site/j2s/jalview/analysis/PCA.js

   1 Clazz.declarePackage ("jalview.analysis");
   2 Clazz.load (["java.lang.StringBuffer"], "jalview.analysis.PCA", ["jalview.datamodel.BinarySequence", "jalview.math.Matrix", "jalview.schemes.ResidueProperties"], function () {
   3 c$ = Clazz.decorateAsClass (function () {
   4 this.m = null;
   5 this.symm = null;
   6 this.m2 = null;
   7 this.eigenvalue = null;
   8 this.eigenvector = null;
   9 this.details = null;
  10 this.jvCalcMode = true;
  11 Clazz.instantialize (this, arguments);
  12 }, jalview.analysis, "PCA", null, Runnable);
  13 Clazz.prepareFields (c$, function () {
  14 this.details =  new StringBuffer ();
  15 });
  16 Clazz.makeConstructor (c$,
  17 function (s) {
  18 this.construct (s, false);
  19 }, "~A");
  20 Clazz.makeConstructor (c$,
  21 function (s, nucleotides) {
  22 this.construct (s, nucleotides, null);
  23 }, "~A,~B");
  24 Clazz.makeConstructor (c$,
  25 function (s, nucleotides, s_m) {
  26 var bs =  new Array (s.length);
  27 var ii = 0;
  28 while ((ii < s.length) && (s[ii] != null)) {
  29 bs[ii] =  new jalview.datamodel.BinarySequence (s[ii], nucleotides);
  30 bs[ii].encode ();
  31 ii++;
  32 }
  33 var bs2 =  new Array (s.length);
  34 ii = 0;
  35 var smtrx = null;
  36 var sm = s_m;
  37 if (sm != null) {
  38 smtrx = jalview.schemes.ResidueProperties.getScoreMatrix (sm);
  39 }if (smtrx == null) {
  40 smtrx = jalview.schemes.ResidueProperties.getScoreMatrix (sm = (nucleotides ? "DNA" : "BLOSUM62"));
  41 }this.details.append ("PCA calculation using " + sm + " sequence similarity matrix\n========\n\n");
  42 while ((ii < s.length) && (s[ii] != null)) {
  43 bs2[ii] =  new jalview.datamodel.BinarySequence (s[ii], nucleotides);
  44 if (smtrx != null) {
  45 try {
  46 bs2[ii].matrixEncode (smtrx);
  47 } catch (x) {
  48 if (Clazz.exceptionOf (x, jalview.datamodel.BinarySequence.InvalidSequenceTypeException)) {
  49 this.details.append ("Unexpected mismatch of sequence type and score matrix. Calculation will not be valid!\n\n");
  50 } else {
  51 throw x;
  52 }
  53 }
  54 }ii++;
  55 }
  56 var count = 0;
  57 while ((count < bs.length) && (bs[count] != null)) {
  58 count++;
  59 }
  60 var seqmat =  Clazz.newDoubleArray (count, bs[0].getDBinary ().length, 0);
  61 var seqmat2 =  Clazz.newDoubleArray (count, bs2[0].getDBinary ().length, 0);
  62 var i = 0;
  63 while (i < count) {
  64 seqmat[i] = bs[i].getDBinary ();
  65 seqmat2[i] = bs2[i].getDBinary ();
  66 i++;
  67 }
  68 this.m =  new jalview.math.Matrix (seqmat, count, bs[0].getDBinary ().length);
  69 this.m2 =  new jalview.math.Matrix (seqmat2, count, bs2[0].getDBinary ().length);
  70 }, "~A,~B,~S");
  71 Clazz.defineMethod (c$, "getM",
  72 function () {
  73 return this.m;
  74 });
  75 Clazz.defineMethod (c$, "getEigenvalue",
  76 function (i) {
  77 return this.eigenvector.d[i];
  78 }, "~N");
  79 Clazz.defineMethod (c$, "getComponents",
  80 function (l, n, mm, factor) {
  81 var out =  Clazz.newFloatArray (this.m.rows, 3, 0);
