JAL-1620 version bump and release notes
[jalview.git] / src / jalview / analysis / PCA.java
index 2b36997..39ed194 100755 (executable)
-/*\r
-* Jalview - A Sequence Alignment Editor and Viewer\r
-* Copyright (C) 2005 AM Waterhouse, J Procter, G Barton, M Clamp, S Searle\r
-*\r
-* This program is free software; you can redistribute it and/or\r
-* modify it under the terms of the GNU General Public License\r
-* as published by the Free Software Foundation; either version 2\r
-* of the License, or (at your option) any later version.\r
-*\r
-* This program is distributed in the hope that it will be useful,\r
-* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\r
-* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\r
-* GNU General Public License for more details.\r
-*\r
-* You should have received a copy of the GNU General Public License\r
-* along with this program; if not, write to the Free Software\r
-* Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301, USA\r
-*/\r
-package jalview.analysis;\r
-\r
-import jalview.datamodel.*;\r
-\r
-import jalview.math.*;\r
-\r
-import java.io.*;\r
-\r
-/**\r
- * Performs Principal Component Analysis on given sequences\r
- *\r
- * @author $author$\r
- * @version $Revision$\r
- */\r
-public class PCA implements Runnable\r
-{\r
-    Matrix m;\r
-    Matrix symm;\r
-    Matrix m2;\r
-    double[] eigenvalue;\r
-    Matrix eigenvector;\r
-    StringBuffer details = new StringBuffer();\r
-\r
-\r
-    /**\r
-     * Creates a new PCA object.\r
-     *\r
-     * @param s Set of sequences to perform PCA on\r
-     */\r
-    public PCA(String[] s)\r
-    {\r
-\r
-        BinarySequence[] bs = new BinarySequence[s.length];\r
-        int ii = 0;\r
-\r
-        while ((ii < s.length) && (s[ii] != null))\r
-        {\r
-            bs[ii] = new BinarySequence(s[ii]);\r
-            bs[ii].encode();\r
-            ii++;\r
-        }\r
-\r
-        BinarySequence[] bs2 = new BinarySequence[s.length];\r
-        ii = 0;\r
-\r
-        while ((ii < s.length) && (s[ii] != null))\r
-        {\r
-            bs2[ii] = new BinarySequence(s[ii]);\r
-            bs2[ii].blosumEncode();\r
-            ii++;\r
-        }\r
-\r
-        //System.out.println("Created binary encoding");\r
-        //printMemory(rt);\r
-        int count = 0;\r
-\r
-        while ((count < bs.length) && (bs[count] != null))\r
-        {\r
-            count++;\r
-        }\r
-\r
-        double[][] seqmat = new double[count][bs[0].getDBinary().length];\r
-        double[][] seqmat2 = new double[count][bs2[0].getDBinary().length];\r
-        int i = 0;\r
-\r
-        while (i < count)\r
-        {\r
-            seqmat[i] = bs[i].getDBinary();\r
-            seqmat2[i] = bs2[i].getDBinary();\r
-            i++;\r
-        }\r
-\r
-        //System.out.println("Created array");\r
-        //printMemory(rt);\r
-        //    System.out.println(" --- Original matrix ---- ");\r
-        m = new Matrix(seqmat, count, bs[0].getDBinary().length);\r
-        m2 = new Matrix(seqmat2, count, bs2[0].getDBinary().length);\r
-\r
-      }\r
-\r
-      /**\r
-       * Returns the matrix used in PCA calculation\r
-       *\r
-       * @return java.math.Matrix object\r
-       */\r
-\r
-      public Matrix getM()\r
-      {\r
-        return m;\r
-      }\r
-\r
-    /**\r
-     * Returns Eigenvalue\r
-     *\r
-     * @param i Index of diagonal within matrix\r
-     *\r
-     * @return Returns value of diagonal from matrix\r
-     */\r
-    public double getEigenvalue(int i)\r
-    {\r
-        return eigenvector.d[i];\r
-    }\r
-\r
-     /**\r
-     * DOCUMENT ME!\r
-     *\r
-     * @param l DOCUMENT ME!\r
-     * @param n DOCUMENT ME!\r
-     * @param mm DOCUMENT ME!\r
-     * @param factor DOCUMENT ME!\r
