%\VignetteIndexEntry{1. Line command tutorial} %\VignetteKeywords{Line command} %\VignettePackage{BioNetStat} %\VignetteEngine{knitr::knitr}

# Tutorial para uso do BioNetStat em linhas de comando

Após a instalação do BioNetStat explicada em README, é necessário apenas abrir o R e rodar os seguintes comandos.

    library(devtools)
    library(shiny)
    library(BioNetStat)

Um guia de como usar a interface gráfica está nas aba 'Help' da própria interface ou em Tutorial BioNetStat para a interface

## Dados de teste

Para realizar esse tutorial faça o download da tabela de valores das variáveis e dos grupos de variáveis.

## Lendo a tabela de valores das variáveis

A função 'readVarFile', lê apenas os valores numéricos da tabela que serão usados para a construção do grafo. Neste exemplo a tabela 'cancer_data.csv' é formada por valores de expressão de 134 genes.

A função 'doLabels' lê, na mesma tabela, uma coluna que definirá a qual estado cada amostra pertence, definindo quais redes serão comparadas. Neste exemplo as amostras 'cancer_data.csv' são divididas em 4 tecido cancerígenos. Quando não é especificada qual coluna definirá a classificação das amostras a função ira usar a primeira coluna da classe 'factor' (como mostrado no objeto 'labmat'). Quando se deseja especificar qual coluna deverá ser usada e quais estados (tratamentos) serão comparados deve-se usar os argumentos 'factorName' e 'classes', respectivamente (como no objeto labmat2).

Os dados usados neste exemplo

    matriz<-readVarFile(fileName = "~/path_to_file/variablesValue_BioNetStat_tutorial_data.csv",sep = ";",dec=".")

    labmat<-doLabels(fileName = "~/path_to_file/variablesValue_BioNetStat_tutorial_data.csv")

    labmat2<-doLabels(fileName = "~/path_to_file/variablesValue_BioNetStat_tutorial_data.csv",factorName = "histologic_diagnosis",classes = c("Oligodendroglioma","Astrocytoma"))

## Lendo o arquivo que indica os grupos de variáveis

A função readSetFile lê uma tabela que indica os na primeira coluna os nomes dos grupos e nas colunas seguintes as variáveis que pertencem a cada grupo. Neste arquivo, as colunas devem ser delimitadas por tabulação.

    varSets<-readSetFile(fileName = "~/path_to_file/variableSet_BioNetStat_tutorial_data.gmt")

## Escolhendo os parâmetros para construção da matriz de adjacência

Nessa função o usuário escolhe quais os parâmetros para a construção das redes como o método estátístico usado (method), onde é possível escolher entre as correlação de Pearson, Spearman ou Kendall ou então inserir uma função que retorne uma matriz de adjacência. Se o usuário escolher uma das três correlações ele deve selecionar qual valor será usado como força de associação (“corr”, “pvalue”, “fdr”) em 'association', a força que será usada como threshold na construção das redes (“corr”, “pvalue”, “fdr”) e o valor numérico (entre 0 e 1) usado como threshold, em 'thr.value'. Além disso é possivel escolher se a rede terá peso ou não nas arestas em 'weighted'.

    funAdjMat<-adjacencyMatrix(method = "pearson",association = "corr",threshold = "corr",thr.value = 0.5,weighted = T)

## Comparando as redes

A função 'diffNetAnalysis' realiza o teste de comparação de múltiplas redes. Para comparar as redes é necessário escolher um dos métodos de comparação em 'method'. Nos argumentos 'varFile', 'labels' e 'varSets', o usruário insere os objetos da matriz de valores, a classificação das amostras e os grupos de variáveis, respectivamente. A função que constrói a matriz de correlação é inserida em 'adjacencyMatrix'. O usuário deve definir o numero de permutações para o cálculo do p-valor ('numPermutations'), o numero mínimo de vértices usados para construir as redes ('min.vert'). Se o usuário escolher comparar as redes pelas distribuições do espectro ou de grau ele deve selecionar qual medidad de largura de banda será usada em 'options', podendo ser 'bandwidth'='Silverman' ou 'bandwidth'='Sturges'.

    # Choose one structural property
    metodos<-list(spectralDistributionTest, spectralEntropyTest, degreeDistributionTest,degreeCentralityTest,
               betweennessCentralityTest, closenessCentralityTest, eigenvectorCentralityTest,
               clusteringCoefficientTest)

    res<-diffNetAnalysis(method = metodos[[1]],varFile = matriz, labels = labmat, varSets = NULL,adjacencyMatrix = funAdjMat,
                    numPermutations = 1000, min.vert = 10,options = list("bandwidth"="Silverman"))
    res

## Comparando a importância dos vértices

A função 'diffNetAnalysis' também realiza o teste de comparação de vertices em múltiplas redes. Da mesma forma, é necessário escolher um dos métodos de comparação (metodos) em 'method'. Nos argumentos 'varFile', 'labels' e 'varSets', o usruário insere os objetos da matriz de valores, a classificação das amostras e os grupos de variáveis, respectivamente. A função que constrói a matriz de correlação é inserida em 'adjacencyMatrix'. O usuário deve definir o numero de permutações para o cálculo do p-valor ('numPermutations'), o numero mínimo de vértices usados para construir as redes ('min.vert').

    metodos<-list(degreeCentralityVertexTest,betweennessCentralityVertexTest, closenessCentralityVertexTest, eigenvectorCentralityVertexTest,
                  clusteringCoefficientVertexTest)

      res<-diffNetAnalysis(method = metodos[[1]],options = list("bandwidth"="Silverman"),varFile = matriz,
                           labels = labmat, varSets = NULL,adjacencyMatrix = funAdjMat, numPermutations = 1000, print = T,
                           seed = F,min.vert = 10, resultsFile ="resultados.RData" )
      res$all