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Fgsea_5min_mapDIA<-data.frame("time"=rep("5min",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel5min_pc$NES,NA,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel5min_pc_H358_10000$NES))
Fgsea_1h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("1h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel1h_pc$NES,Fgsea_mapDIA_H358_Sel1h_pc_FDR$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel1h_pc_H358_10000$NES))
Fgsea_6h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("6h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel6h_pc$NES,Fgsea_mapDIA_H358_Sel6h_pc_FDR$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel6h_pc_H358_10000$NES))
Fgsea_24h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("24h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel24h_pc$NES,Fgsea_mapDIA_H358_Sel24h_pc_FDR$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel24h_pc_H358_10000$NES))
Fgsea_5min_mapDIA<-data.frame("time"=rep("5min",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel5min_pc$NES,NA,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel5min_pc_H358_10000$NES))
Fgsea_1h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("1h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel1h_pc$NES,Fgsea_mapDIA_H358_Sel1h_pc_FDR$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel1h_pc_H358_10000$NES))
Fgsea_24h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("24h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel24h_pc$NES,Fgsea_mapDIA_H358_Sel24h_pc_FDR$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel24h_pc_H358_10000$NES))
Fgsea_mapDIA_H358_Sel1h_pc_FDR
Fgsea_mapDIA_H358_Sel6h_pc_FDR
Fgsea_1h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("1h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel1h_pc$NES,NA,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel1h_pc_H358_10000$NES))
Fgsea_6h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("6h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel6h_pc$NES,NA,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel6h_pc_H358_10000$NES))
Fgsea_24h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("24h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel24h_pc$NES,Fgsea_mapDIA_H358_Sel24h_pc_FDR$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel24h_pc_H358_10000$NES))
Fgsea_all<-rbind(Fgsea_5min_mapDIA,Fgsea_1h_mapDIA,Fgsea_6h_mapDIA,Fgsea_24h_mapDIA)
method=c("log2FC","mapDIA","VIPER")
Fgsea_5min_mapDIA<-data.frame("time"=rep("5min",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel5min_pc$NES,NA,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel5min_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_1h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("1h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel1h_pc$NES,NA,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel1h_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_6h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("6h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel6h_pc$NES,NA,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel6h_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_24h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("24h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel24h_pc$NES,Fgsea_mapDIA_H358_Sel24h_pc_FDR$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel24h_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_all<-rbind(Fgsea_5min_mapDIA,Fgsea_1h_mapDIA,Fgsea_6h_mapDIA,Fgsea_24h_mapDIA)
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method))+
ggtitle()
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method))
p
View(Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel6h_pc_H358_10000)
?geom_line