-     *\r
-     * @return DOCUMENT ME!\r
-     */\r
-    public float[][] getComponents(int l, int n, int mm, float factor)\r
-    {\r
-        float[][] out = new float[m.rows][3];\r
-\r
-        for (int i = 0; i < m.rows; i++)\r
-        {\r
-            out[i][0] = (float) component(i, l) * factor;\r
-            out[i][1] = (float) component(i, n) * factor;\r
-            out[i][2] = (float) component(i, mm) * factor;\r
-        }\r
-\r
-        return out;\r
-    }\r
-\r
-    /**\r
-     * DOCUMENT ME!\r
-     *\r
-     * @param n DOCUMENT ME!\r
-     *\r
-     * @return DOCUMENT ME!\r
-     */\r
-    public double[] component(int n)\r
-    {\r
-        // n = index of eigenvector\r
-        double[] out = new double[m.rows];\r
-\r
-        for (int i = 0; i < m.rows; i++)\r
-        {\r
-            out[i] = component(i, n);\r
-        }\r
-\r
-        return out;\r
-    }\r
-\r
-    /**\r
-     * DOCUMENT ME!\r
-     *\r
-     * @param row DOCUMENT ME!\r
-     * @param n DOCUMENT ME!\r
-     *\r
-     * @return DOCUMENT ME!\r
-     */\r
-    double component(int row, int n)\r
-    {\r
-        double out = 0.0;\r
-\r
-        for (int i = 0; i < symm.cols; i++)\r
-        {\r
-            out += (symm.value[row][i] * eigenvector.value[i][n]);\r
-        }\r
-\r
-        return out / eigenvector.d[n];\r
-    }\r
-\r
-    public String getDetails()\r
-    {\r
-      return details.toString();\r
-    }\r
-\r
-\r
-    /**\r
-     * DOCUMENT ME!\r
-     */\r
-    public void run()\r
-    {\r
-        Matrix mt = m.transpose();\r
-\r
-        details.append(" --- OrigT * Orig ---- \n");\r
-        eigenvector = mt.preMultiply(m2);\r
-\r
-        PrintStream  ps = new PrintStream(System.out)\r
-           {\r
-              public void print(String x) {\r
-                   details.append(x);\r
-               }\r
-               public void println()\r
-               {\r
-                 details.append("\n");\r
-               }\r
-            };\r
-\r
-\r
-        eigenvector.print( ps );\r
-\r
-        symm = eigenvector.copy();\r
-\r
-        eigenvector.tred();\r
-\r
-        details.append(" ---Tridiag transform matrix ---\n");\r
-        details.append(" --- D vector ---\n");\r
-        eigenvector.printD(ps);\r
-        ps.println();\r
-        details.append("--- E vector ---\n");\r
-        eigenvector.printE(ps);\r
-        ps.println();\r
-\r
-        // Now produce the diagonalization matrix\r
-        eigenvector.tqli();\r
-\r
-\r
-        details.append(" --- New diagonalization matrix ---\n");\r
-        details.append(" --- Eigenvalues ---\n");\r
-        eigenvector.printD(ps);\r
-        ps.println();\r
-        //  taps.println();\r
-        //  taps.println("Transformed sequences = ");\r
-        // Matrix trans =  m.preMultiply(eigenvector);\r
-        //  trans.print(System.out);\r
-    }\r
-}\r
+/*
+ * Jalview - A Sequence Alignment Editor and Viewer (Version 2.8.2b1)
+ * Copyright (C) 2014 The Jalview Authors
+ * 
+ * This file is part of Jalview.
+ * 
+ * Jalview is free software: you can redistribute it and/or
+ * modify it under the terms of the GNU General Public License 
+ * as published by the Free Software Foundation, either version 3
+ * of the License, or (at your option) any later version.
+ *  
+ * Jalview is distributed in the hope that it will be useful, but 
+ * WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty 
+ * of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR 
+ * PURPOSE.  See the GNU General Public License for more details.
+ * 
+ * You should have received a copy of the GNU General Public License
+ * along with Jalview.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+ * The Jalview Authors are detailed in the 'AUTHORS' file.
