### R code from vignette source 'BiRewire.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: loadBiRewire ################################################### library(BiRewire) ################################################### ### code chunk number 2: GetABipartiteGraph ################################################### data(BRCA_binary_matrix)##loads an binary genomic event matrix for the ##breast cancer dataset g=birewire.bipartite.from.incidence(BRCA_binary_matrix)##models the dataset ## as igraph bipartite graph ################################################### ### code chunk number 3: PerformAnalisys ################################################### step=5000 max=100*sum(BRCA_binary_matrix) scores<-birewire.analysis.bipartite(BRCA_binary_matrix,step, verbose=FALSE,max.iter=max,n.networks=5,display=F) ################################################### ### code chunk number 4: PerformAnalisysUndirected ################################################### g.und<-erdos.renyi.game(directed=F,loops=F,n=1000,p.or.m=0.01) m.und<-get.adjacency(g.und,sparse=FALSE) step=100 max=100*length(E(g.und)) scores.und<-birewire.analysis.undirected(m.und,step=step, verbose=FALSE,max.iter=max,n.networks=5) ################################################### ### code chunk number 5: Rewire ################################################### m2<-birewire.rewire.bipartite(BRCA_binary_matrix,verbose=FALSE) g2<-birewire.rewire.bipartite(g,verbose=FALSE) ################################################### ### code chunk number 6: RewireUndirected ################################################### m2.und<-birewire.rewire.undirected(m.und,verbose=FALSE) g2.und<-birewire.rewire.undirected(g.und,verbose=FALSE) ################################################### ### code chunk number 7: Similarity ################################################### sc=birewire.similarity(BRCA_binary_matrix,m2) sc=birewire.similarity(BRCA_binary_matrix,t(m2))#also works ################################################### ### code chunk number 8: Projections ################################################### #use a smaller graph! gg <- graph.bipartite( rep(0:1,length=10), c(1:10)) result=birewire.rewire.bipartite.and.projections(gg,step=10, max.iter="n",accuracy=0.00005,verbose=FALSE) plot(result$similarity_scores.proj2,type='l',col='red',ylim=c(0,1)) lines(result$similarity_scores.proj1,type='l',col='blue') legend("top",1, c("Proj2","Proj1"), cex=0.9, col=c("blue","red"), lty=1:1,lwd=3) ################################################### ### code chunk number 9: Sampler Bipartite ################################################### #use a smaller graph! gg <-graph.bipartite(rep(0:1,length=10), c(1:10)) ## NOT RUN ##birewire.sampler.bipartite(get.incidence(g),K=10,path='TESTBIREWIRE',verbose=F) ##unlink('TESTBIREWIRE',recursive = T) ################################################### ### code chunk number 10: Monitoring ################################################### ggg <- graph.bipartite( rep(0:1,length=10), c(1:10)) ## NOT RUN ##birewire.visual.monitoring.bipartite(ggg,display=F,n.networks=10) g <- erdos.renyi.game(1000,0.1) ##birewire.visual.monitoring.undirected(g,display=F,n.networks=10) ################################################### ### code chunk number 11: Induced bipartite and SIF builder ################################################### data(test_dsg) dsg=birewire.induced.bipartite(test_dsg,delimitators=list(negative='-',positive='+')) tmp=birewire.build.dsg(dsg,delimitators=list(negative='-',positive='+')) ################################################### ### code chunk number 12: Rewire dsg ################################################### dsg2=birewire.rewire.dsg(dsg=dsg) tmp=birewire.build.dsg(dsg2,delimitators=list(negative='-',positive='+')) ################################################### ### code chunk number 13: Jacard dsg ################################################### birewire.similarity.dsg(dsg,dsg2) ################################################### ### code chunk number 14: Sampler DSG ################################################### ##NOT RUN ##birewire.sampler.dsg(dsg,K=10,path='TESTBIREWIREDSG',verbose=F, ## delimitators=list(negative='-',positive='+')) ##unlink('TESTBIREWIREDSG',recursive = T) ################################################### ### code chunk number 15: Example general ################################################### ##NOT RUN #ggg <- bipartite.random.game(n1=100,n2=40,p=0.2) #For recovering quickly the bound N we can perform a short analysis #N=birewire.analysis.bipartite(get.incidence(ggg,sparse=F),max.iter=2,step=1)$N #Now we can perform the real analysis #res=birewire.analysis.bipartite(get.incidence(ggg,sparse=F), # max.iter=10*N,n.networks=10) #and monitoring the markov chain #birewire.visual.monitoring.bipartite(ggg,display=T,n.networks=75, # sequence=c(1,10,200,500,"n",10000),ncol=3) #Now we can generate a null model #birewire.sampler.bipartite(ggg,K=10000,path="TESTBIREWIREBIPARTITE")