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method))
p
View(Fgsea_dDPI_Sel5min_pc_H358_10000)
View(Fgsea_dDPI_Sel1h_pc_H358_10000)
View(Fgsea_dDPI_Sel6h_pc_H358_10000)
View(Fgsea_dDPI_Sel24h_pc_H358_10000)
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES))+geom_line(aes(color=method,linetype='dashed'))+geom_point(aes(color=method))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,linetype='dashed'))+geom_point(aes(color=method))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method))
p
View(Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel1h_pc_H358_10000)
Fgsea_5min_mapDIA<-data.frame("time"=rep("5min",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel5min_pc$NES,NA,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel5min_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_1h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("1h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel1h_pc$NES,NA,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel1h_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_6h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("6h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel6h_pc$NES,NA,1.53),"method"=method)
Fgsea_24h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("24h",3),"NES"=c(Fgsea_mapDIA_H358_Sel24h_pc$NES,Fgsea_mapDIA_H358_Sel24h_pc_FDR$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel24h_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_all<-rbind(Fgsea_5min_mapDIA,Fgsea_1h_mapDIA,Fgsea_6h_mapDIA,Fgsea_24h_mapDIA)
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method))
p
View(Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel24h_pc_H358_10000)
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method,shape=method))
ggtitle("GSEA H358 Selumetinib")
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size="5"))
ggtitle("GSEA H358 Selumetinib")
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size="10"))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size="20"))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=20))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=10))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=5))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=5))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=5))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=5))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=2))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=5))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=2))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=3))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=2))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=3)) + ggtitle("H358 Selumetinib")
p
method=c("hpARACNe (dDPI)","COAD","ARACNe (MEK regulon updated)", "PC interactome")
Fgsea_5min_mapDIA<-data.frame("time"=rep("5min",3),"NES"=c(Fgsea_dDPI_Sel5min_pc_H358_10000$NES,Fgsea_COAD_Sel5min_pc_H358_10000$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel5min_pc_H358_10000$NES,Fgsea_PC_Sel5min_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_1h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("1h",3),"NES"=c(Fgsea_dDPI_Sel1h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_COAD_Sel1h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel1h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_PC_Sel1h_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_6h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("6h",3),"NES"=c(Fgsea_dDPI_Sel6h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_COAD_Sel6h_pc_H358_10000$NES,1.53,Fgsea_PC_Sel6h_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_24h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("24h",3),"NES"=c(Fgsea_dDPI_Sel24h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_COAD_Sel24h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel24h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_PC_Sel24h_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_all<-rbind(Fgsea_5min_mapDIA,Fgsea_1h_mapDIA,Fgsea_6h_mapDIA,Fgsea_24h_mapDIA)
