataset and makes a dendrogram from the distance matrix -## -## It is run in two steps, since the distance computation is slow (~20 minutes on rhino1) -## and the figure-making necessitates tweaking -## -## in step1, the distances are computed and written out to a logfile -## in step2, the logfile is parsed and a tree is written out -## - -import numpy as np -import matplotlib.pyplot as plt -import ot -#import ot.plot -from glob import glob -from os import popen, remove, system -from os.path import exists -import sys -import random - -## this is the tcrdist-computing executable -exe = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/tcrdists' - -## this is a db-directory needed for the tcrdists calc, for mouse tcrs -db = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/fake_pubtcrs_db_mouse' - -## this is the directory where the individual mouse tcrs files are -tcrs_dir = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/iels_tcrs_by_mouse/' - -#lambd = .025 -lambd = .01 - -Dmax = 200 # constant across comparisons - -# run this script once with step=1 to compute the distances and save the output in a logfile -# then run it again with step=2 to make the tree -# -step = 2 -step1_logfile = 'results/iels/ot_dists_iels.txt' # wherever you put the output from step 1 - -# this is the name of the pngfile to be generated: -tree_pngfile = 'results/iels/IELrep_OT_mouse_trees.png' - -def get_raw_distance_matrix( f1, f2 ): - cmd = '{} -i {} -j {} -d {} --terse'.format( exe, f1, f2, db ) - print(cmd) - all_dists = [] - for line in popen(cmd): - all_dists.append( [float(x) for x in line.split() ] ) - N1 = len(all_dists) - N2 = len(all_dists[0]) - for dists in all_dists: - assert len(dists) == N2 - - D = np.array(all_dists) - print('loaded dists',D.shape) - return D - -if step == 1: - # compute the distances for use in step 2 - for ab in 'AB': - tcr_files = sorted( glob('{}*_{}.tcrs'.format(tcrs_dir,ab)) ) - - for f1 in tcr_files: - for f2 in tcr_files: - if f2=topn: - break - - assert len(tcrs) == topn - outfile = '{}.top{}.tcrs'.format(file,topn) - print('making:',outfile) - out = open(outfile,'w') - out.write('\n'.join(tcrs)+'\n' ) - out.close() - - exit() - diff --git a/analyses/query_validation_tcrs.py b/analyses/query_validation_tcrs.py deleted file mode 100644 index 0bb38d3..0000000 --- a/analyses/query_validation_tcrs.py +++ /dev/null @@ -1,49 +0,0 @@ -import json -import os -import sys - -import numpy as np -import pandas as pd - -sys.path.append(os.getcwd()) -from python.tcr_dist import TCRDist - -tcr_dir = "data/R" -yfv_tcr_file = os.path.join(tcr_dir, "yfv_tcrs.csv") -cmv_tcr_file = os.path.join(tcr_dir, "cmv_tcrs.csv") - -clusters = ["cluster_" + str(i) for i in range(1, 11)] -hit_df = pd.DataFrame(columns=['antigen', 'comparison', 'cluster', 'hits']) - -comparisons = [ - "P1_0_-7", "P1_0_15", "P1_0_45", - "P2_0_-7", "P2_0_15", "P2_0_45", - - "Q1_0_-7", "Q1_0_15", "Q1_0_45", - "Q2_0_-7", "Q2_0_15", "Q2_0_45", - - "S1_0_-7", "S1_0_15", "S1_0_45", - "S2_0_-7", "S2_0_15", "S2_0_45", -] -for comparison in comparisons: - for cluster in clusters: - comparison_dir = os.path.join("output/hmm", comparison) - cluster_dir = os.path.join(comparison_dir, cluster) - cluster_info_file = os.path.join(cluster_dir, "cluster_info.json") - - with open(cluster_info_file) as f: - cluster_info = json.load(f) - centroid = cluster_info['centroid'] - radius = cluster_info['radius'] - - centroid_file = os.path.join(cluster_dir, "centroid.txt") - np.savetxt(centroid_file, [centroid], fmt="%s") - - yfv_dist_mat = TCRDist(species="human").get_raw_distance_matrix(yfv_tcr_file, centroid_file, output_dir="") - yfv_hit_count = (yfv_dist_mat < radius).sum() - cmv_dist_mat = TCRDist(species="human").get_raw_distance_matrix(cmv_tcr_file, centroid_file, output_dir="") - cmv_hit_count = (cmv_dist_mat < radius).sum() - hit_df = hit_df.append({'antigen': 'cmv', 'comparison': comparison, 'cluster': cluster, 'hits': cmv_hit_count}, ignore_index=True) - hit_df = hit_df.append({'antigen': 'yfv', 'comparison': comparison, 'cluster': cluster, 'hits': yfv_hit_count}, ignore_index=True) - -hit_df.to_csv('output/hmm/yfv_hits.csv', index=False) diff --git a/analyses/replicates.py b/analyses/replicates.py deleted file mode 100644 index 4004bf9..0000000 --- a/analyses/replicates.py +++ /dev/null @@ -1,142 +0,0 @@ -## this script compares neighbor-summed per-tcr-efforts (ie row sums of the effort matrix) within a -## set of 'foreground' repertoires and between the foreground repertoires and a set of background -## repertoires. Here the foreground repertoires are the DN beta repertoires across the mice and the -## background reps are the CD4s (see fg_reptag and bg_reptag below) -## -## The idea is that each foreground tcr will have a distribution of efforts in the comparisons -## to the other foreground repertoires and also a distribution of efforts in the comparisons to -## the background repertoires. For a wonky tcr that's an outlier, both those distributions will -## be large. For a tcr that has more neighbors in the foreground repertoires than in the background -## repertoires, the two distributions will be different and we can attach a significance to that. - -from collections import defaultdict -import json - -import numpy as np -import ntpath - -from glob import glob -import os -from scipy.stats import mannwhitneyu, ttest_ind -import sys - -sys.path.append(os.getcwd()) -from common.params import DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS, DIRECTORIES -from python.tcr_scorer import TCRScorer - -def get_enrichments(scorer, radius): - scorer.compute_enrichments(neighbor_radius=radius) - return list(scorer.enrichment_dict.values()) - -def get_neighbor_counts(scorer): - return list(scorer.neighbor_counts.values()) - -# on rhino1: -seq_data_dir = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/iels_tcrs_by_mouse/' - -for _, d in DIRECTORIES.items(): - if not os.path.exists(d): - os.makedirs(d) - -## fg = foreground, bg = background -fg_reptag = 'CD4' -bg_reptag = 'DN' -chain = 'B' - -fg_repfiles = sorted(glob('{}{}_*_{}.tcrs'.format(seq_data_dir, fg_reptag, chain))) -bg_repfiles = sorted(glob('{}{}_*_{}.tcrs'.format(seq_data_dir, bg_reptag, chain))) - -neighbor_cutoff_radii = [i + 8.5 for i in range(0, 100, 5)] # distance at which two single-chain tcrs are considered nbrs - -file_dir = '/fh/fast/matsen_e/bolson2/transport/iel_data/iels_tcrs_by_mouse/' - -scores_by_cutoff_dict= defaultdict(dict) -z_score_dict = defaultdict(dict) -p_val_dict = defaultdict(dict) -for bg_repfile in bg_repfiles: - obs_scorer = TCRScorer(file_1=cd4_file, file_2=bg_repfile, species="mouse") - obs_scores = obs_scorer.enrichment_dict.values() - - tcrs = [x[:-1] for x in open(bg_repfile,'r')] - unique_tcrs = list(dict.fromkeys(tcrs)) - N1 = len(unique_tcrs) - - fg_scorers = [TCRScorer(x, bg_repfile, species="mouse") for x in fg_repfiles] - bg_scorers = [TCRScorer(x, bg_repfile, species="mouse") for x in bg_repfiles if x != bg_repfile] - - fg_enrichments = [get_enrichments(fg_scorer, DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS) for fg_scorer in fg_scorers] - bg_enrichments = [get_enrichments(bg_scorer, DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS) for bg_scorer in bg_scorers] - - T_fg_enrichments = np.array( fg_enrichments ).transpose() - T_bg_enrichments = np.array( bg_enrichments ).transpose() - - assert T_fg_enrichments.shape == (N1, len(fg_repfiles)) - assert T_bg_enrichments.shape == (N1, len(bg_repfiles) - 1) - - T_fg_means = np.mean(T_fg_enrichments, axis=1) - T_fg_stddevs = np.std(T_fg_enrichments, axis=1) - T_bg_means = np.mean(T_bg_enrichments, axis=1) - T_bg_stddevs = np.std(T_bg_enrichments, axis=1) - - fg_z_scores = [(obs - mean)/std for obs, mean, std in zip(obs_scores, T_fg_means, T_fg_stddevs)] - bg_z_scores = [(obs - mean)/std for obs, mean, std in zip(obs_scores, T_bg_means, T_bg_stddevs)] - - subject = ntpath.basename(bg_repfile) - self_distance_matrix = obs_scorer.repertoire_2.distance_matrix - subject = ntpath.basename(bg_repfile) - np.savetxt( - os.path.join( - DIRECTORIES["dist_matrices"], - subject + ".csv", - ), - self_distance_matrix, - delimiter=",", - fmt='%i' - ) - - z_score_dict[subject] = {tcr: {"foreground": fg_z_score, "background": bg_z_score} for tcr, fg_z_score, bg_z_score in zip(unique_tcrs, fg_z_scores, bg_z_scores)} - - result = {"foreground": {"means": T_fg_means.tolist(), "std_devs": T_fg_stddevs.tolist()}, "background": {"means": T_bg_means.tolist(), "std_devs": T_bg_stddevs.tolist()}} - with open(os.path.join(DIRECTORIES["json_output"], "empirical_fg_bg_stats.json"), "w") as fp: - json.dump(result, fp) - - for ii in range(N1): - - _, mann_whitney_pval = mannwhitneyu(T_bg_enrichments[ii, :], T_fg_enrichments[ii, :]) - _, t_test_p_value = ttest_ind(T_bg_enrichments[ii, :], T_fg_enrichments[ii, :]) - - # crude multiple-testing correction: - mann_whitney_pval *= N1 - t_test_p_value *= N1 - - p_val_dict[subject][unique_tcrs[ii]] = mann_whitney_pval - - nbhd_means_by_cutoff = defaultdict(dict) - cutoff_means = defaultdict(dict) - cutoff_sds = defaultdict(dict) - for neighbor_cutoff_radius in neighbor_cutoff_radii: - bg_enrichments = np.array([get_enrichments(bg_scorer, radius=neighbor_cutoff_radius) for bg_scorer in bg_scorers]).transpose() - fg_enrichments = np.array([get_enrichments(fg_scorer, radius=neighbor_cutoff_radius) for fg_scorer in fg_scorers]).transpose() - bg_neighbor_counts = np.array([get_neighbor_counts(bg_scorer) for bg_scorer in bg_scorers]).transpose() - fg_neighbor_counts = np.array([get_neighbor_counts(fg_scorer) for fg_scorer in fg_scorers]).transpose() - - cutoff_means[neighbor_cutoff_radius] = defaultdict(dict) - cutoff_sds[neighbor_cutoff_radius] = defaultdict(dict) - for ii in range(N1): - cutoff_means[neighbor_cutoff_radius][unique_tcrs[ii]] = { - "foreground": {"score": np.mean(fg_enrichments[ii, :]), "neighbor_count": np.mean(fg_neighbor_counts[ii, :])}, - "background": {"score": np.mean(bg_enrichments[ii, :]), "neighbor_count": np.mean(bg_neighbor_counts[ii, :])} - } - - cutoff_sds[neighbor_cutoff_radius][unique_tcrs[ii]] = { - "foreground": np.std(fg_enrichments[ii, :]), - "background": np.std(bg_enrichments[ii, :]) - } - - scores_by_cutoff_dict[subject] = cutoff_means - -with open(os.path.join(DIRECTORIES["json_output"], "empirical_fg_bg_nbhd_stats.json"), "w") as fp: - json.dump(scores_by_cutoff_dict, fp) - -with open(os.path.join(DIRECTORIES["json_output"], "replicate_z_scores.json"), "w") as fp: - json.dump(z_score_dict, fp) diff --git a/analyses/yfv.py b/analyses/yfv.py deleted file mode 100644 index ab48daf..0000000 --- a/analyses/yfv.py +++ /dev/null @@ -1,139 +0,0 @@ -from collections import defaultdict -from glob import glob -import json -import os -import sys - -import numpy as np -import ntpath - -sys.path.append(os.getcwd()) -from common.params import DIRECTORIES, HMM_OUTPUT -from python.hmmer_manager import HMMerManager -from python.tcr_multi_clusterer import TCRMultiClusterer - -seq_data_dir = 'data/yfv' - -def run_yfv_analysis(file_1, file_2, outdir): - tcr_multi_cluster = TCRMultiClusterer(file_1=file_1, file_2=file_2, species="human", outdir=outdir) - -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "P1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "P1_pre0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "P1_0_-7") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "P1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "P1_0_F2_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "P1_0_0") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "P1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "P1_15_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "P1_0_15") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "P1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "P1_45_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "P1_0_45") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "P2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "P2_pre0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "P2_0_-7") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "P2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "P2_0_F2_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "P2_0_0") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "P2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "P2_15_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "P2_0_15") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "P2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "P2_45_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "P2_0_45") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "Q1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "Q1_pre0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "Q1_0_-7") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "Q1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "Q1_0_F2_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "Q1_0_0") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "Q1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "Q1_15_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "Q1_0_15") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "Q1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "Q1_45_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "Q1_0_45") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "Q2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "Q2_pre0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "Q2_0_-7") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "Q2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "Q2_0_F2_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "Q2_0_0") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "Q2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "Q2_15_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "Q2_0_15") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "Q2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "Q2_45_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "Q2_0_45") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "S1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "S1_pre0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "S1_0_-7") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "S1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "S1_0_F2_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "S1_0_0") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "S1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "S1_15_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "S1_0_15") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "S1_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "S1_45_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "S1_0_45") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "S2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "S2_pre0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "S2_0_-7") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "S2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "S2_0_F2_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "S2_0_0") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "S2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "S2_15_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "S2_0_15") -) -run_yfv_analysis( - os.path.join(seq_data_dir, "S2_0_F1_.txt.top1000.tcrs"), - os.path.join(seq_data_dir, "S2_45_F1_.txt.top1000.tcrs"), - outdir=os.path.join(DIRECTORIES[HMM_OUTPUT], "S2_0_45") -) diff --git a/analyses/z_scores.py b/analyses/z_scores.py deleted file mode 100644 index 65a78ac..0000000 --- a/analyses/z_scores.py +++ /dev/null @@ -1,66 +0,0 @@ -from collections import defaultdict -import json -import os -from random import sample -import sys - -import numpy as np -import pandas as pd - -sys.path.append('.') - -from common.params import DIRECTORIES, DMAX, JSON_OUTPUT, TMP_OUTPUT -from python.hmmer_manager import HMMerManager -from python.randomization_test import RandomizationTest -from python.tcr_dist import TCRDist -from python.tcr_multi_clusterer import TCRMultiClusterer -from python.tcr_scorer import TCRScorer -from python.utils import extract_cdr3s, get_df_from_file - -def get_filename_from_subject(subject, file_dir): - filename = file_dir + subject + '_B.tcrs' - return filename - - -if __name__ == "__main__": - file_dir = '/fh/fast/matsen_e/bolson2/transport/iel_data/iels_tcrs_by_mouse/' - - cd4_subject = 'CD4_17' - dn_subject = 'DN_15' - - dn_filename = get_filename_from_subject(dn_subject, file_dir) - - cd4_subjects = [f"CD4_{x}" for x in range(1, 23 + 1)] - for cd4_subject in cd4_subjects: - cd4_filename = get_filename_from_subject(cd4_subject, file_dir) - obs_scorer = TCRScorer(file_1=cd4_filename, file_2=dn_filename, species="mouse") - obs_scores = obs_scorer.enrichment_dict - - cd4_df = get_df_from_file(cd4_filename) - dn_df = get_df_from_file(dn_filename) - - randomization_test = RandomizationTest(cd4_df, dn_df, obs_scores, species="mouse", trial_count=100) - result = randomization_test.enrichment_dict - - results_dir = os.path.join(DIRECTORIES[JSON_OUTPUT], cd4_subject) - if not os.path.exists(results_dir): - os.makedirs(results_dir) - - z_scores = {tcr: tcr_info['z_score'] for tcr, tcr_info in result.items()} - with open(os.path.join(results_dir, "rand_z_scores.json"), 'w') as fp: - json.dump(z_scores, fp) - - p_values = {tcr: tcr_info['p_value'] for tcr, tcr_info in result.items()} - with open(os.path.join(results_dir, "rand_p_values.json"), 'w') as fp: - json.dump(z_scores, fp) - - clusterer = TCRMultiClusterer( - file_1=cd4_filename, - file_2=dn_filename, - species="mouse", - outdir=results_dir, - max_cluster_count=5 - ) - cluster_df = pd.DataFrame(clusterer.result).transpose() - cluster_df['tcr'] = cluster_df.index - cluster_df['motif'] = "N/A" diff --git a/common/__init__.py b/common/__init__.py deleted file mode 100644 index e69de29..0000000 diff --git a/common/params.py b/common/params.py deleted file mode 100644 index 46a4011..0000000 --- a/common/params.py +++ /dev/null @@ -1,35 +0,0 @@ -import os - -CSV_OUTPUT = "csv" -DEFAULT_LAMBDA = 0.01 -DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS = 48.5 -DIST_MATRICES = "dist_matrices" -DMAX = 200 -HMM_OUTPUT = "hmm_output" -JSON_OUTPUT = "json_output" -OUTPUT = "output" -TMP_OUTPUT = "tmp_output" -TRB_HUMAN_CDR3_HMM = "data/hmms/trb_human_cdr3.hmm" -TRB_HUMAN_CDR3_STO = "data/hmms/trb_human_cdr3.sto" -TRB_MOUSE_HMM = "data/hmms/TRB_mouse.hmm" -TRB_MOUSE_CDR3_HMM = "data/hmms/trb_mouse_cdr3.hmm" -TRB_MOUSE_CDR3_STO = "data/hmms/trb_mouse_cdr3.sto" - -OUTPUT_DIRNAME = "output" - -CSV_OUTPUT_DIRNAME = os.path.join(OUTPUT_DIRNAME, CSV_OUTPUT) -DIST_MATRICES_DIRNAME = os.path.join(OUTPUT_DIRNAME, "dist_matrices") -JSON_OUTPUT_DIRNAME = os.path.join(OUTPUT_DIRNAME, "json") -HMM_OUTPUT_DIRNAME = os.path.join(OUTPUT_DIRNAME, "hmm") -TMP_OUTPUT_DIRNAME = "tmp_output" - -DIRECTORIES = { - OUTPUT: OUTPUT_DIRNAME, - TMP_OUTPUT: TMP_OUTPUT_DIRNAME, - DIST_MATRICES: DIST_MATRICES_DIRNAME, - JSON_OUTPUT: JSON_OUTPUT_DIRNAME, - HMM_OUTPUT: HMM_OUTPUT_DIRNAME, -} - -IEL_DATA_DIR = '/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/iels_tcrs_by_mouse/' - diff --git a/old_analyses/analyze_score_counts.R b/old_analyses/analyze_score_counts.R deleted file mode 100644 index bcea8c4..0000000 --- a/old_analyses/analyze_score_counts.R +++ /dev/null @@ -1,6 +0,0 @@ -dat_sub <- dat[, c("Group", "Subject", "Gene", "Count")] -dat_sub <- dat_sub[!duplicated(dat_sub), ] - -print(paste("CD4:", dat_sub[dat_sub$Group == "CD4", ] %>% nrow)) -print(paste("CD8:", dat_sub[dat_sub$Group == "CD8", ] %>% nrow)) -print(paste("DN:", dat_sub[dat_sub$Group == "DN", ] %>% nrow)) diff --git a/old_analyses/complexity.py b/old_analyses/complexity.py deleted file mode 100644 index c95fff1..0000000 --- a/old_analyses/complexity.py +++ /dev/null @@ -1,36 +0,0 @@ -import numpy as np -import os -import ot -import pandas as pd -import pyemd -import random -import time - -def compute_runtimes(dist_mat_filename): - pass - -if __name__ == "__main__": - dist_mat_filename = "Data/all_IELrep_beta_distances.txt" - batch_filename = "Data/tmp_distances.tsv" - batch_sizes = [int(np.exp(x)) for x in range(3, 11)] - for batch_size in batch_sizes: - # First, subsample to batch_size rows using shuf, avoiding need to load full matrix into memory - command = "shuf -n " + str(batch_size) + " " + dist_mat_filename + " > " + batch_filename - os.system(command) - dist_mat = pd.read_csv(batch_filename, sep=" ", header=None) - num_columns = dist_mat.shape[1] - # Next, subsample to batch_size columns - dist_mat = dist_mat.iloc[:, random.sample(range(0, num_columns), batch_size)] - #dist_mat = np.vectorize(lambda x: 1 - np.exp(-x/100))(dist_mat) - dist_mat = np.vectorize(lambda x: float(x))(dist_mat) - empirical_distribution = np.ones((batch_size,)) / batch_size - - use_pyemd = True - start_time = time.time() - dist, mat = pyemd.emd_with_flow(empirical_distribution, empirical_distribution, np.ascontiguousarray(dist_mat)) - lambdas = np.exp(np.linspace(-1 ,3, 20)) - dists = [ot.sinkhorn2(empirical_distribution, empirical_distribution, dist_mat, lam) for lam in lambdas] - mats = [ot.sinkhorn(empirical_distribution, empirical_distribution, dist_mat, lam) for lam in lambdas] - import pdb; pdb.set_trace() - elapsed_time = time.time() - start_time - print(str(batch_size) + ": " + str(elapsed_time)) diff --git a/old_analyses/genewise_mass_transfer.py b/old_analyses/genewise_mass_transfer.py deleted file mode 100644 index dc743c5..0000000 --- a/old_analyses/genewise_mass_transfer.py +++ /dev/null @@ -1,232 +0,0 @@ -import glob -import json -import matplotlib.pyplot as plt -import numpy as np -import operator -import ot -import pandas as pd -import random -import re -import seaborn as sns; sns.set() - -import sys -sys.path.append('.') - -from python.utils import Dmax, get_df_from_file, get_mass_objects, get_raw_distance_matrix, jaccard_similarity - -lambd = .01 - -def get_ordered_clustermap(mat, order_by="row"): - clustermap = sns.clustermap(mat) - indices = clustermap.dendrogram_row.reordered_ind if order_by == "row" else clustermap.dendrogram_col.reordered_ind - plt.close('all') - new_clustermap = sns.heatmap(mat.loc[mat.index[indices], mat.index[indices]], xticklabels=True, yticklabels=True) - return new_clustermap - -def plot_distance_versus_transport(vb_distances, transports, colors, filename, gene_transfer_matrix): - row_gene_factors = pd.factorize(gene_transfer_matrix.index) - column_gene_factors = pd.factorize(gene_transfer_matrix.columns) - cmap = plt.cm.Spectral - norm = plt.Normalize( - vmin=np.min(row_gene_factors[0]), - vmax=max(row_gene_factors[0]) - ) - - plt.subplot(2, 1, 1) - plt.scatter(vb_distances, transports, c=cmap(norm(pd.factorize(colors)[0]))) - axes = plt.gca() - axes.set_xlim(-3, 73) - axes.set_ylim([np.min(transports), np.max(transports)]) - plt.xlabel("Distance between VB genes") - plt.ylabel("Cumulative transport") - plt.title("Cumulative transport versus gene distance for lambda = " + str(lambd)) - - plt.subplot(2, 1, 2) - plt.scatter(vb_distances, np.log(transports), c=cmap(norm(pd.factorize(colors)[0]))) - axes = plt.gca() - axes.set_xlim(-3, 73) - plt.xlabel("Distance between VB genes") - plt.ylabel("log(Cumulative transport)") - plt.title("log(Cumulative transport) versus gene distance for lambda = " + str(lambd)) - - plt.savefig(filename) - -def get_scoring_quantities(gene_transfer_matrix, vb_matrix): - vb_distances = [] - transports = [] - row_colors = [] - column_colors = [] - scores = {} - for i in range(0, vb_matrix.shape[0]): - row_gene = vb_matrix.index[i] - scores[row_gene] = {} - for j in range(0, vb_matrix.shape[1]): - column_gene = vb_matrix.columns[j] - vb_dist_ij = vb_matrix.iloc[i, j] - transport_ij = gene_transfer_matrix.iloc[i, j] - vb_distances.append(vb_dist_ij) - transports.append(transport_ij) - row_colors.append(row_gene) - column_colors.append(column_gene) - scores[row_gene][column_gene] = transport_ij*vb_dist_ij - - score_matrix = pd.DataFrame(scores) - return (vb_distances, transports, column_colors, score_matrix) - -def get_gene_transfer_matrix(df_1, df_2, ot_mat): - N1 = df_1.shape[0] - N2 = df_2.shape[0] - gene_transfer_map = {} - for i in range(0, N1): - for j in range(0, N2): - gene_i = df_1.iloc[i, 0] - gene_j = df_2.iloc[j, 0] - if gene_i not in gene_transfer_map: - gene_transfer_map[gene_i] = {} - if gene_j not in gene_transfer_map[gene_i]: - gene_transfer_map[gene_i][gene_j] = 0 - # Add the mass transfered from tcr_i to tcr_j to the transfer map for (gene_i, gene_j) - gene_transfer_map[gene_i][gene_j] += ot_mat[i, j] - - gene_transfer_matrix = pd.DataFrame(gene_transfer_map) - return(gene_transfer_matrix) - -def run_gene_score_analysis(file1, file2, do_plot=False): - df_1 = get_df_from_file(file1) - df_2 = get_df_from_file(file2) - - N1 = df_1.shape[0] - N2 = df_2.shape[0] - - results = {} - score_matrices = {} - gene_transfer_matrices = {} - distribution_types = ["inverse_to_v_gene"] - lambdas = [0.01] - for distribution_type in distribution_types: - mass_1, gene_mass_dict_1 = get_mass_objects(df_1, distribution_type) - mass_2, gene_mass_dict_2 = get_mass_objects(df_2, distribution_type) - - dist_mat = get_raw_distance_matrix(file1, file2)/Dmax - - for lambd in lambdas: - results[lambd] = {} - - ot_mat = ot.sinkhorn(mass_1, mass_2, dist_mat, lambd) - - gene_transfer_matrix = get_gene_transfer_matrix(df_1, df_2, ot_mat) - gene_transfer_matrices[lambd] = gene_transfer_matrix - - - # Get distance matrix corresponding entrywise to gene_transfer_matrix - vb_mat_sub = vb_mat.loc[gene_transfer_matrix.index, gene_transfer_matrix.columns] - - (vb_distances, transports, column_colors, score_matrix) = get_scoring_quantities(gene_transfer_matrix, vb_mat_sub) - - results[lambd]['score_matrix'] = score_matrix - results[lambd]['scores'] = dict(score_matrix.sum(axis=0)) - results[lambd]['jaccard_index'] = jaccard_similarity(gene_transfer_matrix.index, gene_transfer_matrix.columns) - - score_matrices[lambd] = score_matrix - - if do_plot: - plot_distance_versus_transport(vb_distances, transports, column_colors, results_dir + "scatterplot_grid.png", gene_transfer_matrix) - - for lambd in lambdas: - score_plt = sns.clustermap(score_matrices[lambd], xticklabels=True, yticklabels=True) - score_plt.savefig(results_dir + "score_" + str(lambd) + ".png") - - for lambd in lambdas: - gene_transfer_matrix = gene_transfer_matrices[lambd] - transfer_plt = get_ordered_clustermap(gene_transfer_matrix) - fig = transfer_plt.get_figure() - fig.savefig(results_dir + "gene_transfer_" + str(lambd) + ".png") - plt.close() - #gene_transfer_matrix = gene_transfer_matrix[gene_transfer_matrix.index] - transfer_plt = sns.clustermap(gene_transfer_matrix, xticklabels=True, yticklabels=True) - transfer_plt.savefig(results_dir + distribution_type + "_transfer_heatmap_" + "lambda_" + str(lambd) + ".png") - - - return results - -def get_score_results(file1, file_list, output_filename): - max_scores = [] - jaccard_indices = [] - for filename in file_list: - print(filename) - trial_scores = run_gene_score_analysis(file1, filename, do_plot=False)[0.01] - max_score = np.max(list(trial_scores["scores"].values())) - print("Max score: " + str(max_score) + ", Jaccard index: " + str(trial_scores['jaccard_index'])) - max_scores.append(max_score) - jaccard_indices.append(trial_scores['jaccard_index']) - result = {"max_scores": max_scores, "jaccard_indices": jaccard_indices} - with open(output_filename, 'w') as fp: - json.dump(result, fp) - return result - -def get_gene_distance_matrix(filename, collapse_alleles=False): - df = pd.read_csv(filename, header=None, sep=" ") - gene_names = df.iloc[:, 1].values - df = df.drop(columns=[0, 1]) - - if collapse_alleles: - gene_names = [collapse_allele(gene_name[0]) for gene_name in gene_names] - indices = collapse_duplicates(gene_names) - df = df.iloc[indices, indices] - df.columns = [gene_names[i] for i in indices] - else: - df.columns = gene_names - - df.index = df.columns - return df - -if __name__ == "__main__": - va_mat = get_gene_distance_matrix("data/gene_dist_matrices/va_dist.txt") - vb_mat = get_gene_distance_matrix("data/gene_dist_matrices/vb_dist.txt") - - results_dir = "results/gene_transfer/" - do_full = False - use_replicate_data = True - if do_full: - file1 = "data/iel_data/ielrep_beta_CD4_tcrs.txt" - file2 ="data/iel_data/ielrep_beta_DN_tcrs.txt" - elif use_replicate_data: - file_dir = "/fh/fast/matsen_e/bolson2/transport/replicates/" - file0 = file_dir + "Subject1_aliquot02_reparsed.csv" - file1 = file_dir + "Subject1_aliquot01_reparsed.csv" - file2 = file_dir + "Subject2_aliquot01_reparsed.csv" - file3 = file_dir + "Subject3_PBMC_aliquot01_reparsed.csv" - file4 = file_dir + "Subject4_PBMC_aliquot01_reparsed.csv" - else: - file1 = "data/yfv/P1_0_F1_.txt.top1000.tcrs" - file2 = "data/yfv/P1_0_F2_.txt.top1000.tcrs" - - - if True: - obs_scores_01 = run_gene_score_analysis(file1, file0, do_plot=True)[0.01]['scores'] - obs_scores_12 = run_gene_score_analysis(file1, file2, do_plot=False)[0.01]['scores'] - obs_scores_13 = run_gene_score_analysis(file1, file3, do_plot=False)[0.01]['scores'] - obs_scores_14 = run_gene_score_analysis(file1, file4, do_plot=False)[0.01]['scores'] - obs_scores_12_sorted = sort_dict(obs_scores_12) - obs_scores_13_sorted = sort_dict(obs_scores_13) - obs_scores_14_sorted = sort_dict(obs_scores_14) - print(obs_scores_12_sorted[0]) - print(obs_scores_13_sorted[0]) - print(obs_scores_14_sorted[0]) - - file_dir = '/fh/fast/matsen_e/bolson2/transport/replicates/' - files = [ \ - sorted(glob.glob(file_dir + 'Subject1_*.csv')), - sorted(glob.glob(file_dir + 'Subject2_*.csv')), - sorted(glob.glob(file_dir + 'Subject3_*.csv')), - sorted(glob.glob(file_dir + 'Subject4_*.csv')) - ] - files[0].remove(file1) - - results = {i: get_score_results(file1, files[i], "result_boot_" + str(i)) for i in range(len(files))} - max_score_dict = {result: results[result]['max_scores'] for result in results} - jaccard_index_dict = {result: results[result]['jaccard_indices'] for result in results} - with open("results_data_boot.json", 'w') as fp: - json.dump(results, fp) - import pdb; pdb.set_trace() - diff --git a/old_analyses/permutation.py b/old_analyses/permutation.py deleted file mode 100644 index a81d82b..0000000 --- a/old_analyses/permutation.py +++ /dev/null @@ -1,54 +0,0 @@ -from within_gene import * - -def get_trial_scores(file_1, file_2): - scores = run_within_gene_analysis(file_1, file_2, results_dir=None, method=sys.argv[1]) - return scores - -def get_permutation_score_distribution(file_1, file_2, trial_count=100): - df_1 = get_df_from_file(file_1) - df_2 = get_df_from_file(file_2) - obs_scores = get_trial_scores(file_1, file_2) - all_scores = [] - obs_results = {"observed": {0: obs_scores}} - all_scores.append(obs_results) - N1 = df_1.shape[0] - N2 = df_2.shape[0] - full_df = pd.concat([df_1, df_2], axis=0).reset_index(drop=True) - for trial in range(trial_count): - print(trial) - df_1_trial_indices = sample(full_df.index.tolist(), N1) - df_1_trial = full_df.iloc[df_1_trial_indices] - df_2_trial = full_df.iloc[~full_df.index.isin(df_1_trial_indices)] - - file_1_trial = "df_1_trial.csv" - file_2_trial = "df_2_trial.csv" - df_1_trial.to_csv(file_1_trial, header=False, index=False) - df_2_trial.to_csv(file_2_trial, header=False, index=False) - - trial_scores = get_trial_scores(file_1_trial, file_2_trial) - all_scores.append({"permutation": {trial: trial_scores}}) - - return all_scores - - -if __name__ == "__main__": - file_dir = '/fh/fast/matsen_e/bolson2/transport/iel_data/iels_tcrs_by_mouse/' - cd4_df = file_dir + "CD4_17_B.tcrs" - cd8_df = file_dir + 'CD8_10_B.tcrs' - dn_df = file_dir + 'DN_15_B.tcrs' - - cd4_cd8_scores = get_permutation_score_distribution(cd4_df, cd8_df) - cd4_dn_scores = get_permutation_score_distribution(cd4_df, dn_df) - cd8_dn_scores = get_permutation_score_distribution(cd8_df, dn_df) - results = [ - {"CD4_CD8": cd4_cd8_scores}, - {"CD4_DN": cd4_dn_scores}, - {"CD8_DN": cd8_dn_scores} - ] - - method = sys.argv[1] - out_dir = "/home/bolson2/sync/" + method + "/" - if not os.path.exists(out_dir): - os.mkdir(out_dir) - with open(out_dir + "permutation_results.json", 'w') as fp: - json.dump(results, fp) diff --git a/old_analyses/permutation_plots.R b/old_analyses/permutation_plots.R deleted file mode 100644 index efdaa31..0000000 --- a/old_analyses/permutation_plots.R +++ /dev/null @@ -1,103 +0,0 @@ -library(dplyr) -library(ggplot2) -library(reshape2) -library(rjson) - -format_plot <- function(p) { - formatted_p <- p + - theme_minimal(base_size=14) + - theme(axis.text.x = element_text(size=14), - axis.text.y = element_text(size=14), - legend.text=element_text(size=14), - legend.title=element_text(size=16), - plot.title = element_text(hjust = 0.5) - ) - return(formatted_p) -} - -process_results <- function(cell_type) { - results <- fromJSON(file=file.path(dir, cell_type, "within_results.json")) - cell_type_df <- results %>% melt(stringsAsFactors=TRUE) - cell_type_df <- cell_type_df[, c(1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 10)] - names(cell_type_df) <- c("Score", "CDR3", "Margin", "Gene", "Subject", "Trial", "DistributionType", "Group") - return(cell_type_df) -} - -merge_dfs <- function(cell_df, permutation_df, cell_type, margin="column") { - group_to_remove_hash <- list("CD4"="CD8_DN", - "CD8"="CD4_DN", - "DN"="CD4_CD8") - columns_to_keep <- c("Value", "ValueType", "Margin", "Gene", "Group", "DistributionType", "Trial") - full_df <- rbind.data.frame(cell_df[, columns_to_keep], - permutation_df[, columns_to_keep]) - df_sub <- full_df[full_df$Margin == margin & - full_df$ValueType == "scores" & - full_df$Group != group_to_remove_hash[[cell_type]], ] - if(cell_type == "CD4") { - df_sub[df_sub$Group == "CD4_CD8", ]$Group <- "CD8" - df_sub[df_sub$Group == "CD4_DN", ]$Group <- "DN" - } else if(cell_type == "CD8") { - df_sub[df_sub$Group == "CD4_CD8", ]$Group <- "CD4" - df_sub[df_sub$Group == "CD8_DN", ]$Group <- "DN" - } else if(cell_type == "DN") { - df_sub[df_sub$Group == "CD4_DN", ]$Group <- "CD4" - df_sub[df_sub$Group == "CD8_DN", ]$Group <- "CD8" - } - - return(df_sub) -} - -make_cell_plots <- function(cell_df, permutation_df, cell_type) { - dir.create(file.path(dir, cell_type)) - - df <- merge_dfs(cell_df, permutation_df, cell_type) - cell_plot <- (df %>% - ggplot(aes(x=Value, colour=Group)) + - ggtitle(paste("Aggregate CDFs for reference group =", cell_type)) + - stat_ecdf(aes(lty=DistributionType))) %>% - format_plot - ggsave(file.path(dir, cell_type, paste0("all_ecdfs_", tolower(cell_type), ".pdf"))) - - per_trial_cell_plot <- (df %>% - ggplot() + - ggtitle(paste("Per-trial CDFs for reference group =", cell_type)) + - stat_ecdf(aes(x=Value, group=interaction(Trial, Group), colour=Group, linetype=DistributionType), size=0.1) ) %>% - format_plot - ggsave(file.path(dir, cell_type, "per_trial_permutaiton_ecdfs.pdf")) - - per_gene_cell_plot <- - (df %>% - ggplot() + - ggtitle(paste("Per-gene per-trial CDFs for reference group =", cell_type)) + - stat_ecdf(aes(x=Value, group=interaction(Trial, Group), colour=Group, linetype=DistributionType), size=0.1) + - facet_wrap(vars(Gene)) - ) %>% format_plot - ggsave(file.path(dir, cell_type, paste0("per_genes_", cell_type, ".pdf"))) - - per_gene_cell_plot <- - (df %>% ggplot(aes(x=Value, colour=Group)) + - stat_ecdf(aes(lty=DistributionType), size=0.1) + - ggtitle(paste("Aggregate per-gene CDFs for reference group =", cell_type)) + - facet_wrap(vars(Gene)) - ) %>% format_plot - ggsave(file.path(dir, cell_type, paste0("aggregate_per_genes_", tolower(cell_type), ".pdf"))) -} - - -method <- "subsample" -dir <- file.path("~/sync", method) -cd4_df <- "CD4" %>% process_results -cd8_df <- "CD8" %>% process_results -dn_df <- "DN" %>% process_results -stop() -permutation_results <- fromJSON(file=file.path(dir, "permutation_results.json")) -permutation_df <- permutation_results %>% melt(stringsAsFactors=TRUE) -permutation_df <- permutation_df[, c(1, 2, 4, 5, 6, 7, 9)] -names(permutation_df) <- c("Score", "CDR3", "Margin", "Gene", "Trial", "DistributionType", "Group") -permutation_df[["Trial"]] <- as.factor(permutation_df[["Trial"]]) -permutation_df[["Group"]] <- as.factor(permutation_df[["Group"]]) - - -make_cell_plots(cd4_df, permutation_df, "CD4") -make_cell_plots(cd8_df, permutation_df, "CD8") -make_cell_plots(dn_df, permutation_df, "DN") diff --git a/old_analyses/plot_results.R b/old_analyses/plot_results.R deleted file mode 100644 index 737488b..0000000 --- a/old_analyses/plot_results.R +++ /dev/null @@ -1,57 +0,0 @@ -library(dplyr) -library(ggplot2) -library(reshape2) -library(rjson) - -format_plot <- function(p) { - formatted_p <- p + - theme_minimal(base_size=14) + - theme(axis.text.x = element_text(size=14), - axis.text.y = element_text(size=14), - legend.text=element_text(size=14), - legend.title=element_text(size=16), - plot.title = element_text(hjust = 