Discussion :

[Buide]

Bonjour,

Voilà mon problème: j'ai utilisé un algorithme dynamique pour remplir une matrice de score possible. En gros on a 4 possibilités par position et un nombre positions variant de 6 à 17. Je suis obligé d'utiliser un programme dynamique à cause du nombre de chemin (4^17 c'est plutôt gros) (Pour ceux que ça intéresse: noble.gs.washington.edu/~wnoble/genome373/lectures/kidd_g373_PSSMp-values.ppt --> Attention c'est un power point)

La dernière ligne de cette matrice comprend tout les scores possible allant de 1 à N. Dans chaque case de cette dernière ligne se trouve le nombre de chemin y menant. Par exemple, si j'ai 4 chemin permettant de faire le score 10. J'ai mis dans la case 10 le score 4. Jusque là aucun soucis. Mon programme fonctionne à la perfection.
Le but est ensuite d'utiliser cette matrice pour en faire des statistiques (calcul de p value ...).
Le problème est à ce niveau là. Je peux représenter la distribution de mon score avec bar ...
Mais malheureusement aucune statistique n'est prévu pour bar tout est prévu pour hist... Et hist n'est pas utilisable étant donné que ma matrice contient un bon nombre de 0...
Mon problème est donc de transformer ce bar en un hist... J'ai bien pensé à remplir une matrice avec, pour reprendre l'exemple d'avant, 4 fois le score 10 et après faire son histogram... Mais voilà 17^4 c'est énorme... Et chaque fois que j'essaie, Matlab plante ou ne vas pas jusqu'au bout...
Quelqu'un a une idée ???
Je laisse mon code au cas ou:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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load motif
N=100;
threshold = [];
p_value=[];
for p=16:16%length(motif.TF)
    mean_bar = 0;
    std_bar = 0;
    thresh_modified =0;
    min_mat=0;
    scaling=0;
    modified_mat =0;
    max_modi= 0;
    disp(p);
    min_mat = min(min(motif.matrix{p}));
    modified_mat = motif.matrix{p}-min_mat;
    max_modi = max(max(modified_mat));
    scaling = N/max_modi;
    modified_mat = modified_mat*scaling;
    modified_mat = round(modified_mat);
    dynamic_mat=zeros(length(modified_mat),(length(modified_mat)*N)+1);
    for a=1:4
        i=modified_mat(a,1);
        dynamic_mat(1,i+1)= dynamic_mat(1,i+1) + 1; %%% i+1 due to matlab indices
    end
    for k=2:length(modified_mat)
        for t=1:4
            h=modified_mat(t,k);
            [e b] = find(dynamic_mat(k-1,:)~=0);
            for j=b
                dynamic_mat(k,j+h)=dynamic_mat(k,j+h)+dynamic_mat(k-1,j);
            end
        end
    end
   bar(dynamic_mat(length(modified_mat),:));

[Jerome Briot]

J'ai repris l'algorithme décrit dans le PowerPoint et je suis arrivé à un code similaire au tien (sans chercher à l'optimiser) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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X = [-3.8  1.9  0.1  1.2
    -1.5 -3.8 -0.8 -1.0
    -1.3 -4.8 -0.6 -0.7
    1.7 -3.2  0.8 -0.9];
 
X = X-min(X(:));
X = X/max(X(:));
 
N = 10;
 
X = X*N;
 
X = round(X);
 
M = size(X,2);
 
T = zeros(M,M*N+1);
 
for n = 1:size(X,1)
    idx = X(n,1)+1;
    T(1,idx) = T(1,idx)+1;
end
 
for m = 2:M
    for n = 1:size(X,1)
        idx = find(T(m-1,:));
        for k = 1:numel(idx)
            T(m,X(n,m)+idx(k)) = T(m,X(n,m)+idx(k))+T(m-1,idx(k));
        end
    end
end
 
fmt = [repmat('%3d',1,M*N+1) '\n'];
fprintf(fmt, T.');
 
figure
bar(0:M*N,T(end,:),1)

Et comme on ne se sert que de la dernière ligne du tableau final T, alors on peut limiter son nombre de ligne à 2 :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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X = [-3.8  1.9  0.1  1.2
    -1.5 -3.8 -0.8 -1.0
    -1.3 -4.8 -0.6 -0.7
    1.7 -3.2  0.8 -0.9];
 
X = X-min(X(:));
X = X/max(X(:));
 
N = 10;
 
X = X*N;
 
X = round(X);
 
M = size(X,2);
 
T = zeros(2,M*N+1);
 
for n = 1:size(X,1)
    idx = X(n,1)+1;
    T(1,idx) = T(1,idx)+1;
end
 
for m = 2:M
    T(2,:) = 0;
    for n = 1:size(X,1)
        idx = find(T(1,:));
        for k = 1:numel(idx)
            T(2,X(n,m)+idx(k)) = T(2,X(n,m)+idx(k))+T(1,idx(k));
        end
    end
    T(1,:) = T(2,:);
end
 
fmt = [repmat('%3d',1,M*N+1) '\n'];
fprintf(fmt, T.');
 
figure
bar(0:M*N,T(2,:),1)

Maintenant, je ne comprends pas où se situe ton problème.

Dans ton cas, quelles sont les dimensions du tableau initiale X, et que vaut la variable N ?

Quelles opérations compte tu faire avec la dernière ligne du tableau final T ?

[Buide]

Salut,

Alors la dimension typique de N c'est 1000 et la longueur du tableau initiale est comprises entre 5 et 20...

Mais au final bar convient très bien. Puisque de toutes manières les statistiques que j'aurais aimé sortir avec histfit n'aurait eu aucune valeur, les distributions étant très... différentes entre elles ....

Merci quand même !