Fgsea_5min_mapDIA<-data.frame("time"=rep("5min",4),"NES"=c(Fgsea_dDPI_Sel5min_pc_H358_10000$NES,Fgsea_COAD_Sel5min_pc_H358_10000$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel5min_pc_H358_10000$NES,Fgsea_PC_Sel5min_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_1h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("1h",4),"NES"=c(Fgsea_dDPI_Sel1h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_COAD_Sel1h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel1h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_PC_Sel1h_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_6h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("6h",4),"NES"=c(Fgsea_dDPI_Sel6h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_COAD_Sel6h_pc_H358_10000$NES,1.53,Fgsea_PC_Sel6h_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_24h_mapDIA<-data.frame("time"=rep("24h",4),"NES"=c(Fgsea_dDPI_Sel24h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_COAD_Sel24h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_oldARACNeAP_MEKcorrected_Sel24h_pc_H358_10000$NES,Fgsea_PC_Sel24h_pc_H358_10000$NES),"method"=method)
Fgsea_all<-rbind(Fgsea_5min_mapDIA,Fgsea_1h_mapDIA,Fgsea_6h_mapDIA,Fgsea_24h_mapDIA)
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size="5"))
ggtitle("GSEA H358 Selumetinib")
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=2))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=5))
+ ggtitle("GSEA H358 Selumetinib - interactomes")
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=2))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=5))+ ggtitle("GSEA H358 Selumetinib - interactomes")
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=2))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=3))+ ggtitle("GSEA H358 Selumetinib - interactomes")
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=2))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=3))+ ggtitle("GSEA H358 Selumetinib - interactomes")+scale_color_manual(values=c("orange", "pink", "blue","gray"))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=2))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=3))+ ggtitle("GSEA H358 Selumetinib - interactomes")+scale_color_manual(values=c("orange", "pink", "cornflowerblue","gray"))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=2))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=3))+ ggtitle("GSEA H358 Selumetinib - interactomes")+scale_color_manual(values=c("cornflowerblue", "blueviolet", "orange","azure4"))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=2))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=3))+ ggtitle("GSEA H358 Selumetinib - interactomes")+scale_color_manual(values=c("cornflowerblue", "blueviolet", "orange","azure4"))+scale_shape_manual(values=c(0,5,6,7))
p
p<-ggplot(data=Fgsea_all,aes(x=time,y=NES,group=method))+geom_line(aes(color=method,size=2))+geom_point(aes(color=method,shape=method,size=3))+ ggtitle("GSEA H358 Selumetinib - interactomes")+scale_color_manual(values=c("cornflowerblue", "blueviolet", "orange","azure4"))+scale_shape_manual(values=c(15,17,18,19))
p
load("~/Scrivania/Tutto/NSCL-KRAS-cell-lines-creo-drugs/Califano_collaboration/metaVIPER_GIUGNO_OK/metaVIPER_results/regulon_pruned/BASELINE_asnull_pruned/metaviper_baselineasnull_eachdrug_pruned.RData")
load("~/Scrivania/Tutto/NSCL-KRAS-cell-lines-creo-drugs/Califano_collaboration/metaVIPER_GIUGNO_OK/metaVIPER_results/regulon_pruned/BASELINE_asnull_pruned/metaviper_baselineasnull_eachdrug_STOUFFER_pruned.RData")