+ */
+package jalview.analysis;
+
+import java.io.*;
+
+import jalview.datamodel.*;
+import jalview.datamodel.BinarySequence.InvalidSequenceTypeException;
+import jalview.math.*;
+import jalview.schemes.ResidueProperties;
+import jalview.schemes.ScoreMatrix;
+
+/**
+ * Performs Principal Component Analysis on given sequences
+ * 
+ * @author $author$
+ * @version $Revision$
+ */
+public class PCA implements Runnable
+{
+  Matrix m;
+
+  Matrix symm;
+
+  Matrix m2;
+
+  double[] eigenvalue;
+
+  Matrix eigenvector;
+
+  StringBuffer details = new StringBuffer();
+
+  /**
+   * Creates a new PCA object. By default, uses blosum62 matrix to generate
+   * sequence similarity matrices
+   * 
+   * @param s
+   *          Set of amino acid sequences to perform PCA on
+   */
+  public PCA(String[] s)
+  {
+    this(s, false);
+  }
+
+  /**
+   * Creates a new PCA object. By default, uses blosum62 matrix to generate
+   * sequence similarity matrices
+   * 
+   * @param s
+   *          Set of sequences to perform PCA on
+   * @param nucleotides
+   *          if true, uses standard DNA/RNA matrix for sequence similarity
+   *          calculation.
+   */
+  public PCA(String[] s, boolean nucleotides)
+  {
+    this(s, nucleotides, null);
+  }
+
+  public PCA(String[] s, boolean nucleotides, String s_m)
+  {
+
+    BinarySequence[] bs = new BinarySequence[s.length];
+    int ii = 0;
+
+    while ((ii < s.length) && (s[ii] != null))
+    {
+      bs[ii] = new BinarySequence(s[ii], nucleotides);
+      bs[ii].encode();
+      ii++;
+    }
+
+    BinarySequence[] bs2 = new BinarySequence[s.length];
+    ii = 0;
+    ScoreMatrix smtrx = null;
+    String sm = s_m;
+    if (sm != null)
+    {
+      smtrx = ResidueProperties.getScoreMatrix(sm);
+    }
+    if (smtrx == null)
+    {
+      // either we were given a non-existent score matrix or a scoremodel that
+      // isn't based on a pairwise symbol score matrix
+      smtrx = ResidueProperties.getScoreMatrix(sm = (nucleotides ? "DNA"
+              : "BLOSUM62"));
+    }
+    details.append("PCA calculation using " + sm
+            + " sequence similarity matrix\n========\n\n");
+    while ((ii < s.length) && (s[ii] != null))
+    {
+      bs2[ii] = new BinarySequence(s[ii], nucleotides);
+      if (smtrx != null)
+      {
+        try
+        {
+          bs2[ii].matrixEncode(smtrx);
+        } catch (InvalidSequenceTypeException x)
+        {
+          details.append("Unexpected mismatch of sequence type and score matrix. Calculation will not be valid!\n\n");
+        }
+      }
+      ii++;
+    }
+
+    // System.out.println("Created binary encoding");
+    // printMemory(rt);
+    int count = 0;
+
+    while ((count < bs.length) && (bs[count] != null))
+    {
+      count++;
+    }
+
+    double[][] seqmat = new double[count][bs[0].getDBinary().length];
+    double[][] seqmat2 = new double[count][bs2[0].getDBinary().length];
+    int i = 0;
+
+    while (i < count)
+    {
+      seqmat[i] = bs[i].getDBinary();
+      seqmat2[i] = bs2[i].getDBinary();
+      i++;
+    }
+
+    // System.out.println("Created array");
+    // printMemory(rt);
+    // System.out.println(" --- Original matrix ---- ");
+    m = new Matrix(seqmat, count, bs[0].getDBinary().length);
+    m2 = new Matrix(seqmat2, count, bs2[0].getDBinary().length);
+
+  }
+
+  /**
+   * Returns the matrix used in PCA calculation
+   * 
+   * @return java.math.Matrix object
+   */
+
+  public Matrix getM()
+  {
+    return m;
+  }
+
+  /**
+   * Returns Eigenvalue
+   * 
+   * @param i
+   *          Index of diagonal within matrix
+   * 
+   * @return Returns value of diagonal from matrix
+   */
+  public double getEigenvalue(int i)
+  {
+    return eigenvector.d[i];
+  }
+
+  /**
+   * DOCUMENT ME!