0.5) - ) - return(formatted_p) -} - -results <- fromJSON(file="results_data_boot.json") -names(results) <- c("S1-S1 (control)", - "S1-S2", - "S1-S3", - "S1-S4" - ) -scores <- results %>% - lapply(function(x) { x[['max_scores']] }) %>% - melt %>% - data.table::setnames(c("Score", "Group")) -jaccards <- results %>% - lapply(function(x) { x[['jaccard_indices']] }) %>% - melt %>% - data.table::setnames(c("Jaccard", "Group")) - -p1 <- - { - ggplot(scores) + - geom_density(aes(x=Score, color=Group), size=1) + - ggtitle("Max score by group") - } %>% format_plot - -p2 <- - { - ggplot(jaccards) + - geom_density(aes(x=Jaccard, color=Group), size=1) + - ggtitle("Jaccard index by group") - } %>% format_plot - -merged <- cbind(scores, jaccards)[, 1:3] -merged[["Fit"]] <- lm(Score ~ Jaccard, data=merged)[["fitted.values"]] -p3 <- - { - ggplot(merged, aes(x=Jaccard, y=Score, color=Group)) + - geom_point() + - geom_line(aes(x=Jaccard, y=Fit), color="black", size=1) + - ggtitle("Max score versus Jaccard index (with least-squares fit)") - } %>% format_plot - - diff --git a/old_analyses/plot_within_results.R b/old_analyses/plot_within_results.R deleted file mode 100644 index f032689..0000000 --- a/old_analyses/plot_within_results.R +++ /dev/null @@ -1,74 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env Rscript -args = commandArgs(trailingOnly=TRUE) - -library(cowplot) -library(dplyr) -library(ggplot2) -library(reshape2) -library(rjson) - -format_plot <- function(p) { - formatted_p <- p + - theme_minimal(base_size=14) + - theme(axis.text.x = element_text(size=14), - axis.text.y = element_text(size=14), - legend.text=element_text(size=14), - legend.title=element_text(size=16), - plot.title = element_text(hjust = 0.5) - ) - return(formatted_p) -} - -reference_group <- args[1] #"CD8" -method <- args[2] -results <- fromJSON(file=file.path(method, reference_group, "within_results.json")) -names(results) <- c( - "CD4", - "CD8", - "DN" - ) - - - -dat = matrix(nrow=0, ncol=5) %>% data.frame %>% setNames(c("Group", "Subject", "Gene", "Margin", "Score")) -for(group_name in results %>% names) { - group = results[[group_name]] - for(subject_name in group %>% names) { - print(subject_name) - subject = group[[subject_name]] - for(gene_name in subject %>% names) { - gene = subject[[gene_name]] - for(margin_name in gene %>% names) { - score_hash = gene[[margin_name]] - sub_dat = data.frame(Group=group_name, Subject=subject_name, Gene=gene_name, Margin=margin_name, Score=score_hash[["scores"]], Count=score_hash[["count"]]) - dat = rbind.data.frame(dat, sub_dat) - } - } - } -} - -dat_row_scores = dat[dat[["Margin"]] == "row", ] -dat_column_scores = dat[dat[["Margin"]] == "column", ] -p1 <- (ggplot(dat_row_scores) + - stat_ecdf(aes(x=Score, group=Subject, colour=Group), size=0.1) + - ggtitle("Row score ECDFs by cell group and subject") - ) %>% format_plot -p2 <- (ggplot(dat_row_scores) + stat_ecdf(aes(x=Score, group=Group, colour=Group)) - + ggtitle("Row score ECDFs by cell group") - ) %>% format_plot -p3 <- (ggplot(dat_column_scores) + - stat_ecdf(aes(x=Score, group=Subject, colour=Group), size=0.1) + - ggtitle("Column score ECDFs by cell group and subject") - ) %>% format_plot -p4 <- (ggplot(dat_column_scores) + - stat_ecdf(aes(x=Score, group=Group, colour=Group)) + - ggtitle("Column score ECDFs by cell group") - ) %>% format_plot -grid_plot <- cowplot::plot_grid(p1, p2, p3, p4) -plot_dir <- file.path("~/sync", method) -plot_dir %>% dir.create -ggsave(file.path(plot_dir, paste0("ecdfs_", tolower(reference_group), ".pdf")), height=10, width=16) - -p_by_gene <- (ggplot(dat[dat[["Margin"]] == "row", ]) + stat_ecdf(aes(x=Score, group=Group, colour=Group)) + facet_wrap(vars(Gene))) %>% format_plot -ggsave(file.path(plot_dir, paste0("ecdfs_", tolower(reference_group), "_by_gene.pdf")), height=10, width=16) - diff --git a/old_analyses/transport.ipynb b/old_analyses/transport.ipynb deleted file mode 100644 index a8db76c..0000000 --- a/old_analyses/transport.ipynb +++ /dev/null @@ -1,800 +0,0 @@ -{ - "cells": [ - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 1, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "application/javascript": [ - "IPython.OutputArea.prototype._should_scroll = function(lines) {\n", - " return false;\n", - "}" - ], - "text/plain": [ - "" - ] - }, - "metadata": {}, - "output_type": "display_data" - } - ], - "source": [ - "%%javascript\n", - "IPython.OutputArea.prototype._should_scroll = function(lines) {\n", - " return false;\n", - "}" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 2, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stderr", - "output_type": "stream", - "text": [ - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/lil.py:19: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from . import _csparsetools\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/csgraph/__init__.py:165: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._shortest_path import shortest_path, floyd_warshall, dijkstra,\\\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/csgraph/_validation.py:5: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._tools import csgraph_to_dense, csgraph_from_dense,\\\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/csgraph/__init__.py:167: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._traversal import breadth_first_order, depth_first_order, \\\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/csgraph/__init__.py:169: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._min_spanning_tree import minimum_spanning_tree\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/csgraph/__init__.py:170: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._reordering import reverse_cuthill_mckee, maximum_bipartite_matching, \\\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/ot/lp/__init__.py:17: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from .emd_wrap import emd_c, check_result\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/spatial/__init__.py:95: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from .ckdtree import *\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/spatial/__init__.py:96: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from .qhull import *\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/spatial/_spherical_voronoi.py:18: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from . import _voronoi\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/spatial/distance.py:122: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from . import _hausdorff\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/basic.py:17: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._solve_toeplitz import levinson\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/__init__.py:207: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._decomp_update import *\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/special/__init__.py:640: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._ufuncs import *\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/special/_ellip_harm.py:7: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._ellip_harm_2 import _ellipsoid, _ellipsoid_norm\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/_trlib/__init__.py:1: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._trlib import TRLIBQuadraticSubproblem\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/_numdiff.py:10: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._group_columns import group_dense, group_sparse\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/interpolate/_bsplines.py:10: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from . import _bspl\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/stats/_continuous_distns.py:18: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from . import _stats\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/statsmodels/nonparametric/kde.py:22: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from .linbin import fast_linbin\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/statsmodels/nonparametric/smoothers_lowess.py:11: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from ._smoothers_lowess import lowess as _lowess\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/cluster/vq.py:78: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from . import _vq\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/cluster/hierarchy.py:178: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from . import _hierarchy, _optimal_leaf_ordering\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tables/__init__.py:93: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from .utilsextension import (\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tables/file.py:35: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from . import hdf5extension\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tables/link.py:33: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from . import linkextension\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tables/table.py:28: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from . import tableextension\n", - "/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tables/index.py:33: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88\n", - " from . import indexesextension\n" - ] - } - ], - "source": [ - "import math\n", - "import matplotlib.pyplot as plt\n", - "import numpy as np\n", - "import pandas as pd\n", - "import ot\n", - "import random\n", - "import re\n", - "import seaborn as sns; sns.set()\n", - "import tables\n", - "\n", - "from collections import Counter\n", - "\n", - "def get_sinkhorn_objects(x, y, C, lam=0.1):\n", - " \"\"\" Compute the Sinkhorn distance and transport matrix of distributions x and y with respect to cost matrix C.\n", - " lambda is the regularization parameter; small lambda => closer to Wasserstein distance.\n", - " Return a dict of the distance and matrix. \"\"\"\n", - " dist = ot.sinkhorn2(x, y, C, lam)\n", - " mat = ot.sinkhorn(x, y, C, lam)\n", - " hadamard = np.multiply(C, mat)\n", - "\n", - " return dict([(\"distance\", dist), (\"matrix\", mat), (\"Hadamard\", hadamard)])\n", - "\n", - "def get_empirical_distribution(df, n=10):\n", - " \"\"\" Compute the frequency distribution of each TCR based on its clone_size count.\n", - " n is the root for which each frequency is taken and scaled accordingly. \n", - " Return a vector of empirical probabilities. \"\"\"\n", - " clone_sizes = df['clone_size']\n", - " return [1/len(clone_sizes)]*len(clone_sizes)\n", - " #return clone_sizes**(1/n)/np.sum(clone_sizes**(1/n))\n", - " \n", - "def collapse_alleles(gene_list):\n", - " \"\"\" Collapse genes by allele, \n", - " e.g. transform 'TRBV12-1*02 to 'TRBV12-1' \n", - " \"\"\"\n", - " collapsed_genes = [re.sub('\\*\\d+', '', gene) for gene in gene_list]\n", - " return collapsed_genes\n", - "\n", - "def process_gene_columns(df, genes):\n", - " \"\"\" Collapse genes by allele for each column in genes,\n", - " and copy the uncollapsed gene values to another column suffixed with '_allele'\n", - " \"\"\"\n", - " for gene in genes:\n", - " df[gene + '_allele'] = df[gene]\n", - " df[gene] = collapse_alleles(df[gene])\n", - " \n", - " df['v_gene_pair'] = df['va_gene'] + df['vb_gene']\n", - " df['j_gene_pair'] = df['ja_gene'] + df['jb_gene']\n", - " \n", - " return df\n" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 3, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# Read in and preprocess the data\n", - "do_full = True\n", - "if do_full:\n", - " clone_df = pd.read_csv(\"Data/all_IELrep_beta_chains.tsv\", sep=\"\\t\")\n", - " # dist_df = tables.open_file(\"Data/all_IELrep_beta_distances.txt\")\n", - "else:\n", - " clone_df = pd.read_csv(\"Data/tmp_mouse_clones.tsv\", sep=\"\\t\")\n", - " clone_df['subject'] = [int(subject[-2:]) for subject in clone_df['subject']]\n", - " dist_df = pd.read_csv(\"Data/tmp_mouse_clones_AB.dist\", sep=\" \", header=None, mode='r')\n", - " dist_df = dist_df.drop(dist_df.columns[0], axis=1)\n", - " dist_df = dist_df/np.max(dist_df)\n", - "\n", - "\n", - "clone_df['clone_freq'] = clone_df['clone_size']/np.sum(clone_df['clone_size'])\n", - "# Only keep last two digits of subject id (there are 78 ids total)\n", - "clone_df = process_gene_columns(clone_df, genes=['va_gene', 