load("~/Scrivania/Tutto/NSCL-KRAS-cell-lines-creo-drugs/Califano_collaboration/metaVIPER_GIUGNO_OK/metaVIPER_results/regulon_pruned/BASELINE_asnull_pruned/metaviper_baselineasnull_pruned.RData")
View(vpres_baseline)
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("WGCNA")
library(vipe)
library(viper)
load("~/Scrivania/Tutto/NSCL-KRAS-cell-lines-creo-drugs/Califano_collaboration/metaVIPER_GIUGNO_OK/DP_GP_cluster-master/DPGP_results_mapDIA_SCALED/pea_on_cluster_DPGP_mapDIA_SCALED.RData")
View(all_pea)
A<-all_pea$A549_SelEve_
View(A)
A<-subset(A,p.adjust<0.05)
View(A)
View(A)
A<-subset(A,A$p.adjust<0.05)
B<-subset(A,A$p.adjust<0.05)
B<-select(A,A$p.adjust<0.05)
library(dplyr)
B<-select(A,A$p.adjust<0.05)
B<-select(A,p.adjust<0.05)
library(ReactomePA)
?enrichPathway
load("~/Scrivania/Tutto/NSCL-KRAS-cell-lines-creo-drugs/Califano_collaboration/metaVIPER_GIUGNO_OK/metaVIPER_results/no_phosph_site/regulon_pruned/BASELINE_asnull_pruned/pea_on_cluster_DPGP_metaviper_nophosphsite_defaultsampling.RData")
View(all_pea)
all_pea
all_pea$A549_SelTam_
all_pea$A549_Sel_
A<-as.data.frame(all_pea$A549_Sel_)
View(A)
library(ReactomePA)
?enrichPathway
load("~/Scrivania/Tutto/NSCL-KRAS-cell-lines-creo-drugs/Califano_collaboration/metaVIPER_GIUGNO_OK/VIPER_results/regulon_RPPA_ARACNe/BASELINE_asnull/FGSEA/fgsea_Selumetinib.RData")
View(res_gsea_subs_Sel)
View(res_gsea_subs_Sel)
A549<-subset(res_gsea_subs_Sel,res_gsea_subs_Sel$cl_tag=='A549')
View(A549)
27-16
68-55
load("~/Scrivania/Tutto/NSCL-KRAS-cell-lines-creo-drugs/Califano_collaboration/metaVIPER_GIUGNO_OK/VIPER_results/regulon_RPPA_ARACNe/BASELINE_asnull/pea_on_cluster_DPGP_viper_defaultsampling.RData")
h2122<-all_pea$H2122_SelTam_
View(h2122)
h2122_1<-subset(h2122,h2122$module==1)
View(h2122_1)
h2122_1<-subset(h2122_1,h2122$p.adjust<0.05)
h2122_1<-subset(h2122_1,h2122$qvalue<0.05)
h2122_2<-subset(h2122,h2122$module==2)
View(h2122_2)
h2122_11<-subset(h2122,h2122$module==11)
View(h2122_11)
h2122_9<-subset(h2122,h2122$module==9)
View(h2122_9)
h522<-all_pea$H522_SelTam_
h522_5<-subset(h522,h522$module==5)
h522_6<-subset(h522,h522$module==6)
h522_8<-subset(h522,h522$module==8)
View(h522_5)
View(h522_6)
View(h522_8)
library(pheatmap)
pheatmap
library(pheatmap)
library(RColorBrewer)
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(data.table)
install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
install.packages(c("backports", "BiocManager", "callr", "curl", "data.table", "devtools", "digest", "dtwclust", "ellipsis", "gridSVG", "haven", "Hmisc", "hms", "htmlTable", "htmltools", "htmlwidgets", "httpuv", "knitr", "lambda.r", "later", "matrixStats", "pkgbuild", "pkgconfig", "promises", "purrr", "Rcpp", "RcppArmadillo", "RcppParallel", "RcppThread", "rlang", "rmarkdown", "roxygen2", "rvcheck", "rvest", "shiny", "survival", "testthat", "tidyr", "tinytex", "xfun"))
install.packages("devtools")
install.packages("RCurl")
install.packages("RCurl")
install.packages("devtools")
install.packages("rversions")
install.packages("devtools")
install.packages("devtools")
setwd("~/Scrivania/Tutto/NSCL-KRAS-cell-lines-creo-drugs/Califano_collaboration/metaVIPER_JUNE2019_OK")
library(data.table)
#library(fgsea)
library(tidyr)
library(plyr)
library(dplyr)
library(ReactomePA)
library(org.Hs.eg.db)
library(clusterProfiler)
library(UniProt.ws)
#source('../gsea_function.R')
#load metaVIPER results
load('../VIPER_results/regulon_RPPA_ARACNe/DMSO_asnull/viper_dmsoasnull_eachdrug_STOUFFER.RData')
setwd("~/Scrivania/Tutto/NSCL-KRAS-cell-lines-creo-drugs/Califano_collaboration/metaVIPER_JUNE2019_OK/DP_GP_cluster-master")
library(data.table)
#library(fgsea)
library(tidyr)
library(plyr)
library(dplyr)
library(ReactomePA)
library(org.Hs.eg.db)
library(clusterProfiler)
