Найти время слияния ячеек из истории моделируемой сетки - PullRequest
Новая
       14

Найти время слияния ячеек из истории моделируемой сетки

0 голосов
/ 18 февраля 2019

Я пишу симуляцию, которая состоит из nxn сетки ячеек.В разное время симуляции ячейка рисуется случайным образом для «деления».Когда клетка делится, она умирает и создает две дочерние клетки.Одна дочь заменяет исходную ячейку, а другая заменяет случайным образом одного из 8 соседей по сетке.

Сетка кодируется кадром данных с n ^ 2 строками в начале, по одной строке для каждой ячейки (каждая ячейка имеет birth_time = 0, death_time = 50 и parent = 0 в начале).По мере того, как моделирование продолжается, две строки, представляющие дочерние ячейки, добавляются для каждого события деления, и времена смерти родителя (и предшествующего соседа) обновляются.Дочери получают назначенное время рождения = 0, время смерти = 50 и родителя (см. Примеры ниже).

После того, как симуляция была запущена в течение определенного периода времени (50 в примерах ниже), я беру выборку ячеек, которые имеют одинаковую x-координату.Для этих ячеек я хотел бы использовать историческую информацию, закодированную в моем сетке-данных, чтобы найти их времена слияния, то есть время смерти всех ячеек, которые являются предками двух или более ячеек в окончательном образце.Я ищу функцию для выполнения этого в R (или для помощи в создании алгоритма, который я мог бы кодировать в R самостоятельно).

Ниже приведены три примера, которые, я надеюсь, прояснят мои требования:

Test1: 

> grid1
   cellID x_coordinate y_coordinate onEdge parent birth_time death_time
1        1            1            1      1      0          0         50
2        2            2            1      1      0          0         50
3        3            3            1      1      0          0          2
4        4            4            1      1      0          0         50
5        5            5            1      1      0          0         50
6        6            1            2      1      0          0         50
7        7            2            2      0      0          0         50
8        8            3            2      0      0          0          2
9        9            4            2      0      0          0         50
10      10            5            2      1      0          0         50
11      11            1            3      1      0          0         50
12      12            2            3      0      0          0         50
13      13            3            3      0      0          0         12
14      14            4            3      0      0          0         50
15      15            5            3      1      0          0         50
16      16            1            4      1      0          0         50
17      17            2            4      0      0          0         50
18      18            3            4      0      0          0         21
19      19            4            4      0      0          0         50
20      20            5            4      1      0          0         50
21      21            1            5      1      0          0         50
22      22            2            5      1      0          0         50
23      23            3            5      1      0          0         50
24      24            4            5      1      0          0         50
25      25            5            5      1      0          0         50
26      26            3            2      0      8          2         12
27      27            3            1      1      8          2         50
28      28            3            2      0     26         12         33
29      29            3            3      0     26         12         21
30      30            3            3      0     29         21         33
31      31            3            4      0     29         21         45
32      32            3            3      0     30         33         45
33      33            3            2      0     30         33         50
34      34            3            4      0     31         45         50
35      35            3            3      0     31         45         50

Я выбираю склепы, которые существуют в конечное время (50) и имеют x-координату = 3.Обратите внимание, что хотя в этом тестовом примере я выбрал все 5 крипт, в реальном моделировании будет выбрано подмножество.

> sample1
   cellID x_coordinate y_coordinate onEdge parent birth_time death_time
23      23            3            5      1      0          0         50
27      27            3            1      1      8          2         50
33      33            3            2      0     30         33         50
34      34            3            4      0     31         45         50
35      35            3            3      0     31         45         50

В этом примере ячейка в (3,5) не связана с остальными (за исключением псевдо-родительского узла всех ячеек (0). Все остальные четыре ячейки связаны, и есть3 события деления, которые являются информативными для филогении: 

> res1
  cellID x_coordinate y_coordinate onEdge parent birth_time death_time
1       8            3            2      0      0          0          2
3      29            3            3      0     26         12         21
5      31            3            4      0     29         21         45

Дерево ниже показывает отношения, которые я пытаюсь захватить enter image description here

Вот еще два примера: Test2: 

> grid2
   cellID x_coordinate y_coordinate onEdge parent birth_time death_time
1        1            1            1      1      0          0         50
2        2            2            1      1      0          0          2
3        3            3            1      1      0          0         50
4        4            4            1      1      0          0         45
5        5            5            1      1      0          0         50
6        6            1            2      1      0          0         50
7        7            2            2      0      0          0          2
8        8            3            2      0      0          0         45
9        9            4            2      0      0          0         21
10      10            5            2      1      0          0         21
11      11            1            3      1      0          0         50
12      12            2            3      0      0          0         50
13      13            3            3      0      0          0         33
14      14            4            3      0      0          0         50
15      15            5            3      1      0          0         50
16      16            1            4      1      0          0         50
17      17            2            4      0      0          0         33
18      18            3            4      0      0          0         12
19      19            4            4      0      0          0         50
20      20            5            4      1      0          0         50
21      21            1            5      1      0          0         50
22      22            2            5      1      0          0         50
23      23            3            5      1      0          0         50
24      24            4            5      1      0          0         12
25      25            5            5      1      0          0         50
26      26            2            2      0      7          2         50
27      27            2            1      1      7          2         50
28      28            3            4      0     18         12         50
29      29            4            5      1     18         12         50
30      30            4            2      0      9         21         50
31      31            5            2      1      9         21         50
32      32            2            4      0     17         33         50
33      33            3            3      0     17         33         50
34      34            3            2      0      8         45         50
35      35            4            1      1      8         45         50

> sample2
   cellID x_coordinate y_coordinate onEdge parent birth_time death_time
3        3            3            1      1      0          0         50
23      23            3            5      1      0          0         50
28      28            3            4      0     18         12         50
33      33            3            3      0     17         33         50
34      34            3            2      0      8         45         50

Ячейки в sample2 абсолютно не связаны (их последний общий предок - псевдоузел 0.) Функция не должна возвращать ничего (или тольковремя 0).

