Mercurial > repos > ecology > stoc_mainglm_group

comparison ExeMainglmParGroupGalaxy.r @ 0:344ccea8292b draft

Find changesets by keywords (author, files, the commit message), revision number or hash, or revset expression.
"planemo upload for repository https://github.com/Alanamosse/Galaxy-E/tree/stoctool/tools/stoc commit f82f897ab22464de40c878e17616333855814e25"
author ecology
date Thu, 02 Apr 2020 07:31:34 +0000
parents
children
comparison
equal deleted inserted replaced
-1:000000000000 0:344ccea8292b
1 #!/usr/bin/env Rscript
2
3 ##################################################################################################################################################
4 ############## CALCULATE AND PLOT EVOLUTION OF SPECIES POPULATION BY SPECIALIZATION GROUP function:analyse.Groupe ##############################
5 ##################################################################################################################################################
6
7 #### Based on Romain Lorrillière R script
8 #### Modified by Alan Amosse and Benjamin Yguel for integrating within Galaxy-E
9
10 suppressMessages(library(lme4))
11 suppressMessages(library(ggplot2))
12 suppressMessages(library(speedglm))
13 suppressMessages(library(arm))
14 suppressMessages(library(ggplot2))
15 #suppressMessages(library(reshape))
16 suppressMessages(library(data.table))
17 suppressMessages(library(reshape2))
18
19
20
21
22 ###########
23 #delcaration des arguments et variables/ declaring some variables and load arguments
24
25 args = commandArgs(trailingOnly=TRUE)
26
27 print(args[7])
28
29 if ((length(args)<7) || (length(args)>11)) {
30 stop("The tool need the following inputs :\n\n- A yearly species variations data set (.tabular). It may come from the main glm tool.\n- A species global tendencies dataset (.tabular). It may come from the main glm tool.\n- A species table filtered (.tabular). It may come from the Filter rare species tool.\n- An id to fix output repository name.\n- A list of species to exclude, can be empty.\n- A bias file.\n\n", call.=FALSE) #si pas d'arguments -> affiche erreur et quitte / if no args -> error and exit1
31 } else {
32 donnees<-args[1] ###### Nom du fichier avec extension "***variationsAnnuellesEspece***.tabular", peut provenir de la fonction "mainglm" / file name without the file type "***variationsAnnuellesEspece***.tabular", may result from the function "mainglm"
33 donneesTrend <- args[2] ####### Nom du fichier avec extension "***tendanceGlobalEspece***.tabular", peut provenir de la fonction "mainglm" / / file name without the file type "***tendanceGlobalEspece***.tabular", may result from the function "mainglm"
34 tabSpecies<-args[3] ###### Nom du fichier avec extension ".typedefichier", peut provenir de la fonction "FiltreEspeceRare" / file name without the file type ".filetype", may result from the function "FiltreEspeceRare"
35 id<-args[4] ##### nom du dossier de sortie des resultats / name of the output folder
36 spExclude <- strsplit(args [5],",")[[1]] ##### liste d'espece qu on veut exclure de l analyse / list of species that will be excluded
37 tBiais <-args [7] ########## fichier contenant le biais de détéction en fonction des occurances, obtenu à partir d'un modéle théorique de dynamique de pop et de survey / the file containing the detection bias depending on occurance data obtained with theoretical model of population dynamic and survey
38 source(args[6])### chargement des fonctions analyseGroupe, geometriqueWeighted et checkfile / load the functions analyseGroupe, geometriqueWeighted and checkfile
39 }
40
41
42
43 #Import des données / Import data
44 tBiais=read.table(tBiais,sep="\t",dec=".",header=TRUE) ###### charge le fichier contenant le biais de détéction en fonction des occurances, obtenu à partir d'un modéle théorique de dynamique de pop et de survey / load the file containing the detection bias obtained with theoretical model of population dynamic and survey
45 donnees <- read.table(donnees,sep="\t",dec=".",header=TRUE) #### charge le fichier de resultat sur les tendances annuelles par espèce / load annual population evolution trend for each species obtained with the function mainglm
46 donneesTrend <- read.table(donneesTrend,sep="\t",dec=".",header=TRUE)#### charge le fichier de resultat sur les tendances sur la periode etudiée par espèce / load population evolution trend on the studied period for each species obtained with the function mainglm
