From 51cedf450922fe2a6636746557956b4baf8c29b4 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: local_comparaison <mathieu.umec@inrae.fr>
Date: Fri, 23 Jun 2023 10:11:32 +0200
Subject: [PATCH] Adding total and average overlap to the resemblance table
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tool_of_mapping_results_treatments.py | 45 ++++++++++++---------------
1 file changed, 20 insertions(+), 25 deletions(-)
diff --git a/tool_of_mapping_results_treatments.py b/tool_of_mapping_results_treatments.py
index 2a8ed84..a3f2501 100644
--- a/tool_of_mapping_results_treatments.py
+++ b/tool_of_mapping_results_treatments.py
@@ -26,7 +26,7 @@ Sortie_pathways_de_chaque_metabolites="C:\\Users\\mumec\\Desktop\\Dossier_gitlab
### Function initialization
-def colonne(file, n, sep=";"): # fill opening and recovery
+def lecture_colonne(file, n, sep=";"): # fill opening and recovery
with open(file,"r") as f:
r=csv.reader(f, delimiter = sep)
lignes=list(r)
@@ -71,7 +71,7 @@ def traitement_des_pathways (file,sep=";"):
for p in range (Nombre_de_pathways_totale+len(i_e)):# création d'une variables pour chaque pathways
if (p not in i_e):
- transitoire=colonne(file, p, sep=";")
+ transitoire=lecture_colonne(file, p, sep=";")
Tout_les_pathways[indice_reel]=transitoire[1:len(transitoire)]
indice_reel+=1
@@ -83,40 +83,33 @@ def traitement_des_pathways (file,sep=";"):
break
- tableau_de_resemblance=np.zeros([Nombre_de_pathways_totale,Nombre_de_pathways_totale])
+ tableau_de_resemblance=np.zeros([Nombre_de_pathways_totale,Nombre_de_pathways_totale+2])
P1=[]
P2=[]
- longeur_P1=0
- longeur_P2=0
- for l in range(Nombre_de_pathways_totale):
- for c in range(Nombre_de_pathways_totale) :
- if (l==c):
- tableau_de_resemblance[l,c]=len(Tout_les_pathways[c])
+ for ligne in range(Nombre_de_pathways_totale):
+ somme_liste=0
+ for colonne in range(Nombre_de_pathways_totale) :
+ if (ligne==colonne):
+ tableau_de_resemblance[ligne,colonne]=len(Tout_les_pathways[colonne])
else :
commun=0
- P1=Tout_les_pathways[l]
- P2=Tout_les_pathways[c]
- longeur_P1=len(Tout_les_pathways[l])
- longeur_P2=len(Tout_les_pathways[c])
- for m in range (min(longeur_P1, longeur_P2)):
- if (longeur_P1< longeur_P2):
- metabolite_recherche=P1[m]
- if (metabolite_recherche in P2):
+ P1=Tout_les_pathways[ligne]
+ P2=Tout_les_pathways[colonne]
+ for metabolite_recherche in (P1):
+ if (metabolite_recherche in P2):
commun+=1
- else :
- metabolite_recherche=P2[m]
- if (metabolite_recherche in P1):
- commun+=1
- tableau_de_resemblance[l,c]=commun
-
+ tableau_de_resemblance[ligne,colonne]=commun
+ somme_liste+=commun
+ tableau_de_resemblance[ligne,Nombre_de_pathways_totale]=somme_liste
+ tableau_de_resemblance[ligne,Nombre_de_pathways_totale+1]=somme_liste/(Nombre_de_pathways_totale-1)
tableau_approximatif=[]
for line in tableau_de_resemblance:
tableau_approximatif.append(' '.join(map(str, line)))
- tableau_approximatif=np.array(tableau_approximatif)
- tableau_approximatif
+ tableau_approximatif=np.array(tableau_approximatif, dtype=object)
+ print(tableau_approximatif)
ensemble_des_metabolites=[]
nombre_de_metabolites=[]
@@ -156,6 +149,8 @@ def traitement_totale_couverture_pathways_et_métabolites(file,Fichier1,Fichier2
Les_metabolites_et_leurs_pathways = pd.DataFrame(data=Les_metabolites_et_leurs_pathways)
+ Noms_des_Pathways.append("recouvrement_totale")
+ Noms_des_Pathways.append("recouvrement_moyen")
resemblance_des_pathways=[Noms_des_Pathways]
for indice in range(len(tableau_de_resemblance)):
resemblance_des_pathways.append(tableau_de_resemblance[indice])
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