使用方法:

$Rscript ../scripts/mclust_analysis.r -h
usage: ../scripts/mclust_analysis.r [-h] -i gene_data -m metadata [--mclust]
                                    [-g group] [-n model_name] [-o outdir]
                                    [-p prefix]

mclust analysis:https://www.omicsclass.com/article/1580

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -i gene_data, --gene_data gene_data
                        input data file path[required]
  -m metadata, --metadata metadata
                        input clinical information file path[required]
  --mclust              whether to cluster the samples[optional,default:False]
  -g group, --group group
                        Group the samples into several
                        categories[optional,default:3]
  -n model_name, --model_name model_name
                        input the model category to use[optional,default:VVE]
  -o outdir, --outdir outdir
                        output file directory[optional,default cwd]
  -p prefix, --prefix prefix
                        out file name prefix[optional,default metadata]

参数说明：

-i 输入基因的表达数据：

-m 输入样本的临床信息：

--mclust 是否对样本进行聚类

第一次运行脚本不进行聚类，通过返回的BIC（贝叶斯信息判别标准）结果选择合适的聚类数和模型类别

-n 输入选择的模型类别

mclust包中提供了14种模型（EII、VII、EEI、VEI、EVI、VVI、EEE、EVE、VEE、VVE、EEV、VEV、EVV、VVV）

-g 输入合适的聚类数

使用举例：

#第一次运行不指定g和n，通过BIC结果选择合适的g和n

$Rscript ../scripts/mclust_analysis.r -i m6a_gene_TPM.tsv -m ../metadata_surv_immu.tsv

#再次运行指定g和n，进行聚类

Rscript ../scripts/mclust_analysis.r -i m6a_gene_TPM.tsv \
    -m ../metadata_surv_immu.tsv --mclust -g 3 -n VVE 

结果展示：

含有样本聚类结果的文件：metadata_group.tsv