library(UniProt.ws)
#source('../gsea_function.R')
#load metaVIPER results
load('../VIPER_results/regulon_RPPA_ARACNe/DMSO_asnull/viper_dmsoasnull_eachdrug_STOUFFER.RData')
source('~/Scrivania/Tutto/NSCL-KRAS-cell-lines-creo-drugs/Califano_collaboration/metaVIPER_JUNE2019_OK/my_DPGP_analysis.R', echo=TRUE)
View(vpres_dmso_Sel_stouffer)
tag2='A549_Sel_'
tag<-tag2[i]
input<-paste0('txt_viper_DMSO_asnull/viper_DMSO_asnull',tag,'.txt')
newdir<-paste0('DPGP_results_viper_DMSO_asnull_defaultsampling/',tag)
dir.create(newdir)
newdir<-paste0('DPGP_results_viper_DMSO_asnull_defaultsampling/',tag)
tag=tag2
input<-paste0('txt_viper_DMSO_asnull/viper_DMSO_asnull',tag,'.txt')
newdir<-paste0('DPGP_results_viper_DMSO_asnull_defaultsampling/',tag)
dir.create(newdir)
dir.create(newdir)
output<-paste0(newdir,'/',tag)
command<-paste(DPGP.call,' -i ',input,' -o ',output,' -p pdf --plot --cluster_uncertainty_estimate',sep="")
system(command)
command<-paste(python3 DPGP.call,' -i ',input,' -o ',output,' -p pdf --plot --cluster_uncertainty_estimate',sep="")
system(command)
system(command)
system(command)
library(demand)
BiocManager::install("DeMAND")
library(DeMAND)
data(inputExample)
dobj <- demandClass(exp=bcellExp, anno=bcellAnno, network=bcellNetwork)
printDeMAND(dobj)
dobj <- runDeMAND(dobj, fgIndex=caseIndex, bgIndex=controlIndex)
printDeMAND(dobj)
View(bcellExp)
View(bcellExp)
View(bcellAnno)
View(bcellNetwork)
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(rmarkdown)
library(ggplot2)
library("scales")
library(R0)
library(xts)
library(EpiEstim)
library(EpiNow)
library(rmarkdown)
library(ggplot2)
library("scales")
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(rmarkdown)
library(ggplot2)
library("scales")
library(R0)
library(xts)
library(EpiEstim)
#library(EpiNow)
#library(EpiSoon)
library(incidence)
library(tidyverse)
covid19_regioni <- read.csv("~/COVID-19/dati-regioni/dpc-covid19-ita-regioni.csv")
PopolazioniRegione <- read.csv("~/PopolazioniRegione.csv", sep=";")
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(rmarkdown)
library(ggplot2)
library("scales")
library(R0)
library(xts)
library(EpiEstim)
#library(EpiNow)
#library(EpiSoon)
library(incidence)
library(tidyverse)
covid19_regioni <- read.csv("~/COVID-19/dati-regioni/dpc-covid19-ita-regioni.csv")
#PopolazioniRegione <- read.csv("~/PopolazioniRegione.csv", sep=";")
covid19_regioni_pop <- merge(covid19_regioni,PopolazioniRegione,by=c("codice_regione"))
PopolazioniRegione <- read.csv("~/PopolazioniRegione.csv", sep=";")
covid19_regioni_pop <- merge(covid19_regioni,PopolazioniRegione,by=c("codice_regione"))
covid19_regioni_pop$Osp_100k<-covid19_regioni_pop$totale_ospedalizzati/covid19_regioni_pop$popolazione*100000
PopolazioniRegione <- read.csv("~/PopolazioniRegione.csv", sep=";")
covid19_regioni_pop <- merge(covid19_regioni,PopolazioniRegione,by=c("codice_regione"))
covid19_regioni_pop$Osp_100k<-covid19_regioni_pop$totale_ospedalizzati/covid19_regioni_pop$popolazione*100000
View(covid19_regioni)
View(PopolazioniRegione)
colnames(PopolazioniRegione)<-'codice_regione'
PopolazioniRegione <- read.csv("~/PopolazioniRegione.csv", sep=";")
covid19_regioni_pop <- merge(covid19_regioni,PopolazioniRegione,by=c("codice_regione"))
covid19_regioni_pop$Osp_100k<-covid19_regioni_pop$totale_ospedalizzati/covid19_regioni_pop$popolazione*100000
colnames(PopolazioniRegione)<-'codice_regione'
covid19_regioni_pop <- merge(covid19_regioni,PopolazioniRegione,by=c("codice_regione"))
covid19_regioni_pop$Osp_100k<-covid19_regioni_pop$totale_ospedalizzati/covid19_regioni_pop$popolazione*100000
nord_centro=appoggio<-subset(covid19_regioni_pop,codice_regione==3 | codice_regione==10 | codice_regione==11 | codice_regione==12 |codice_regione==8 | codice_regione==9 | codice_regione==1 | codice_regione==5)