47 tabsp <- read.table(tabSpecies,sep="\t",dec=".",header=TRUE) #### charge le fichier de donnees sur nom latin, vernaculaire et abbreviation, espece indicatrice ou non / load the file with information on species specialization and if species are indicators
48
49
50 groupeNom = c("generaliste","milieux batis","milieux forestiers","milieux agricoles")
51 groupeCouleur = c("black","firebrick3","chartreuse4","orange")
52
53 vars_donnees<-c("id","code_espece","nom_espece","indicateur","annee","abondance_relative","IC_inferieur","IC_superieur","erreur_standard","p_value","significatif","nb_carre","nb_carre_presence","abondance")
54 err_msg_donnees<-"\nThe yearly species variation dataset doesn't have the right format. It need to have following 14 variables :\n- id\n- code_espece\n- nom_espece\n- indicateur\n- annee\n- abondance_relative\n- IC_inferieur\n- IC_superieur\n- erreur_standard\n- p_value\n- significatif\n- nb_carre\n- nb_carre_presence\n- abondance\n"
55
56 vars_donneesTrend<-c("id","code_espece","nom_espece","indicateur","nombre_annees","premiere_annee","derniere_annee","tendance","IC_inferieur","IC_superieur","pourcentage_variation","erreur_standard","p_value","significatif","categorie_tendance_EBCC","mediane_occurrence","valide","raison_incertitude")
57 err_msg_donneesTrend<-"\nThe species global tendances dataset doesn't have the right format. It need to have following 18 variables :\n- id\n- code_espece\n- nom_espece\n- indicateur\n- nombre_annees\n- premiere_annee\n- derniere_annee\n- tendance\n- IC_inferieur\n- IC_superieur\n- pourcentage_variation\n- erreur_standard\n- p_value\n- significatif\n- categorie_tendance_EBCC\n mediane_occurrence\n valide\n raison_incertitude\n"
58
59 vars_tabsp<-c("espece","nom","nomscientific","indicateur","specialisation")
60 err_msg_tabsp<-"\nThe species dataset filtered doesn't have the right format. It need to have the following 4 variables :\n- espece\n- nom\n- nomscientific\n- indicateur\n- specialisation\n"
61
62 vars_tBiais<-c("occurrenceMed","biais")
63 err_msg_tBiais<-"\nThe bias dataset doesn't have the right format. It need to have the following 2 variables :\n- occurenceMed\n- biais\n"
64
65 check_file(donnees,err_msg_donnees,vars_donnees,14)
66 check_file(donneesTrend,err_msg_donneesTrend,vars_donneesTrend,18)
67 check_file(tabsp,err_msg_tabsp,vars_tabsp,5)
68 check_file(tBiais,err_msg_tBiais,vars_tBiais,2)
69
70
71 spsFiltre=unique(levels(donnees$code_espece)) #### Recupère la liste des especes du tabCLEAN qui ont été sélectionnée et qui ont passé le filtre / retrieve species name that were selected and then filtered before
72
73 tabsp=subset (tabsp, (espece %in% spsFiltre)) #### Enlève les espèces qui n'ont pas passé le filtre ou exclu manuellement pour les analyses / keep only selected species and species with enough data
74 sp=as.character(tabsp$espece) ##### liste des espece en code ou abbreviation gardées pour les analyses ### arg de la fonction DECLARE AUSSI APRES DS FONCTION / list of the code or abbreviation of the species kept for the analyses
75 tabsp=data.frame(tabsp,sp)### rajoute une colonne identique appelé sp / add new column called sp
76
77 if(length(spExclude)!=0) {
78 donnees <- subset(donnees,!(code_espece %in% spExclude))
79 tabsp <- subset(tabsp, !(espece %in% spExclude))
80
81 cat("\n\nEspèces exclues de l'analyse :\n")
82 cat(spExclude)
83 cat("\n")
84 }
85 if(length(donnees$code_espece)==0){
86 stop("There is no species left for the analyse.", call.=FALSE) #si pas plus d'espèce après filtre / if no more species after filter
87 }
88
89
90
91
92 ## creation d'un dossier pour y mettre les resultats / create folder for the output of the analyses ###### NORMALEMENT DOIT ËTRE DEJ2 CREER POUR LES SORTIES TENDANCES PAR SPS DONC PAS SUR QU IL FAUT REFAIRE CETTE ETAPE
93
94 dir.create(paste("Output/",id,sep=""),recursive=TRUE,showWarnings=FALSE)
95 cat(paste("Create Output/",id,"\n",sep=""))
96 dir.create(paste("Output/",id,"/Incertain/",sep=""),recursive=TRUE,showWarnings=FALSE)
97 cat(paste("Create Output/",id,"Incertain/\n",sep=""))
98
99
100
101
102
103 ##################
104 ### Do your analysis
105 analyseGroupe(id=id,tabsp=tabsp,donnees=donnees,donneesTrend=donneesTrend,ICfigureGroupeSp=TRUE,groupeNom = groupeNom,groupeCouleur=groupeCouleur)