'vb_gene', 'ja_gene', 'jb_gene'])" - 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"\u001b[0;32m/home/bolson2/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/memmap.pyc\u001b[0m in \u001b[0;36m__getitem__\u001b[0;34m(self, index)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 333\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 334\u001b[0m \u001b[0;32mdef\u001b[0m \u001b[0m__getitem__\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mindex\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 335\u001b[0;31m \u001b[0mres\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0msuper\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mmemmap\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m__getitem__\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mindex\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 336\u001b[0m \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mtype\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mres\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;32mis\u001b[0m \u001b[0mmemmap\u001b[0m \u001b[0;32mand\u001b[0m \u001b[0mres\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_mmap\u001b[0m \u001b[0;32mis\u001b[0m \u001b[0mNone\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 337\u001b[0m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mres\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mview\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mtype\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mndarray\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", - "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0" - ] - } - ], - "source": [] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 9, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "subjects = np.unique(clone_df['subject'])\n", - "epitopes = np.unique(clone_df['epitope'])\n", - "\n", - "# Hash each subject to their epitope\n", - "subject_epitopes = dict((subject, epitope) for (subject, epitope) in zip(clone_df['subject'], clone_df['epitope']))\n", - "\n", - "epitope_2mers = []\n", - "for e1 in epitopes:\n", - " for e2 in epitopes:\n", - " epitope_2mers.append(e1 + e2)\n", - "\n", - "# Enumerate each (epitope_i, epitope_j) pair, mainly for plotting purposes \n", - "epitope_2mer_factors = pd.factorize(epitope_2mers)\n", - "epitope_factor_dict = dict((epitope_2mer, factor) for (epitope_2mer, factor) in zip(epitope_2mer_factors[1], epitope_2mer_factors[0]))" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 10, - "metadata": {}, - "outputs": [], - 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"\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36mget_sinkhorn_objects\u001b[0;34m(x, y, C, lam)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 14\u001b[0m \u001b[0;32mlambda\u001b[0m \u001b[0;32mis\u001b[0m \u001b[0mthe\u001b[0m \u001b[0mregularization\u001b[0m \u001b[0mparameter\u001b[0m\u001b[0;34m;\u001b[0m \u001b[0msmall\u001b[0m \u001b[0;32mlambda\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;34m>\u001b[0m \u001b[0mcloser\u001b[0m \u001b[0mto\u001b[0m \u001b[0mWasserstein\u001b[0m \u001b[0mdistance\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 15\u001b[0m Return a dict of the distance and matrix. \"\"\"\n\u001b[0;32m---> 16\u001b[0;31m \u001b[0mdist\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mot\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0msinkhorn2\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mx\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mC\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mlam\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 17\u001b[0m \u001b[0mmat\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mot\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0msinkhorn\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mx\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mC\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mlam\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 18\u001b[0m \u001b[0mhadamard\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mnp\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mmultiply\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mC\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mmat\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", - 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"\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: Einstein sum subscript k does not contain the correct number of indices for operand 1." - ] - } - ], - "source": [ - "# Make a dictionary of epitope-specific data frames\n", - "epitope_dfs = dict((epitope, clone_df[clone_df['epitope'] == epitope]) for epitope in epitopes)\n", - "\n", - "# Get empirical distributions for each epitope-specific dataset\n", - "epitope_freqs = dict((epitope, get_empirical_distribution(epitope_dfs[epitope])) for epitope in epitopes)\n", - "\n", - "peptide_dists = pd.DataFrame(columns=epitopes)\n", - "\n", - "# Get Sinkhorn(1) distance of each (epitope_i, epitope_j) pair\n", - "ep_dist_df = pd.DataFrame(columns=epitopes)\n", - "distance_matrices = []\n", - "transport_matrices = []\n", - "product_matrices = []\n", - "for e1 in epitopes:\n", - " ep_dist_df[e1] = 0\n", - " for e2 in epitopes:\n", - " row_indices = clone_df.index[clone_df['epitope'] == e1].values.astype(int)\n", - " column_indices = clone_df.index[clone_df['epitope'] == e2].values.astype(int)\n", - "\n", - " print(row_indices)\n", - " print(column_indices)\n", - " sub_dist_df = dist_df[row_indices, column_indices]\n", - " print(sub_dist_df.shape)\n", - " distance_matrices.append(sub_dist_df)\n", - " e1_e2_sinkhorn = get_sinkhorn_objects(epitope_freqs[e1], epitope_freqs[e2], sub_dist_df)\n", - " transport_matrices.append(e1_e2_sinkhorn['matrix'])\n", - " product_matrices.append(np.multiply(sub_dist_df, e1_e2_sinkhorn['matrix']))\n", - " ep_dist_df.loc[e1, e2] = e1_e2_sinkhorn['distance']\n", - " ep_dist_df.loc[e2, e1] = ep_dist_df.loc[e1, e2]\n", - " \n", - " " - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 38, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stderr", - "output_type": "stream", - "text": [ - "/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: Method .as_matrix will be removed in a future version. Use .values instead.\n", - " \"\"\"Entry point for launching an IPython kernel.\n", - "/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: FutureWarning: Method .as_matrix will be removed in a future version. Use .values instead.\n", - " \n" - ] - }, - { - "data": { - "text/plain": [ - "" - ] - }, - "execution_count": 38, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - }, - { - "data": { - "image/png": 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" - ] - }, - "metadata": { - "needs_background": "light" - }, - "output_type": "display_data" - } - ], - "source": [ - "# Heatmap of Sinkhorn distances for each (epitope_i, epitope_j) pair\n", - "\n", - "fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))\n", - "sns.heatmap(ep_dist_df, vmin=0.5, vmax=0.8, annot=True, fmt=\".1f\")" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# Per-subject Sinkhorn distance matrix" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# Visualize an example distance matrix\n", - "fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))\n", - "sns.heatmap(distance_matrices[1])\n", - "\n", - "# Visualize an example transport matrix\n", - "fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))\n", - "sns.heatmap(transport_matrices[1])\n", - "\n", - "# Visualize an example Hadamard product of distance and transport matrices\n", - "fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))\n", - "sns.heatmap(product_matrices[1])" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# Make a dictionary of subject-specific data frames\n", - "subject_dfs = dict((subject, clone_df[clone_df['subject'] == subject]) for subject in subjects)\n", - "\n", - "# Get empirical distributions for each subject-specific dataset\n", - "subject_freqs = dict((subject, get_empirical_distribution(subject_dfs[subject])) for subject in subjects)\n", - "\n", - "# Get Sinkhorn(1) distance of each (subject_i, subject_j) pair\n", - "subject_dist_df = pd.DataFrame(columns=subjects)\n", - "epitope_labels = pd.DataFrame(columns=subjects)\n", - "for s1 in subjects:\n", - " subject_dist_df[s1] = 0\n", - " epitope_labels[s1] = ''\n", - " for s2 in subjects:\n", - " # Compute sinkhorn distance of s1 and s2, and add to data frame\n", - " sub_dist_df = dist_df.iloc[clone_df.index[clone_df['subject'] == s1], clone_df.index[clone_df['subject'] == s2]]\n", - " subject_dist_df.loc[s1, s2] = get_sinkhorn_objects(subject_freqs[s1], subject_freqs[s2], sub_dist_df)['distance']\n", - " subject_dist_df.loc[s2, s1] = subject_dist_df.loc[s1, s2]\n", - " \n", - " # Add unique label for epitopes of s1, s2 and add to data frame\n", - " epitope_labels.loc[s1, s2] = epitope_factor_dict[subject_epitopes[s1] + subject_epitopes[s2]]\n", - " epitope_labels.loc[s2, s1] = epitope_labels.loc[s1, s2]\n", - " " - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# Heatmap of Sinkhorn distances for each (subject_i, subject_j) pair\n", - "fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,16))\n", - "hm = sns.heatmap(subject_dist_df, fmt=\".1f\", ax=ax)\n", - "plt.yticks(rotation=0)\n", - "plt.savefig('subject_heatmap.png')" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# Heatmap of enumerated labels for each (epitope_1, epitope_2) pair.\n", - "# E.g. (\"F2\", \"F2\"), (\"M38\", \"NP\"), ...\n", - "fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 16))\n", - "\n", - "epitope_labels = epitope_labels[epitope_labels.columns].astype(int)\n", - "sns.heatmap(epitope_labels, fmt=\"d\",annot=True)\n", - "plt.savefig('epitope_pairs_heatmap.png')" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# Get Sinkhorn(1) distance of each ((subject_i, epitope_k), (subject_j, epitope_k)) pair\n", - "subjects_per_epitope = dict()\n", - "e_count = dict()\n", - "for e in epitopes:\n", - " e_list = []\n", - " e_subjects = np.unique(clone_df.loc[clone_df['epitope'] == e, ]['subject'])\n", - " e_count[e] = clone_df[clone_df['epitope'] == e].shape[0]\n", - " for s1 in e_subjects:\n", - " for s2 in e_subjects:\n", - " if s1 != s2:\n", - " sub_dist_df = dist_df.iloc[clone_df.index[(clone_df['subject'] == s1) & (clone_df['epitope'] == e)] , clone_df.index[(clone_df['subject'] == s2) & (clone_df['epitope'] == e)]]\n", - " freqs_1 = get_empirical_distribution(clone_df[(clone_df['subject'] == s1) & (clone_df['epitope'] == e)])\n", - " freqs_2 = get_empirical_distribution(clone_df[(clone_df['subject'] == s2) & (clone_df['epitope'] == e)])\n", - " e_list.extend(get_sinkhorn_objects(freqs_1, freqs_2, sub_dist_df)['distance'])\n", - " subjects_per_epitope[e] = e_list\n", - " " - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# Per-subject variation of Sinkhorn distances within an epitope" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# Boxplot of per-subject variation of Sinkhorn distance within each epitope.\n", - "# Note that each subject is compared to each other subject, so that the distances in each group are correlated.\n", - "d = dict((epitope, subjects_per_epitope[epitope]) for epitope in epitopes)\n", - "labels, data = d.keys(), d.values()\n", - "\n", - "fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))\n", - "ax.set_facecolor('white')\n", - "plt.grid(b=True, which='major', color='lightgrey', linestyle='-', zorder=0)\n", - "ax.spines['right'].set_visible(False)\n", - "ax.spines['top'].set_visible(False)\n", - "ax.spines['left'].set_visible(False)\n", - "ax.spines['bottom'].set_visible(False)\n", - "plt.boxplot(data, zorder=3)\n", - "plt.xticks(range(1, len(labels) + 1), labels)\n", - "\n", - "mean_epitope_distances = [np.mean(d[e]) for e in d.keys()]\n", - "\n", - "# Look at how sample size of each epitope-specific dataset influences the mean\n", - "# within-epitope Sinkhorn distance\n", - "fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))\n", - "ax.set_facecolor('white')\n", - "plt.grid(b=True, which='major', color='lightgrey', linestyle='-', zorder=0)\n", - "ax.spines['right'].set_visible(False)\n", - "ax.spines['top'].set_visible(False)\n", - "ax.spines['left'].set_visible(False)\n", - "ax.spines['bottom'].set_visible(False)\n", - "plt.xlabel('Sample size')\n", - "plt.ylabel('Mean Sinkhorn distance')\n", - "plt.scatter(y=mean_epitope_distances, x=e_count.values())\n", - "for i, txt in enumerate(epitopes):\n", - " ax.annotate(txt, xy=(list(e_count.values())[i], mean_epitope_distances[i]))" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "Counter(clone_df['epitope'])\n", - "#PB1 has the most entries in the data, so let's examine V gene variation within PB1.