nord_centro=appoggio<-subset(covid19_regioni_pop,codice_regione==3 | codice_regione==10 | codice_regione==12 |codice_regione==8 |  codice_regione==1 | codice_regione==5)
umbria_confini=appoggio<-subset(covid19_regioni_pop,codice_regione==9 | codice_regione==10 | codice_regione==12 |codice_regione==11)
prova_tamponi<-subset(nord_centro,as.Date(substr(data,1,10),format("%Y-%m-%d"))>=as.Date("2020-03-05"))
dataset_scatter<-subset(covid19_regioni_pop,as.Date(substr(data,1,10),format("%Y-%m-%d"))>=as.Date("2020-03-06"))
```
```{r plot9, echo=FALSE,warning=FALSE,message=FALSE,error=FALSE}
dataset_ordinato_data_regione=nord_centro[order(nord_centro$denominazione_regione,nord_centro$data),]
umbria=appoggio_u<-subset(dataset_ordinato_data_regione,denominazione_regione== "Umbria")
umbria$data= as.Date(substr(umbria$data,1,10),format("%Y-%m-%d"))
lombardia=appoggio_l<-subset(dataset_ordinato_data_regione,denominazione_regione== "Lombardia")
veneto=appoggio_v<-subset(dataset_ordinato_data_regione,denominazione_regione== "Veneto")
piemonte=appoggio_p<-subset(dataset_ordinato_data_regione,denominazione_regione== "Piemonte")
emilia_romagna=appoggio_e<-subset(dataset_ordinato_data_regione,denominazione_regione== "Emilia-Romagna")
#dataset deceduti e data
heatmap_deceduti <- data.frame("lombardia" = lombardia$deceduti, "umbria" = umbria$deceduti,"veneto"=veneto$deceduti,"piemonte" = piemonte$deceduti, "emilia_romagna"=emilia_romagna$deceduti)
rownames(heatmap_deceduti ) <- umbria$data
#dataset totale casi
heatmap_totalecasi <- data.frame("lombardia" = lombardia$totale_casi, "umbria" = umbria$totale_casi,"veneto"=veneto$totale_casi,"piemonte" = piemonte$totale_casi, "emilia_romagna"=emilia_romagna$totale_casi)
rownames(heatmap_totalecasi ) <- umbria$data
#dataset nuovi positivi
heatmap_nuovipositivi <- data.frame("lombardia" = lombardia$nuovi_positivi, "umbria" = umbria$nuovi_positivi,"veneto"=veneto$nuovi_positivi,"piemonte" = piemonte$nuovi_positivi, "emilia_romagna"=emilia_romagna$nuovi_positivi)
rownames(heatmap_nuovipositivi ) <- umbria$data
#totale ospedalizzati
heatmap_totaleosp <- data.frame("lombardia" = lombardia$totale_ospedalizzati, "umbria" = umbria$totale_ospedalizzati,"veneto"=veneto$totale_ospedalizzati,"piemonte" = piemonte$totale_ospedalizzati, "emilia_romagna"=emilia_romagna$totale_ospedalizzati)
rownames(heatmap_totaleosp ) <- umbria$data
```
dataset_ordinato_data_regione=nord_centro[order(nord_centro$denominazione_regione,nord_centro$data),]
covid19_regioni_pop <- merge(covid19_regioni,PopolazioniRegione,by=c("codice_regione"))
PopolazioniRegione <- read.csv("~/PopolazioniRegione.csv", sep=";")
PopolazioniRegione <- read.csv("~/PopolazioniRegione.csv", sep=",")
covid19_regioni_pop <- merge(covid19_regioni,PopolazioniRegione,by=c("codice_regione"))
covid19_regioni_pop$Osp_100k<-covid19_regioni_pop$totale_ospedalizzati/covid19_regioni_pop$popolazione*100000
nord_centro=appoggio<-subset(covid19_regioni_pop,codice_regione==3 | codice_regione==10 | codice_regione==11 | codice_regione==12 |codice_regione==8 | codice_regione==9 | codice_regione==1 | codice_regione==5)
nord_centro=appoggio<-subset(covid19_regioni_pop,codice_regione==3 | codice_regione==10 | codice_regione==12 |codice_regione==8 |  codice_regione==1 | codice_regione==5)
umbria_confini=appoggio<-subset(covid19_regioni_pop,codice_regione==9 | codice_regione==10 | codice_regione==12 |codice_regione==11)
prova_tamponi<-subset(nord_centro,as.Date(substr(data,1,10),format("%Y-%m-%d"))>=as.Date("2020-03-05"))
dataset_scatter<-subset(covid19_regioni_pop,as.Date(substr(data,1,10),format("%Y-%m-%d"))>=as.Date("2020-03-06"))
dataset_ordinato_data_regione=nord_centro[order(nord_centro$denominazione_regione,nord_centro$data),]