Test3: 

> grid3
   cellID x_coordinate y_coordinate onEdge parent birth_time death_time
1        1            1            1      1      0          0         50
2        2            2            1      1      0          0         50
3        3            3            1      1      0          0         50
4        4            4            1      1      0          0         50
5        5            5            1      1      0          0         50
6        6            1            2      1      0          0         50
7        7            2            2      0      0          0         31
8        8            3            2      0      0          0         34
9        9            4            2      0      0          0         37
10      10            5            2      1      0          0         50
11      11            1            3      1      0          0         50
12      12            2            3      0      0          0         22
13      13            3            3      0      0          0          8
14      14            4            3      0      0          0          8
15      15            5            3      1      0          0          6
16      16            1            4      1      0          0         50
17      17            2            4      0      0          0          2
18      18            3            4      0      0          0          2
19      19            4            4      0      0          0          3
20      20            5            4      1      0          0         50
21      21            1            5      1      0          0         50
22      22            2            5      1      0          0         50
23      23            3            5      1      0          0         50
24      24            4            5      1      0          0         50
25      25            5            5      1      0          0         50
26      26            2            4      0     17          2         50
27      27            3            4      0     17          2          3
28      28            3            4      0     27          3         45
29      29            4            4      0     27          3          6
30      30            4            4      0     29          6         50
31      31            5            3      1     29          6         50
32      32            4            3      0     14          8         50
33      33            3            3      0     14          8         22
34      34            3            3      0     33         22         45
35      35            2            3      0     33         22         31
36      36            2            3      0     35         31         50
37      37            2            2      0     35         31         34
38      38            2            2      0     37         34         50
39      39            3            2      0     37         34         37
40      40            3            2      0     39         37         49
41      41            4            2      0     39         37         50
42      42            3            3      0     34         45         49
43      43            3            4      0     34         45         50
44      44            3            3      0     42         49         50
45      45            3            2      0     42         49         50

> sample3 <- subset(grid3, x_coordinate==3 & death_time==50)
> sample3
   cellID x_coordinate y_coordinate onEdge parent birth_time death_time
3        3            3            1      1      0          0         50
23      23            3            5      1      0          0         50
43      43            3            4      0     34         45         50
44      44            3            3      0     42         49         50
45      45            3            2      0     42         49         50

В этой сетке много событий, перекрывающих координату x 3, но только два являются информативными: 

> res3
  cellID x_coordinate y_coordinate onEdge parent birth_time death_time
1      42            3            3      0     34         45         49
2      34            3            3      0     33         22         45

Если кто-либополезно, вот мой полу-грубый рисунок состояния каждой сетки в каждый момент времени (игнорируйте две верхние строки): enter image description here

Большое спасибо за вашу помощь!

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 28 февраля 2019

Для будущих читателей я понимаю, что вопрос довольно сложный и трудный для понимания.Я прошу прощения за это.

В итоге я решил свою проблему, добавив к сеткам данных атрибут «pathString» в форме 0/1, 0/1/27 и т. Д., Где для каждой ячейки ячейка хранит всех своих предков, а также'сам'.

Затем я мог бы использовать функцию as.Node() в пакете data.tree в R, чтобы преобразовать мою сетку в объект дерева, который впоследствии можно преобразовать в объект phylo с помощью функции as.phylo() в ape.Как только ячейки сэмплов сохраняются в виде дерева, существующие функции в ape и ggtree упрощают все остальное.

См. data(acme) пакета data.tree и пример #Tree здесь: https://rdrr.io/cran/data.tree/man/as.Node.data.frame.html

0 голосов
/ 20 февраля 2019

Ваша проблема трудна для понимания, и я не до конца понимаю, что вам нужно и почему каждая строка данных выбрана для результата.Моя функция проверяет предков в каждом поколении тех, кто выживает в местном районе, и возвращает их информацию.Возможно, это поможет вам решить вашу проблему. 

find.elders = function(x, dead, dat){
 locals = dat[dat$x_coordinate == x & dat$death_time != dead,]
 survivors = dat[dat$x_coordinate == x & dat$death_time == dead,]
 anc = survivors$parent
 res = NULL
 while(any(anc != 0)){
     anc = anc[anc > 0]
     cat("Ancestors:", anc, "\n")
     res = c(res, which(locals$parent %in% anc))
     survivors = locals[locals$cellID %in% anc,]
     anc = survivors$parent
 }
#res = c(res, which(locals$parent %in% anc))
locals[res,]
}

find.elders(3, 50, grid1)
...