+   * 
+   * @param l
+   *          DOCUMENT ME!
+   * @param n
+   *          DOCUMENT ME!
+   * @param mm
+   *          DOCUMENT ME!
+   * @param factor
+   *          DOCUMENT ME!
+   * 
+   * @return DOCUMENT ME!
+   */
+  public float[][] getComponents(int l, int n, int mm, float factor)
+  {
+    float[][] out = new float[m.rows][3];
+
+    for (int i = 0; i < m.rows; i++)
+    {
+      out[i][0] = (float) component(i, l) * factor;
+      out[i][1] = (float) component(i, n) * factor;
+      out[i][2] = (float) component(i, mm) * factor;
+    }
+
+    return out;
+  }
+
+  /**
+   * DOCUMENT ME!
+   * 
+   * @param n
+   *          DOCUMENT ME!
+   * 
+   * @return DOCUMENT ME!
+   */
+  public double[] component(int n)
+  {
+    // n = index of eigenvector
+    double[] out = new double[m.rows];
+
+    for (int i = 0; i < m.rows; i++)
+    {
+      out[i] = component(i, n);
+    }
+
+    return out;
+  }
+
+  /**
+   * DOCUMENT ME!
+   * 
+   * @param row
+   *          DOCUMENT ME!
+   * @param n
+   *          DOCUMENT ME!
+   * 
+   * @return DOCUMENT ME!
+   */
+  double component(int row, int n)
+  {
+    double out = 0.0;
+
+    for (int i = 0; i < symm.cols; i++)
+    {
+      out += (symm.value[row][i] * eigenvector.value[i][n]);
+    }
+
+    return out / eigenvector.d[n];
+  }
+
+  public String getDetails()
+  {
+    return details.toString();
+  }
+
+  /**
+   * DOCUMENT ME!
+   */
+  public void run()
+  {
+    PrintStream ps = new PrintStream(System.out)
+    {
+      public void print(String x)
+      {
+        details.append(x);
+      }
+
+      public void println()
+      {
+        details.append("\n");
+      }
+    };
+
+    try
+    {
+      details.append("PCA Calculation Mode is "
+              + (jvCalcMode ? "Jalview variant" : "Original SeqSpace")
+              + "\n");
+      Matrix mt = m.transpose();
+
+      details.append(" --- OrigT * Orig ---- \n");
+      if (!jvCalcMode)
+      {
+        eigenvector = mt.preMultiply(m); // standard seqspace comparison matrix
+      }
+      else
+      {
+        eigenvector = mt.preMultiply(m2); // jalview variation on seqsmace
+                                          // method
+      }
+
+      eigenvector.print(ps);
+
+      symm = eigenvector.copy();
+
+      eigenvector.tred();
+
+      details.append(" ---Tridiag transform matrix ---\n");
+      details.append(" --- D vector ---\n");
+      eigenvector.printD(ps);
+      ps.println();
+      details.append("--- E vector ---\n");
+      eigenvector.printE(ps);
+      ps.println();
+
+      // Now produce the diagonalization matrix
+      eigenvector.tqli();
+    } catch (Exception q)
+    {
+      q.printStackTrace();
+      details.append("\n*** Unexpected exception when performing PCA ***\n"
+              + q.getLocalizedMessage());
+      details.append("*** Matrices below may not be fully diagonalised. ***\n");
+    }
+
+    details.append(" --- New diagonalization matrix ---\n");
+    eigenvector.print(ps);
+    details.append(" --- Eigenvalues ---\n");
+    eigenvector.printD(ps);
+    ps.println();
+    /*
+     * for (int seq=0;seq<symm.rows;seq++) { ps.print("\"Seq"+seq+"\""); for
+     * (int ev=0;ev<symm.rows; ev++) {
+     * 
+     * ps.print(","+component(seq, ev)); } ps.println(); }
+     */
+  }
+
+  boolean jvCalcMode = true;
+
+  public void setJvCalcMode(boolean calcMode)
+  {
+    this.jvCalcMode = calcMode;
+  }
+}