umbria=appoggio_u<-subset(dataset_ordinato_data_regione,denominazione_regione== "Umbria")
umbria$data= as.Date(substr(umbria$data,1,10),format("%Y-%m-%d"))
lombardia=appoggio_l<-subset(dataset_ordinato_data_regione,denominazione_regione== "Lombardia")
veneto=appoggio_v<-subset(dataset_ordinato_data_regione,denominazione_regione== "Veneto")
piemonte=appoggio_p<-subset(dataset_ordinato_data_regione,denominazione_regione== "Piemonte")
emilia_romagna=appoggio_e<-subset(dataset_ordinato_data_regione,denominazione_regione== "Emilia-Romagna")
#dataset deceduti e data
heatmap_deceduti <- data.frame("lombardia" = lombardia$deceduti, "umbria" = umbria$deceduti,"veneto"=veneto$deceduti,"piemonte" = piemonte$deceduti, "emilia_romagna"=emilia_romagna$deceduti)
rownames(heatmap_deceduti ) <- umbria$data
heatmap_totalecasi <- data.frame("lombardia" = lombardia$totale_casi, "umbria" = umbria$totale_casi,"veneto"=veneto$totale_casi,"piemonte" = piemonte$totale_casi, "emilia_romagna"=emilia_romagna$totale_casi)
rownames(heatmap_totalecasi ) <- umbria$data
#dataset nuovi positivi
heatmap_nuovipositivi <- data.frame("lombardia" = lombardia$nuovi_positivi, "umbria" = umbria$nuovi_positivi,"veneto"=veneto$nuovi_positivi,"piemonte" = piemonte$nuovi_positivi, "emilia_romagna"=emilia_romagna$nuovi_positivi)
rownames(heatmap_nuovipositivi ) <- umbria$data
#totale ospedalizzati
heatmap_totaleosp <- data.frame("lombardia" = lombardia$totale_ospedalizzati, "umbria" = umbria$totale_ospedalizzati,"veneto"=veneto$totale_ospedalizzati,"piemonte" = piemonte$totale_ospedalizzati, "emilia_romagna"=emilia_romagna$totale_ospedalizzati)
rownames(heatmap_totaleosp ) <- umbria$data
```
heatmap_totalecasi <- data.frame("lombardia" = lombardia$totale_casi, "umbria" = umbria$totale_casi,"veneto"=veneto$totale_casi,"piemonte" = piemonte$totale_casi, "emilia_romagna"=emilia_romagna$totale_casi)
rownames(heatmap_totalecasi ) <- umbria$data
#dataset nuovi positivi
heatmap_nuovipositivi <- data.frame("lombardia" = lombardia$nuovi_positivi, "umbria" = umbria$nuovi_positivi,"veneto"=veneto$nuovi_positivi,"piemonte" = piemonte$nuovi_positivi, "emilia_romagna"=emilia_romagna$nuovi_positivi)
rownames(heatmap_nuovipositivi ) <- umbria$data
#totale ospedalizzati
heatmap_totaleosp <- data.frame("lombardia" = lombardia$totale_ospedalizzati, "umbria" = umbria$totale_ospedalizzati,"veneto"=veneto$totale_ospedalizzati,"piemonte" = piemonte$totale_ospedalizzati, "emilia_romagna"=emilia_romagna$totale_ospedalizzati)
rownames(heatmap_totaleosp ) <- umbria$data
View(heatmap_totaleosp)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(heatmap_totaleosp)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- heatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), Rowv=NA, Colv=NA, col = rev(heat.colors(256)), scale="row", margins=c(5,10),cexCol = 0.9,cexRow = 0.9)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- heatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), Rowv=NA, Colv=NA, col = rev(heat.colors(256)), scale="row", margins=c(5,10),cexCol = 0.9,cexRow = 0.9, breaks=Breaks)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- heatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), Rowv=NA, Colv=NA, col = heat.colors(256), scale="row", margins=c(5,10),cexCol = 0.9,cexRow = 0.9, breaks=Breaks)
?heatmap
heat.colors
heat.colors(256)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- heatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), Rowv=NA, Colv=NA, col = rev(heat.colors(256)), scale="row", margins=c(5,10),cexCol = 0.9,cexRow = 0.9)
library(RColorBrewer)
colortime<-colorRampPalette(c('white','red'))
colortime<-colortime(256)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- heatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), Rowv=NA, Colv=NA, col = colortime, scale="row", margins=c(5,10),cexCol = 0.9,cexRow = 0.9)
