Pachetul Rnets pentru cartografierea relatiilor in rezistente antimicrobiene (AMR) la populatiile bacteriene. Seturile de relatii estimate sunt tratate ca retele; Numele pachetului, functia de baza si rezultatul analizei, „Rnet”, deriva din sintagma „Reteaua relatiei de rezistenta”. Programele de supraveghere AMR au produs cantitati uriase de date, dar sunt necesare noi metode pentru a interpreta si studia acest volum de date. Pachetul Rnets aplica operatorul de selectie si contractie cel mai putin grafic, denumit si „LASSO grafic”, pentru a determina care rezistente sunt corelate si care sunt independente conditional. Scopul nostru in dezvoltarea acestui pachet a fost de a face metoda Rnets usor accesibila tuturor cercetarilor. Prin urmare, functia de baza din pachet, Rnet accepta intrarea intr-un format utilizat in mod obisnuit, cu date izolate stocate pe randuri si date de concentratie minima inhibitorie (MIC) respective stocate in coloane si produce in mod direct si rapid analize utile cu gestionarea datelor mudane ingrijite in culise. Este inclusa o suita de functii suplimentare pentru a interactiona si a vizualiza rezultatele analizei.
O descriere mai detaliata a metodelor utilizate de pachet sunt disponibile in vinieta inclusa.
Procesul de estimare a unei retele din datele brute MIC poate fi impartit in general in 3 faze primare:
- Selectie de $ \ lambda $
- Inducerea raritatii utilizand graficul LASSO
- Vizualizare si interpretare
Pe scurt, $ \ lambda $ este o penalizare aplicata matricei de corelatie; Valorile $ \ lambda $ mai mari tind sa reduca mai multe corelatii partiale la 0, rezultand retele mai rare, cu margini mai putine. Pentru a produce retele informative, $ \ lambda $ ar trebui sa fie intre cele mai mici si cele mai mari valori absolute ale elementelor matricei de corelatie. Au fost descrise mai multe metode pentru a selecta L1. Functia L1_selection foloseste Abordarea de stabilitate la selectia de regularizare (STARS) propusa de [CITATION NEEDED].
Urmatorul cod va utiliza izolatele E. coli din 2008 in rezultatele MIC NARMS_EC_DATA pentru 15 antimicrobiene. Aceasta functie evalueaza 100 de subseturi de dimensiunea 1200 cu $ \ lambda $ egal cu 0,05, 0,10, …
pprno sin bragas en la calle
me follo a mi tia porno rspañol
supertetas incestos gays
porno hablado español videos de lucio saints
maduras españolas sexo recopilacion pajas
lesbianas incesto venezolanas desnudas
pillados follando española viciosa
todoporno forzadas a follar
chochitos jovenes jovencitas pilladas masturbandose
sexo gratis incesto madre española follando con su hijo
p0rno shemalehd
pareja española follando vidio pirno
incesto xxx maduras lesbianas tetonas
viejas muy calientes abuela enculada
parejitas españolas follando pareja follando en la playa
tetona amateur xxxgay
peliculas porno de incesto gratis incestos jovencitas
xxx prostitutas mujeres fornicando
porno canario bbw abuelas
pajas trans madres que se follan a sus hijos
, 0,45, 0,50 pentru toate E. coli (dureaza ~ 5 minute pe un i7-6700 4,0 GHz cu 16 Gb RAM).
Deoarece metoda StARS se bazeaza pe sub-esantioane aleatorii fara inlocuire, rularea acestui cod va produce rezultate usor diferite. Puteti obtine rezultate consistente intre rulari setand random.seed inainte de a rula acest cod. Rezultatele noastre au fost dupa cum urmeaza:
Penalizarea sugerata va fi cea mai mica $ \ lambda $ pentru care StARS_D <0,05. Aici este 0,25, pe care am gasit-o in mod obisnuit ca o penalitate rezonabila pentru estimarea plaselor R. Cu valoarea $ \ lambda $ selectata, putem estima reteaua pentru cele 15 MIC din setul complet de E. coli din 2008:
Reteaua estimata poate fi trasata prin metoda graficului.
Cea mai recenta versiune stabila a Rnets este disponibila pe GitHub a autorului si poate fi instalata folosind urmatorul cod:
Cea mai recenta ramura de dezvoltare a proiectului, care nu este garantata sa fie stabila, poate fi accesata si din GitHub al autorului utilizand:
Pachetul Rnets are urmatoarele dependente:
- Metoda grafica LASSO este realizata folosind functia glasso din pachetul omonim mentinut de Rob Tibshiriani
- Retelele sunt tratate si trasate utilizand o varietate de functii in pachetul igraph intretinut de Gabor Csardi.
- Agregarea datelor pe mai multe straturi este gestionata utilizand functia eficienta rbindlist din pachetul data.table mentinut de Matt Dowle.
Toate cele trei dependente sunt disponibile pe CRAN incepand cu 1 decembrie 2017.
Daca descoperiti ca parti ale pachetului nu functioneaza conform intentiei, va rugam sa trimiteti problema pe site-ul GitHub al proiectului nostru la: https://GitHub.com/EpidemiologyDVM/Rnets/issues sau contactati autorul la [email protected]