\n", - "\n", - "Counter(clone_df['subject'])\n", - "#Subject 72 has the most entries as well, though conditioning on an (epitope, subject) pair doesn't yield that interesting of a distribution \n", - "\n", - "pb1_df = clone_df[clone_df['epitope'] == 'PB1']\n" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": { - "scrolled": true - }, - "outputs": [], - "source": [ - "def get_epitope_items(full_df, epitope, gene):\n", - " \"\"\" For a given epitope, return the epitope-specific dataset, empirical distribution, and list of unique genes \"\"\"\n", - " epitope_df = full_df[full_df['epitope'] == epitope]\n", - " epitope_df.index = pd.RangeIndex(len(epitope_df))\n", - " epitope_freqs = get_empirical_distribution(epitope_df)\n", - " epitope_genes = sorted(np.unique(epitope_df[gene]))\n", - " return epitope_df, epitope_freqs, epitope_genes\n", - " \n", - "def run_gene_analysis(full_df, epitopes, gene):\n", - " \"\"\" For a given pair of epitopes, compute a set of gene-specific matrices, including:\n", - " 'transport_averages': the average transport mass between each gene pair\n", - " 'transport_maxes': the maximum transport mass between each gene pair\n", - " 'transport_counts': the total number of times nonzero mass was transferred between each gene pair\n", - " 'hadamard_averages': the average hadamard entry for each gene pair\n", - " \"\"\"\n", - " epitope1_df, epitope1_freqs, epitope1_genes = get_epitope_items(full_df=clone_df, epitope=epitopes[0], gene=gene)\n", - " epitope2_df, epitope2_freqs, epitope2_genes = get_epitope_items(full_df=clone_df, epitope=epitopes[1], gene=gene)\n", - "\n", - " sub_dist_df = dist_df.iloc[clone_df.index[clone_df['epitope'] == epitopes[0]], \\\n", - " clone_df.index[clone_df['epitope'] == epitopes[1]]]\n", - "\n", - " sinkhorn_objs = get_sinkhorn_objects(epitope1_freqs, epitope2_freqs, sub_dist_df)\n", - " P = sinkhorn_objs['matrix']\n", - " H = sinkhorn_objs['Hadamard'].as_matrix()\n", - "\n", - " gene_transport_averages = pd.DataFrame(columns=epitope2_genes, dtype=\"float\")\n", - " gene_transport_maxes = pd.DataFrame(columns=epitope2_genes, dtype=\"float\")\n", - " gene_transport_counts = pd.DataFrame(columns=epitope2_genes, dtype=\"float\")\n", - " gene_hadamard_averages = pd.DataFrame(columns=epitope2_genes, dtype=\"float\")\n", - "\n", - " for gene1 in epitope1_genes:\n", - " gene1_indices = epitope1_df.index[epitope1_df[gene] == gene1].values\n", - " for gene2 in epitope2_genes:\n", - " gene2_indices = epitope2_df.index[epitope2_df[gene] == gene2].values\n", - " P_counts = 0\n", - " P_subs = []\n", - " H_subs = []\n", - " for i in gene1_indices:\n", - " for j in gene2_indices:\n", - " # Append a transport mass each time we see a row index i corresponding to gene1,\n", - " # and column index j corresponding to gene2.\n", - " P_subs.append(P[i, j])\n", - " H_subs.append(H[i, j])\n", - "\n", - " P_counts += 1\n", - " gene_transport_averages.loc[gene1, gene2] = np.mean(P_subs)\n", - " gene_transport_maxes.loc[gene1, gene2] = np.max(P_subs)\n", - " gene_transport_counts.loc[gene1, gene2] = P_counts\n", - " gene_hadamard_averages.loc[gene1, gene2] = np.mean(H_subs)\n", - " return dict([('transport_averages', gene_transport_averages), \\\n", - " ('transport_maxes', gene_transport_maxes), \\\n", - " ('transport_counts', gene_transport_counts), \\\n", - " ('hadamard_averages', gene_hadamard_averages)])\n", - "\n", - "def plot_gene_analysis_results(gene_items, width=20, height=15):\n", - " \"\"\" Create a heatmap of each matrix result from run_gene_analysis \"\"\"\n", - " \n", - " def plot_matrix(mat, width=width, height=height, fmt=\".1f\"):\n", - " fig = plt.figure(figsize=(width, height))\n", - " ax1 = plt.subplot2grid((width,width), (0,0), colspan=19, rowspan=19)\n", - " ax2 = plt.subplot2grid((width,width), (19,0), colspan=19, rowspan=1)\n", - " ax3 = plt.subplot2grid((width,width), (0,19), colspan=1, rowspan=19)\n", - " \n", - " sns.heatmap(mat, ax=ax1, cbar=False)\n", - " ax1.xaxis.tick_top()\n", - " ax1.set_xticklabels(mat.columns,rotation=40)\n", - "\n", - " sns.heatmap((pd.DataFrame(mat.sum(axis=0))).transpose(), ax=ax2, annot=True, fmt=fmt, cbar=False, xticklabels=False, yticklabels=False)\n", - " sns.heatmap(pd.DataFrame(mat.sum(axis=1)), ax=ax3, annot=True, cbar=False, xticklabels=False, yticklabels=False, fmt=fmt)\n", - " \n", - " # Look at average Hadamard (work) value for each (gene_i, gene_j) pair\n", - " plot_matrix(gene_items['hadamard_averages'], fmt=\".1f\")\n", - " # Look at average transport mass for each (gene_i, gene_j) pair\n", - " plot_matrix(gene_items['transport_averages'], fmt=\".3f\")\n", - " # Look at maximum transport mass for each (gene_i, gene_j) pair\n", - " plot_matrix(gene_items['transport_maxes'], fmt=\".3f\")\n", - " # Look at how frequently a given (gene_i, gene_j) pair was observed\n", - " plot_matrix(gene_items['transport_counts'], fmt=\".0f\")" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# VB gene matrices" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "\n", - "# F2 and M45 appear to be the most divergent epitopes. Let's investigate...\n", - "vb_gene_items = run_gene_analysis(full_df=clone_df, epitopes=('F2', 'M45'), gene='vb_gene')\n", - "plot_gene_analysis_results(vb_gene_items)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# VA gene matrices" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "va_gene_items = run_gene_analysis(full_df=clone_df, epitopes=('F2', 'M45'), gene='va_gene')\n", - "plot_gene_analysis_results(va_gene_items)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# JB gene matrices" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "jb_gene_items = run_gene_analysis(full_df=clone_df, epitopes=('F2', 'M45'), gene='jb_gene')\n", - "plot_gene_analysis_results(jb_gene_items)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# JA gene matrices" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "ja_gene_items = run_gene_analysis(full_df=clone_df, epitopes=('F2', 'M45'), gene='ja_gene')\n", - "plot_gene_analysis_results(ja_gene_items)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "v_gene_pair_items = run_gene_analysis(full_df=clone_df, epitopes=('F2', 'M45'), gene='v_gene_pair')\n", - "plot_gene_analysis_results(v_gene_pair_items)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "j_gene_pair_items = run_gene_analysis(full_df=clone_df, epitopes=('F2', 'M45'), gene='j_gene_pair')\n", - "plot_gene_analysis_results(j_gene_pair_items)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] - } - ], - "metadata": { - "kernelspec": { - "display_name": "Python 2", - "language": "python", - "name": "python2" - }, - "language_info": { - "codemirror_mode": { - "name": "ipython", - "version": 2 - }, - "file_extension": ".py", - "mimetype": "text/x-python", - "name": "python", - "nbconvert_exporter": "python", - "pygments_lexer": "ipython2", - "version": "2.7.16" - } - }, - "nbformat": 4, - "nbformat_minor": 2 -} diff --git a/old_analyses/within_analysis.sh b/old_analyses/within_analysis.sh deleted file mode 100644 index 1be3ca0..0000000 --- a/old_analyses/within_analysis.sh +++ /dev/null @@ -1,19 +0,0 @@ -#!/bin/sh -METHOD=$1 - -rm -rf ~/sync/$METHOD/* -rm -rf $METHOD/* - -python within_gene.py CD4_17 $METHOD -Rscript --vanilla plot_within_results.R CD4 $METHOD - -python within_gene.py CD8_10 $METHOD -Rscript --vanilla plot_within_results.R CD8 $METHOD - -python within_gene.py DN_15 $METHOD -Rscript --vanilla plot_within_results.R DN $METHOD - -python permutation.py $METHOD - -cp -r $METHOD/* ~/sync/$METHOD/ - diff --git a/old_analyses/within_gene.py b/old_analyses/within_gene.py deleted file mode 100644 index 88ceda7..0000000 --- a/old_analyses/within_gene.py +++ /dev/null @@ -1,182 +0,0 @@ -import glob -import json -import ntpath -import os -import ot -import re -import seaborn as sns -import sys - -from random import sample - -from utils import * - -LAMBDA = 0.1 - -def get_differential_loneliness_scores(effort_mat, self_dist_mat, eps): - loneliness_scores = {} - tcrs = effort_mat.index - for t in tcrs: - neighbors = [] - for t2 in tcrs: - dist = self_dist_mat.loc[t, t2] - try: - if dist < eps: - neighbors.append(t2) - except ValueError: - try: - if any(dist) < eps: - neighbors.append(t2) - except ValueError: - pass - - loneliness_scores[t] = effort_mat.loc[neighbors, :].sum() - - return {"scores": loneliness_scores} - -def downsample_dfs(df_1, df_2): - N1 = df_1.shape[0] - N2 = df_2.shape[0] - if N1 > N2: - df_1 = df_1.loc[sample(df_1.index.tolist(), N2)] - else: - df_2 = df_2.loc[sample(df_2.index.tolist(), N1)] - assert df_1.shape[0] == df_2.shape[0] - - return df_1, df_2 - -def run_within_gene_analysis(file1, file2, results_dir, method, lambd=LAMBDA, do_clustermap=False, verbose=False): - df_1 = get_df_from_file(file1) - df_2 = get_df_from_file(file2) - - shared_genes = set(df_1['v_gene']).intersection(set(df_2['v_gene'])) - cdr3_lengths = [] - scores = {} - for gene in shared_genes: - if verbose: - print(gene) - df_1_gene = df_1[df_1['v_gene'] == gene] - df_2_gene = df_2[df_2['v_gene'] == gene] - if method in ("subsample", "subsample_avg"): - df_1_gene, df_2_gene = downsample_dfs(df_1_gene, df_2_gene) - - file1_gene = "df_1_gene.csv" - file2_gene = "df_2_gene.csv" - df_1_gene.to_csv(file1_gene, header=False, index=False) - df_2_gene.to_csv(file2_gene, header=False, index=False) - mass_1, gene_mass_dict_1 = get_mass_objects(df_1_gene, "inverse_to_v_gene") - mass_2, gene_mass_dict_2 = get_mass_objects(df_2_gene, "inverse_to_v_gene") - dist_mat_gene = get_raw_distance_matrix(file1_gene, file2_gene, as_pandas_dataframe=True, index_column=1, verbose=verbose, db='/fh/fast/matsen_e/bolson2/transport/iel_data/fake_pubtcrs_db_mouse')/Dmax - if all(dim > 5 for dim in dist_mat_gene.shape): - ot_mat_gene = pd.DataFrame(ot.sinkhorn(mass_1, - mass_2, - dist_mat_gene, - lambd), - index=df_1_gene.iloc[:, 1], - columns=df_2_gene.iloc[:, 1] - ) - effort_mat_gene = ot_mat_gene.multiply(dist_mat_gene) - if method == "differential": - self_dist_mat_gene = get_raw_distance_matrix(file1_gene, file1_gene, as_pandas_dataframe=True, index_column=1, verbose=verbose)/Dmax - row_scores = get_differential_loneliness_scores(effort_mat_gene, self_dist_mat_gene, eps=0.25) - else: - row_scores = get_loneliness_scores(effort_mat_gene, margin_index="row", method=method) - column_scores = get_loneliness_scores(effort_mat_gene, margin_index="column", method=method) - scores[gene] = {} - scores[gene]['row'] = row_scores - scores[gene]['column'] = column_scores - - if do_clustermap: - cplt = sns.clustermap(effort_mat_gene) - cplt.savefig(results_dir + str(gene) + 'heatmap.png') - return scores - -def get_loneliness_scores(effort_matrix, margin_index, method): - margins = {"row": 1, "column": 0} - cdr3s = {"row": effort_matrix.index, "column": effort_matrix.columns} - N1 = effort_matrix.shape[0] - N2 = effort_matrix.shape[1] - if method == "ratio": - scale_ratio = N1 if margin_index == "row" else N2 - elif method == "normalized": - scale_ratio = 1/(N1*N2) - elif method == "subsample": - scale_ratio = N1 - else: - scale_ratio = 1 - if method == "subsample_avg": - scores = [x*scale_ratio for x in list(effort_matrix.mean(axis=margins[margin_index]))] - else: - effort_sums = effort_matrix.sum(axis=margins[margin_index]) - scores = list(effort_sums*scale_ratio) - cdr3s = effort_sums.index - #scores = {cdr3: (effort_sums[cdr3]).item()*scale_ratio for cdr3 in effort_sums} - try: - scores = [{cdr3s[i]: scores[i]} for i in range(len(effort_sums))] - except: - import pdb; pdb.set_trace() - #scores = {cdr3: scale_ratio*effort_sum.item() for cdr3, effort_sum in effort_sums.items()} - #scores = {x*scale_ratio for x in list(effort_matrix.sum(axis=margins[margin_index]))] - return scores - -def get_within_gene_score_results(file1, file_list, method, lambd, output_filename): - scores = {} - for file_1 in file1: - for file_2 in file_list: - if file_1 is not file_2: - file_subject = re.sub('\.tcrs', '', ntpath.basename(file_2)) - print(file_subject) - scores[file_subject] = run_within_gene_analysis(file_1, file_2, lambd=lambd, results_dir=output_filename + str("_dir/"), method=method) - else: - print("Skipping " + file_1 + "...") - - result = [{"biological": {0: scores}}] - with open(output_filename, 'w') as fp: - json.dump(result, fp) - - return result - - - -if __name__ == "__main__": - - data_to_use = "iel" - if data_to_use == "iel": - file_dir = '/fh/fast/matsen_e/bolson2/transport/iel_data/iels_tcrs_by_mouse/' - reference_file = sys.argv[1] - file1 = file_dir + reference_file + '_B.tcrs' - main_dir = "/home/bolson2/sync/within_gene/" - files = [ \ - sorted(glob.glob(file_dir + 'CD4*B.tcrs')), - sorted(glob.glob(file_dir + 'CD8*B.tcrs')), - sorted(glob.glob(file_dir + 'DN*B.tcrs')), - ] - - elif data_to_use == "adaptive": - file_dir = "/fh/fast/matsen_e/bolson2/transport/replicates/" - file0 = file_dir + "Subject1_aliquot01_reparsed.csv" - file1 = file_dir + "Subject1_aliquot02_reparsed.csv" - file2 = file_dir + "Subject3_PBMC_aliquot01_reparsed.csv" - - main_dir = "/home/bolson2/sync/within_gene/" - file_dir = '/fh/fast/matsen_e/bolson2/transport/replicates/' - files = [ \ - sorted(glob.glob(file_dir + 'Subject1_*.csv')), - sorted(glob.glob(file_dir + 'Subject2_*.csv')), - sorted(glob.glob(file_dir + 'Subject3_*.csv')), - sorted(glob.glob(file_dir + 'Subject4_*.csv')) - ] - files[0].remove(file1) - - method = sys.argv[2] - reference_group = re.sub("_.