colortime<-colorRampPalette(c('white','yellow','red'))
colortime<-colortime(256)
colortime<-colorRampPalette(c('white','yellow','red'))
colortime<-colortime(256)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- heatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), Rowv=NA, Colv=NA, col = colortime, scale="row", margins=c(5,10),cexCol = 0.9,cexRow = 0.9)
View(totaleospedalizzati_heatmap)
help heatmap
?heatmap
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- heatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), Rowv=NA, Colv=NA, col = colortime, scale="row", margins=c(5,10),cexCol = 0.9,cexRow = 0.9, legend='col')
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- heatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), Rowv=NA, Colv=NA, col = colortime, scale="row", margins=c(5,10),cexCol = 0.9,cexRow = 0.9, legend=c('col')
)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- heatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), Rowv=NA, Colv=NA, col = colortime, scale="row", margins=c(5,10,'col'),cexCol = 0.9,cexRow = 0.9)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- heatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), Rowv=NA, Colv=NA, col = colortime, scale="row", margins=c(5,10,13),cexCol = 0.9,cexRow = 0.9)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- heatmap.2(t(matrix_totaleospedalizzati), Rowv=NA, Colv=NA, col = colortime, scale="row", margins=c(5,10),cexCol = 0.9,cexRow = 0.9)
library(pheatmap)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- pheatmap(t(matrix_totaleospedalizzati),  show_rownames=FALSE,show_colnames = FALSE)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- pheatmap(t(matrix_totaleospedalizzati),  show_rownames=FALSE,show_colnames = FALSE, breaks=Breaks)
?pheatmap
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- pheatmap(t(matrix_totaleospedalizzati),  show_rownames=FALSE,show_colnames = FALSE, breaks=Breaks, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE, col=colortime)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- pheatmap(t(matrix_totaleospedalizzati),  show_rownames=FALSE,show_colnames = TRUE, breaks=Breaks, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE, col=colortime)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- pheatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), breaks=Breaks, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE, col=colortime)
colortime<-colortime(356)
colortime<-colorRampPalette(c('white','yellow','red'))
colortime<-colortime(100)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=257)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- pheatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), breaks=Breaks, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE, col=colortime)
Breaks<-seq(from=min(matrix_totaleospedalizzati),to=max(matrix_totaleospedalizzati),length.out=100)
matrix_totaleospedalizzati <- data.matrix(matrix_totaleospedalizzati)
totaleospedalizzati_heatmap <- pheatmap(t(matrix_totaleospedalizzati), breaks=Breaks, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE, col=colortime)
View(totaleospedalizzati_heatmap)
totaleospedalizzati_heatmap
totaleospedalizzati
View(matrix_totaleospedalizzati)
setwd("~/Scrivania/Tutto/CRA-Matlab/CRA_Updated_Version/CRA_Toolbox_bash/covid19_area_interv_bande_tpo100_3may_8realiz/I3")
setwd("~/Scrivania/Tutto/CRA-Matlab/CRA_Updated_Version/CRA_Toolbox_bash")
source('~/Scrivania/Tutto/COVID19_gitlab/epi-model-umbria/COVID-19/Figures_R/plot_pdf.R', echo=TRUE)
source('~/Scrivania/Tutto/COVID19_gitlab/epi-model-umbria/COVID-19/Figures_R/plot_pdf.R', echo=TRUE)
source('~/Scrivania/Tutto/COVID19_gitlab/epi-model-umbria/COVID-19/Figures_R/plot_pdf.R', echo=TRUE)