  82 for (var i = 0; i < this.m.rows; i++) {
  83 out[i][0] = this.component (i, l) * factor;
  84 out[i][1] = this.component (i, n) * factor;
  85 out[i][2] = this.component (i, mm) * factor;
  86 }
  87 return out;
  88 }, "~N,~N,~N,~N");
  89 Clazz.defineMethod (c$, "component",
  90 function (n) {
  91 var out =  Clazz.newDoubleArray (this.m.rows, 0);
  92 for (var i = 0; i < this.m.rows; i++) {
  93 out[i] = this.component (i, n);
  94 }
  95 return out;
  96 }, "~N");
  97 Clazz.defineMethod (c$, "component",
  98 function (row, n) {
  99 var out = 0.0;
 100 for (var i = 0; i < this.symm.cols; i++) {
 101 out += (this.symm.value[row][i] * this.eigenvector.value[i][n]);
 102 }
 103 return out / this.eigenvector.d[n];
 104 }, "~N,~N");
 105 Clazz.defineMethod (c$, "getDetails",
 106 function () {
 107 return this.details.toString ();
 108 });
 109 Clazz.overrideMethod (c$, "run",
 110 function () {
 111 var ps = ((Clazz.isClassDefined ("jalview.analysis.PCA$1") ? 0 : jalview.analysis.PCA.$PCA$1$ ()), Clazz.innerTypeInstance (jalview.analysis.PCA$1, this, null, System.out));
 112 try {
 113 this.details.append ("PCA Calculation Mode is " + (this.jvCalcMode ? "Jalview variant" : "Original SeqSpace") + "\n");
 114 var mt = this.m.transpose ();
 115 this.details.append (" --- OrigT * Orig ---- \n");
 116 if (!this.jvCalcMode) {
 117 this.eigenvector = mt.preMultiply (this.m);
 118 } else {
 119 this.eigenvector = mt.preMultiply (this.m2);
 120 }this.eigenvector.print (ps);
 121 this.symm = this.eigenvector.copy ();
 122 this.eigenvector.tred ();
 123 this.details.append (" ---Tridiag transform matrix ---\n");
 124 this.details.append (" --- D vector ---\n");
 125 this.eigenvector.printD (ps);
 126 ps.println ();
 127 this.details.append ("--- E vector ---\n");
 128 this.eigenvector.printE (ps);
 129 ps.println ();
 130 this.eigenvector.tqli ();
 131 } catch (q) {
 132 if (Clazz.exceptionOf (q, Exception)) {
 133 q.printStackTrace ();
 134 this.details.append ("\n*** Unexpected exception when performing PCA ***\n" + q.getLocalizedMessage ());
 135 this.details.append ("*** Matrices below may not be fully diagonalised. ***\n");
 136 } else {
 137 throw q;
 138 }
 139 }
 140 this.details.append (" --- New diagonalization matrix ---\n");
 141 this.eigenvector.print (ps);
 142 this.details.append (" --- Eigenvalues ---\n");
 143 this.eigenvector.printD (ps);
 144 ps.println ();
 145 });
 146 Clazz.defineMethod (c$, "setJvCalcMode",
 147 function (calcMode) {
 148 this.jvCalcMode = calcMode;
 149 }, "~B");
 150 c$.$PCA$1$ = function () {
 151 Clazz.pu$h(self.c$);
 152 c$ = Clazz.declareAnonymous (jalview.analysis, "PCA$1", java.io.PrintStream);
 153 Clazz.defineMethod (c$, "print",
 154 function (x) {
 155 this.b$["jalview.analysis.PCA"].details.append (x);
 156 }, "~S");
 157 Clazz.defineMethod (c$, "println",
 158 function () {
 159 this.b$["jalview.analysis.PCA"].details.append ("\n");
 160 });
 161 c$ = Clazz.p0p ();
 162 };
 163 });