*", "", reference_file) - out_dir = method + "/" + reference_group - if not os.path.exists(method): - os.mkdir(method) - if not os.path.exists(out_dir): - os.mkdir(out_dir) - cell_groups = ("DN") - results = {cell_groups[i]: get_within_gene_score_results(files[2], files[i], method=method, lambd=LAMBDA, output_filename="within_result_" + str(i)) for i in range(len(files))} - with open(out_dir + "/within_results.json", 'w') as fp: - json.dump(results, fp) - diff --git a/python/__init__.py b/python/__init__.py deleted file mode 100644 index e69de29..0000000 diff --git a/python/hmmer_manager.py b/python/hmmer_manager.py deleted file mode 100644 index d74c051..0000000 --- a/python/hmmer_manager.py +++ /dev/null @@ -1,125 +0,0 @@ -from io import BytesIO -import json -import os - -from Bio import SeqIO -from Bio.Seq import Seq -from Bio.SeqRecord import SeqRecord -from PIL import Image -import requests - -from common.params import ( - DIRECTORIES, - TMP_OUTPUT, - TRB_HUMAN_CDR3_HMM, - TRB_HUMAN_CDR3_STO, - TRB_MOUSE_CDR3_HMM, - TRB_MOUSE_CDR3_STO, -) - -class HMMerManager(): - - def __init__(self): - pass - - def run_hmmalign(self, alignment_infile, alignment_outfile=None, hmm_filename=None): - if hmm_filename is None: - hmm_filename = "tmp.hmm" - if alignment_outfile is None: - alignment_outfile = self.alignment_outfile - - command = 'hmmalign {} {} > {}'.format( - hmm_filename, - alignment_infile, - alignment_outfile - ) - print(command) - os.system(command) - - def run_hmmbuild(self, hmm_file=None, alignment_outfile=None): - if hmm_file is None: - hmm_file = self.motif_hmm_file - - if alignment_outfile is None: - alignment_outfile = self.alignment_outfile - - command = 'hmmbuild {} {}'.format(hmm_file, alignment_outfile) - print(command) - os.system(command) - - def run_hmmsearch(self, hmm_filename, query_sequences, outfile, sequence_ids): - seq_records = [SeqRecord(Seq(sequence), id=seq_id) for sequence, seq_id in zip(query_sequences, sequence_ids)] - query_filename = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], "hmmsearch_query.fasta") - with open(query_filename, "w") as output_handle: - SeqIO.write(seq_records, output_handle, "fasta") - - command = 'hmmsearch --tblout {} -E 10000 {} {}'.format(outfile, hmm_filename, query_filename) - print(command) - command_result = os.system(command) - #os.remove(query_filename) - - if command_result: - raise Exception("hmmsearch command did not execute successfully") - - fields = ['target_name', 'accession', 'query_name', 'accession', 'e_value', 'score', 'bias', 'e_value_2', 'score_2', 'bias_2', 'exp', 'reg', 'clu', 'ov', 'env', 'dom', 'rep', 'inc', 'description_of_target'] - - hmmsearch_result = [] - with open(outfile, 'r') as f: - for line in f: - if not line.startswith('#'): - values = line.split() - hmmsearch_result.append({field: value for field, value in zip(fields, values)}) - - return hmmsearch_result - - def run_hmmstat(self): - command = 'hmmstat {} > {}'.format(self.motif_hmm_file, self.motif_hmm_stats_file) - os.system(command) - - fields = ['idx', 'name', 'accession', 'nseq', 'eff_nseq', 'M', 'relent', 'info', 'p relE', 'compKL'] - with open(self.motif_hmm_stats_file, 'r') as f: - for line in f: - print(line) - if line.startswith('1'): - values = line.split() - self.hmm_stats = {field: value for field, value in zip(fields, values)} - - - def build_hmm_from_sequences( - self, - sequence_list, - outdir=DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], - ): - if not os.path.exists(outdir): - os.makedirs(outdir) - - fasta_filename = os.path.join(outdir, 'seqs.fasta') - aligned_fasta_filename = os.path.join(outdir, 'aligned_seqs.fasta') - aligned_sto_filename = os.path.join(outdir, 'aligned_seqs.sto') - hmm_filename = os.path.join(outdir, 'seqs.hmm') - plot_filename = os.path.join(outdir, 'logo_plot.png') - - records = [SeqRecord(Seq(sequence), id=sequence) for sequence in sequence_list] - with open(fasta_filename, 'w') as output_handle: - SeqIO.write(records, output_handle, "fasta") - - os.system("mafft --globalpair {} > {}".format(fasta_filename, aligned_fasta_filename)) - # We need to deduplicate sequences here, since we can have TCRS with different V-genes but the same CDR3 - os.system("seqmagick convert --deduplicate-sequences {} {}".format(aligned_fasta_filename, aligned_sto_filename)) - self.run_hmmbuild(hmm_file=hmm_filename, alignment_outfile=aligned_sto_filename) - self.get_logo_plot(plot_outfilename=plot_filename, hmm_file=hmm_filename) - - def get_logo_plot(self, plot_outfilename, hmm_file): - r = requests.post( - 'http://skylign.org', - headers={"Accept": "application/json"}, - files={"file": open(hmm_file, "rb")}, - data={"processing": "hmm"} - ) - r2 = requests.get( - json.loads(r.text)['url'], - headers={"Accept": "image/png"} - ) - i = Image.open(BytesIO(r2.content)) - i.save(plot_outfilename) - diff --git a/python/randomization_test.py b/python/randomization_test.py deleted file mode 100644 index 46c186a..0000000 --- a/python/randomization_test.py +++ /dev/null @@ -1,73 +0,0 @@ -from collections import Counter -import os -from random import sample -from statsmodels.distributions.empirical_distribution import ECDF - -import numpy as np -import pandas as pd - -from common.params import DIRECTORIES, TMP_OUTPUT -from python.tcr_scorer import TCRScorer - -class RandomizationTest(): - output_dir = DIRECTORIES[TMP_OUTPUT] - trial_1_file = os.path.join(output_dir, "trial_1.csv") - trial_2_file = os.path.join(output_dir, "trial_2.csv") - - def __init__(self, df_1, df_2, observed_scores, species, trial_count=100): - self.df_1 = df_1 - self.df_2 = df_2 - self.observed_scores = observed_scores - self.species = species - self.N1 = df_1.shape[0] - self.N2 = df_2.shape[0] - self.df_2_tcrs = list(dict.fromkeys(self.df_2['tcr'])) - self.full_df = pd.concat([self.df_1, self.df_2], axis=0).reset_index(drop=True) - self.all_indices = self.full_df.index.tolist() - self.trial_count = trial_count - self.do_randomization_test() - - def split_datasets(self): - df_1_trial_indices = sample(self.all_indices, self.N1) - df_1_trial = self.full_df.iloc[df_1_trial_indices] - df_2_trial = self.full_df.iloc[~self.full_df.index.isin(df_1_trial_indices)] - - df_1_trial.iloc[:, [0, 1]].to_csv(self.trial_1_file, header=False, index=False) - df_2_trial.iloc[:, [0, 1]].to_csv(self.trial_2_file, header=False, index=False) - - return df_1_trial, df_2_trial - - def do_randomization_test(self): - self.enrichment_dict = {tcr: [] for tcr in self.df_2_tcrs} - - if not os.path.exists(self.output_dir): - os.makedirs(self.output_dir) - - for trial in range(self.trial_count): - - df_1_trial, df_2_trial = self.split_datasets() - - trial_scorer = TCRScorer( - file_1=self.trial_1_file, - file_2=self.trial_2_file, - species=self.species - ) - - os.remove(self.trial_1_file) - os.remove(self.trial_2_file) - - for tcr, score in trial_scorer.enrichment_dict.items(): - if tcr in self.df_2_tcrs: - self.enrichment_dict[tcr].append(score) - - min_sample_size = np.min([len(x) for x in self.enrichment_dict.values()]) - - for tcr, scores in self.enrichment_dict.items(): - downsampled_scores = sample(scores, min_sample_size) - tcr_ecdf = ECDF(downsampled_scores) - tcr_obs_score = self.observed_scores[tcr] - self.enrichment_dict[tcr] = { - "scores": downsampled_scores, - "z_score": (tcr_obs_score - np.mean(downsampled_scores))/np.std(downsampled_scores), - "p_value": 1 - tcr_ecdf(tcr_obs_score), - } diff --git a/python/repertoire.py b/python/repertoire.py deleted file mode 100644 index 0fdf3fa..0000000 --- a/python/repertoire.py +++ /dev/null @@ -1,52 +0,0 @@ -from collections import Counter -import os -import re - -from common.params import DIRECTORIES, TMP_OUTPUT -from python.tcr_dist import TCRDist -from python.utils import get_df_from_file, write_deduplicated_file - -class Repertoire(): - def __init__(self, filename, distribution_type, compute_distance_matrix=False, species=None): - self.filename = filename - self.distribution_type = distribution_type - self.data_frame = get_df_from_file(self.filename) - self.total_N = self.data_frame.shape[0] - - tcr_counter = Counter(self.data_frame['tcr']) - self.unique_tcrs = tcr_counter.keys() - self.unique_N = len(self.unique_tcrs) - self.get_mass_distribution(tcr_counter) - - self.deduplicated_filename = re.sub( - ".csv", - "_deduplicated.csv", - re.sub( - ".tcrs", - "_deduplicated.tcrs", - os.path.basename(self.filename) - ) - ) - write_deduplicated_file(df=self.data_frame, filename=self.deduplicated_filename) - - if compute_distance_matrix: - if species is None: - raise Exception("species must be supplied if compute_distance_matrix is True") - - self.distance_matrix = TCRDist(species=species).get_raw_distance_matrix(self.deduplicated_filename, self.deduplicated_filename) - - def get_mass_distribution(self, tcr_counter): - if self.distribution_type == "inverse_to_v_gene": - def get_gene_masses(gene_list): - unique_genes = list(set(gene_list)) - gene_mass_dict = {gene: 1/len(unique_genes) for gene in unique_genes} - return gene_mass_dict - - self.mass = get_gene_weighted_mass_distribution(df) - self.gene_mass_dict = get_gene_masses(df['v_gene']) - return (mass, gene_mass_dict) - elif self.distribution_type == "uniform": - N = self.total_N - self.mass = [count/N for count in tcr_counter.values()] - else: - raise Exception("Unsupported distribution_type") diff --git a/python/tcr_clusterer.py b/python/tcr_clusterer.py deleted file mode 100644 index 10e4833..0000000 --- a/python/tcr_clusterer.py +++ /dev/null @@ -1,95 +0,0 @@ -from collections import defaultdict -from itertools import compress -import json -import operator -import os - -from Bio import SeqIO -from Bio.Seq import Seq -from Bio.SeqRecord import SeqRecord -import numpy as np -import pandas as pd - -from common.params import CSV_OUTPUT_DIRNAME, DIRECTORIES, TMP_OUTPUT -from python.hmmer_manager import HMMerManager - -class TCRClusterer(): - seg_csv_file = os.path.join(CSV_OUTPUT_DIRNAME, "seg.csv") - - def __init__(self, self_distance_matrix, score_dict, seg_csv_outfile=None, cluster_label='tmp', outdir=DIRECTORIES[TMP_OUTPUT]): - if seg_csv_outfile is None: - seg_csv_outfile = self.seg_csv_file - - self.unique_tcrs = list(dict.fromkeys(score_dict.keys())) - self.scores = list(score_dict.values()) - - max_score_tcr = max(score_dict.items(), key=operator.itemgetter(1))[0] - max_score_tcr_index = self.unique_tcrs.index(max_score_tcr) - - enrichment_threshold = np.quantile(self.scores, 0.5) - enrichment_mask = (self.scores > enrichment_threshold) - - - radii = [i + .5 for i in range(0, 200, 5)] - self.all_radii_dict = defaultdict(dict) - previous_radius = -1 - hmmer_manager = HMMerManager() - - for radius in radii: - neighborhood_mask = (self_distance_matrix[max_score_tcr_index, :] < radius) - annulus_mask = (self_distance_matrix[max_score_tcr_index, :] < radius) & (self_distance_matrix[max_score_tcr_index, :] > previous_radius) & enrichment_mask - full_mask = neighborhood_mask & enrichment_mask - neighborhood_enrichments = list(compress(self.scores, full_mask)) - neighborhood_tcrs = list(compress(self.unique_tcrs, full_mask)) - neighborhood_cdr3s = [s.split(',')[1] for s in neighborhood_tcrs] - neighborhood_v_genes = [s.split(',')[0] for s in neighborhood_tcrs] - - - annulus_enrichments = list(compress(self.scores, annulus_mask)) - self.all_radii_dict[radius] = { - "mean_enrichment": np.mean(neighborhood_enrichments), - "annulus_enrichment": np.mean(annulus_enrichments) if annulus_enrichments != [] else None, - "tcrs": neighborhood_tcrs, - "cluster_size": int(full_mask.sum()) - } - print("{}, {}".format(neighborhood_mask.sum(), np.mean(neighborhood_enrichments))) - - records = [SeqRecord(Seq(cdr3), id=tcr) for tcr, cdr3 in zip(neighborhood_tcrs, neighborhood_cdr3s)] - - alignment_infile = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], "cluster_cdr3s.fasta") - - with open(alignment_infile, "w") as output_handle: - SeqIO.write(records, output_handle, "fasta") - - previous_radius = radius - - self.df = pd.DataFrame.from_dict( - { - radius: { - 'cluster_size': v['cluster_size'], - 'mean_enrichment': v['mean_enrichment'], - 'annulus_enrichment': v['annulus_enrichment'], - } for radius, v in self.all_radii_dict.items() - } - ) - self.df = self.df.transpose() - self.df['radius'] = self.all_radii_dict.keys() - - self.df.loc[:, ('radius', 'annulus_enrichment')].to_csv(self.seg_csv_file, index=False) - - os.system(f'Rscript R/segmented_regression.R {outdir}') - with open(os.path.join(outdir, 'breakpoint.txt')) as f: - bp = [float(line.strip()) for line in f] - if len(bp) != 1: - raise Exception("Exactly one breakpoint was not found") - else: - self.breakpoint_radius = bp[0] - - - self.cluster_dict = self.all_radii_dict[self.breakpoint_radius] - with open(os.path.join(outdir, 'cluster_info.json'), 'w') as f: - json.dump({'centroid': max_score_tcr, 'radius': self.breakpoint_radius}, f) - - self.is_in_cluster = [tcr in self.cluster_dict['tcrs'] for tcr in self.unique_tcrs] - self.cluster_df = pd.DataFrame({'tcr': self.unique_tcrs, 'score': self.scores, 'is_in_cluster': self.is_in_cluster}) - self.cluster_df.loc[self.cluster_df['is_in_cluster'], 'tcr'].to_csv(os.path.join(outdir, 'cluster_tcrs.csv')) diff --git a/python/tcr_dist.py b/python/tcr_dist.py deleted file mode 100644 index 1ed1602..0000000 --- a/python/tcr_dist.py +++ /dev/null @@ -1,61 +0,0 @@ -import os - -import numpy as np -import pandas as pd - -class TCRDist(): - exe = 'bin/tcrdists' - - def __init__(self, species): - self.species = species - if self.species == "mouse": - self.db = "/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/fake_pubtcrs_db_mouse" - elif self.species == "human": - self.db = "/loc/no-backup/pbradley/share/pot_data/db" - else: - raise Exception("Unsupported species (can only be mouse or human)") - - def get_raw_distance_matrix( - self, - f1, - f2, - as_pandas_dataframe=False, - index_column=None, - verbose=True, - output_dir="tmp_output", - ): - - cmd = '{} -i {} -j {} -d {} --terse'.format( - self.exe, - os.path.join(output_dir, f1), - os.path.join(output_dir, f2), - self.db, - ) - if verbose: - print(cmd) - all_dists = [] - for line in os.popen(cmd): - try: - all_dists.append( [float(x) for x in line.split() ] ) - except ValueError: - print(line) - N1 = len(all_dists) - N2 = len(all_dists[0]) - for dists in all_dists: - assert len(dists) == N2 - - D = np.array(all_dists) - if verbose: - print('loaded dists',D.shape) - - if as_pandas_dataframe: - if index_column: - D = pd.DataFrame(D) - - df_1 = get_df_from_file(f1) - df_2 = get_df_from_file(f2) - - D.index = df_1.iloc[:, index_column] - D.columns = df_2.iloc[:, index_column] - - return D diff --git a/python/tcr_multi_clusterer.py b/python/tcr_multi_clusterer.py deleted file mode 100644 index 07e4ca7..0000000 --- a/python/tcr_multi_clusterer.py +++ /dev/null @@ -1,66 +0,0 @@ -import os -import sys - -import numpy as np - -sys.path.append(os.getcwd()) -from common.params import DIRECTORIES, TMP_OUTPUT -from python.hmmer_manager import HMMerManager -from python.tcr_clusterer import TCRClusterer -from python.tcr_scorer import TCRScorer - -class TCRMultiClusterer(): - def __init__(self, file_1, file_2, species, outdir, max_cluster_count=10): - self.species = species - - all_clusters = [] - - initial_scorer = TCRScorer(file_1=file_1, file_2=file_2, species=self.species) - initial_rep_2_self_dist_mat = initial_scorer.repertoire_2.distance_matrix - initial_score_dict = initial_scorer.enrichment_dict - cluster_outdir = os.path.join(outdir, "cluster_1") - if not os.path.exists(cluster_outdir): - os.makedirs(cluster_outdir) - initial_clusterer = TCRClusterer(self_distance_matrix=initial_rep_2_self_dist_mat, score_dict=initial_score_dict, cluster_label="cluster_1", outdir=cluster_outdir) - result = {tcr: {'score': score, 'cluster': 0} for tcr, score in initial_scorer.enrichment_dict.items()} - for tcr in initial_clusterer.cluster_dict['tcrs']: - result[tcr]['cluster'] = 1 - - sub_repertoire_tcrs = [tcr for tcr in initial_scorer.repertoire_2.unique_tcrs if tcr not in initial_clusterer.cluster_dict['tcrs']] - hmmer_manager = HMMerManager() - if not os.path.exists(outdir): - os.makedirs(outdir) - - hmmer_manager.build_hmm_from_sequences( - [s.split(',')[1] for s in initial_clusterer.cluster_dict['tcrs']], - outdir=cluster_outdir - ) - cluster = 2 - sub_file = os.path.join(DIRECTORIES[TMP_OUTPUT], 'sub_rep.csv') - while cluster <= max_cluster_count: - np.savetxt(sub_file, sub_repertoire_tcrs, fmt="%s") - score_dict = {k: initial_score_dict[k] for k in sub_repertoire_tcrs} - cluster_outdir = os.path.join(outdir, f"cluster_{str(cluster)}") - if not os.path.exists(cluster_outdir): - os.makedirs(cluster_outdir) - current_scorer, current_clusterer = self.run_clustering_step(file_1=file_1, file_2=sub_file, cluster_label=cluster, score_dict=score_dict, cluster_outdir=cluster_outdir) - sub_repertoire_tcrs = [tcr for tcr in current_scorer.repertoire_2.unique_tcrs if tcr not in current_clusterer.cluster_dict['tcrs']] - for tcr in current_clusterer.cluster_dict['tcrs']: - result[tcr]['cluster'] = cluster - hmmer_manager = HMMerManager() - hmmer_manager.build_hmm_from_sequences( - [s.split(',')[1] for s in current_clusterer.cluster_dict['tcrs']], - outdir=cluster_outdir - ) - cluster = cluster + 1 - - self.result = result - - def run_clustering_step(self, file_1, file_2, cluster_label, score_dict=None, cluster_outdir=None): - scorer = TCRScorer(file_1=file_1, file_2=file_2, species=self.species) - if score_dict is None: - score_dict=scorer.enrichment_dict - rep_2_self_dist_mat = scorer.repertoire_2.distance_matrix - tcr_clusterer = TCRClusterer(self_distance_matrix=rep_2_self_dist_mat, score_dict=score_dict, cluster_label=f"cluster_{cluster_label}", outdir=cluster_outdir) - return scorer, tcr_clusterer - diff --git a/python/tcr_scorer.py b/python/tcr_scorer.py deleted file mode 100644 index b3b6cde..0000000 --- a/python/tcr_scorer.py +++ /dev/null @@ -1,45 +0,0 @@ -from collections import defaultdict - -import numpy as np -import ot - -from common.params import DEFAULT_LAMBDA, DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS, DMAX -from python.repertoire import Repertoire -from python.tcr_dist import TCRDist - -class TCRScorer(): - def __init__(self, file_1, file_2, species, distribution_type="uniform", lambd=DEFAULT_LAMBDA, neighbor_radius=DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS): - self.file_1 = file_1 - self.file_2 = file_2 - self.distribution_type = distribution_type - self.lambd = lambd - self.neighbor_radius = neighbor_radius - - self.repertoire_1 = Repertoire(self.file_1, self.distribution_type) - self.repertoire_2 = Repertoire(self.file_2, self.distribution_type, compute_distance_matrix=True, species=species) - - self.dist_mat = TCRDist(species=species).get_raw_distance_matrix( - self.repertoire_1.deduplicated_filename, - self.repertoire_2.deduplicated_filename, - verbose=False - )/DMAX - - self.compute_efforts() - self.compute_enrichments() - - def compute_efforts(self): - self.ot_mat = ot.sinkhorn(self.repertoire_1.mass, self.repertoire_2.mass, self.dist_mat, self.lambd) - self.effort_matrix = np.multiply(self.dist_mat, self.ot_mat) - N2 = self.repertoire_2.total_N - self.efforts = DMAX*N2*self.effort_matrix.sum(axis=0) - assert len(self.efforts) == self.repertoire_2.unique_N - - self.effort_dict = {tcr: effort for tcr, effort in zip(self.repertoire_2.unique_tcrs, self.efforts)} - - def compute_enrichments(self, neighbor_radius=DEFAULT_NEIGHBOR_RADIUS): - self.enrichment_dict = defaultdict() - self.neighbor_counts = defaultdict() - for i, tcr in zip(range(self.repertoire_2.unique_N), self.repertoire_2.unique_tcrs): - neighborhood_mask = ( self.repertoire_2.distance_matrix[i, :] < neighbor_radius ) - self.enrichment_dict[tcr] = self.efforts[neighborhood_mask].sum() - self.neighbor_counts[tcr] = neighborhood_mask.sum() diff --git a/python/utils.py b/python/utils.py deleted file mode 100644 index 067d40b..0000000 --- a/python/utils.py +++ /dev/null @@ -1,75 +0,0 @@ -import numpy as np -import pandas as pd - -import os -import ot - -from common.params import DIRECTORIES, TMP_OUTPUT -from python.tcr_dist import TCRDist - -Dmax = 200 # constant across comparisons - -def sort_dict(d: dict): - return sorted(d.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) - -def jaccard_similarity(list_a, list_b): - set_a = set(list_a) - set_b = set(list_b) - numerator = len(set_a.intersection(set_b)) - denominator = len(list_a) + len(list_b) - numerator - return numerator/denominator - -def collapse_allele(gene: str): - return re.sub("\*[0-9]+", "", gene) - -def collapse_gene_subfamily(gene: str): - return re.sub("\-[0-9]+", "", collapse_allele(gene)) - -def get_df_from_file(filename, collapse_by_allele=False, collapse_by_subfamily=False): - df = pd.read_csv(filename, header=None) - df.columns = ['v_gene', 'cdr3'] - if collapse_by_subfamily: - df['v_gene'] = [collapse_gene_subfamily(gene) for gene in df['v_gene']] - elif collapse_by_allele: - df['v_gene'] = [collapse_allele(gene) for gene in df['v_gene']] - - if 'tcr' not in df.columns: - df = append_id_column(df) - return df - -def tabulate_gene_frequencies(gene_list, as_probability=True): - gene_list_len = len(gene_list) - unique_genes = list(set(gene_list)) - if as_probability: - frequency_dict = {gene: gene_list.count(gene)/gene_list_len for gene in unique_genes} - else: - frequency_dict = {gene: gene_list.count(gene) for gene in unique_genes} - return frequency_dict - -def get_gene_weighted_mass_distribution(df): - gene_freqs = tabulate_gene_frequencies(list(df['v_gene']), as_probability=False) - num_genes = len(gene_freqs) - mass_distribution = [1/(num_genes*gene_freqs[gene]) for gene in df['v_gene']] - return mass_distribution - -def collapse_duplicates(v): - starting_indices = [0] - for i in range(1, len(v)): - if v[i] != v[i - 1]: - starting_indices.append(i) - return starting_indices - -def write_deduplicated_file(df, filename, output_dir=DIRECTORIES[TMP_OUTPUT]): - if not os.path.exists(output_dir): - os.makedirs(output_dir) - - df.iloc[:, [0, 1]].drop_duplicates().to_csv(os.path.join(output_dir, filename), header=False, index=False) - - -def append_id_column(df): - if 'tcr' not in df.columns: - df['tcr'] = [','.join([gene, cdr3]) for gene, cdr3 in zip(df['v_gene'], df['cdr3'])] - return df - -def extract_cdr3s(sequences): - return [s.split(',')[1] for s in sequences] diff --git a/results/gene_transfer/gene_transfer_0.01.png b/results/gene_transfer/gene_transfer_0.01.png deleted file mode 100644 index f3af53ed7e65e4c60b3742002968eeeb32d73f9c..0000000000000000000000000000000000000000 GIT binary patch literal 0 HcmV?d00001 literal 68896 zcmeGEcQn`k|38jDP${!%l+sdGX3GdEDkLjX*;ygG>``fmh7e^%LXuS|yKJ&cB4mr~ zviV+adVSvGch2v7zJGtu_jO*+^LoCD$GDB_^|G$_yDG{j80j|CQ79C~QzwtBQ7F`2 z6beQ(rY19h$4_@5Q_vZpjw<3DbzFWtfaUt@Dp+nz#UHX#2{#Y@MT;|~uz$enXg zw>ELOW?*Mbu`+P5v9xxuG&kIS)!5G7-1>^BfUtlN|8_G62ODug!T3^?7~P}>{`0dVHr2=PBJ}`+9^`%8(QP{z>Y10!!E>) 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