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虚拟扰动结果比较分析导出器
InterventionComparisonExporter
01 Syntax
SMRUCC.genomics.Analysis.BNLearn.Intervention.InterventionComparisonExporter
02 Methods
| Name | Overloads | Summary |
|---|---|---|
| CollectAllGeneNames | 1 | 从 InterventionResult 数组中提取所有唯一的基因名（排序后） |
| CollectConditionLabels | 1 | 从 InterventionResult 数组中提取所有扰动条件标签 格式：GeneName_Mode（如 "TP53_Knockout"、"MYC_Overexpression"） |
| BuildGeneIndexMap | 1 | 构建基因名 → 索引 的映射 |
| ExtractMetric | 1 | 从单个 InterventionResult 中按基因名提取指定指标值 返回与 allGeneNames 等长的数组，缺失基因填 NaN |
| BuildComparisonMatrix | 1 | 构建比较矩阵 [nGenes × nConditions] |
| ExportFoldChangeMatrix | 1 | 导出 FoldChange 比较矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = log2 FoldChange |
| ExportPercentChangeMatrix | 1 | 导出 PercentChange 比较矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = 表达变化百分比 |
| ExportSignificanceMatrix | 1 | 导出显著性矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = 1(显著) / 0(不显著) |
| ExportZScoreMatrix | 1 | 导出 Z-Score 比较矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = Z-score |
| ExportWildtypeMatrix | 1 | 导出野生型均值矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = 野生型表达均值 |
| ExportMutantMatrix | 1 | 导出突变型均值矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = 扰动后表达均值 |
| ExportComprehensiveTable | 1 | 导出综合比较矩阵（宽表格式 CSV） 每行 = 一个基因在一个扰动条件下的完整指标 列：Gene, Condition, InterventionGene, InterventionMode, WildtypeMean, MutantMean, FoldChange, PercentChange, ZScore, Significant |
| ExportConditionSimilarityMatrix | 1 | 导出扰动条件之间的相似性矩阵（CSV） 基于 FoldChange 向量的 Pearson 相关系数 行/列 = 扰动条件，值 = 相关系数 用于聚类分析：哪些基因的敲除产生相似的下游效应 |
| ExportGeneSensitivityMatrix | 1 | 导出基因敏感性谱矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = |FoldChange| 用于识别"脆弱基因"——对多种扰动都敏感的基因 |
| ExportInterventionRanking | 1 | 导出每个扰动条件下受影响最大的基因排名表（CSV） 按 |FoldChange| 降序排列 |
| ExportPathwaySummaryMatrix | 1 | 导出通路级别扰动效应汇总矩阵（CSV） 将基因级别的 FoldChange 按通路聚合（取均值/中位数/显著基因数） 行 = 通路，列 = 扰动条件 |
| ExportCrossImpactMatrix | 1 | 导出扰动-通路交叉影响矩阵（CSV） 行 = 扰动条件，列 = 通路 值 = 该扰动对该通路中显著受影响基因的比例 用于热图可视化 |
| ExportAll | 1 | 一键导出所有比较分析矩阵到指定目录 |
| WriteComparisonMatrixCSV | 1 | 将比较矩阵写入 CSV 文件 |
| FormatVal | 1 | 格式化数值（NaN → "NA"） |
03 Members
CollectAllGeneNames
从 InterventionResult 数组中提取所有唯一的基因名（排序后）
CollectConditionLabels
从 InterventionResult 数组中提取所有扰动条件标签 格式：GeneName_Mode（如 "TP53_Knockout"、"MYC_Overexpression"）
BuildGeneIndexMap(
String())构建基因名 → 索引 的映射
从单个 InterventionResult 中按基因名提取指定指标值 返回与 allGeneNames 等长的数组，缺失基因填 NaN
BuildComparisonMatrix(ComparisonMetric)
构建比较矩阵 [nGenes × nConditions]
ExportFoldChangeMatrix(
String)导出 FoldChange 比较矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = log2 FoldChange
ExportPercentChangeMatrix(
String)导出 PercentChange 比较矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = 表达变化百分比
ExportSignificanceMatrix(
String)导出显著性矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = 1(显著) / 0(不显著)
ExportZScoreMatrix(
String)导出 Z-Score 比较矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = Z-score
ExportWildtypeMatrix(
String)导出野生型均值矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = 野生型表达均值
ExportMutantMatrix(
String)导出突变型均值矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = 扰动后表达均值
ExportComprehensiveTable(
String)导出综合比较矩阵（宽表格式 CSV） 每行 = 一个基因在一个扰动条件下的完整指标 列：Gene, Condition, InterventionGene, InterventionMode, WildtypeMean, MutantMean, FoldChange, PercentChange, ZScore, Significant
ExportConditionSimilarityMatrix(
String)导出扰动条件之间的相似性矩阵（CSV） 基于 FoldChange 向量的 Pearson 相关系数 行/列 = 扰动条件，值 = 相关系数 用于聚类分析：哪些基因的敲除产生相似的下游效应
ExportGeneSensitivityMatrix(
String)导出基因敏感性谱矩阵（CSV） 行 = 基因，列 = 扰动条件，值 = |FoldChange| 用于识别"脆弱基因"——对多种扰动都敏感的基因
ExportInterventionRanking(
String, Int32)导出每个扰动条件下受影响最大的基因排名表（CSV） 按 |FoldChange| 降序排列
ExportPathwaySummaryMatrix(
Dictionary(Of String, MetabolicPathway), String)导出通路级别扰动效应汇总矩阵（CSV） 将基因级别的 FoldChange 按通路聚合（取均值/中位数/显著基因数） 行 = 通路，列 = 扰动条件
ExportCrossImpactMatrix(
Dictionary(Of String, MetabolicPathway), String)导出扰动-通路交叉影响矩阵（CSV） 行 = 扰动条件，列 = 通路 值 = 该扰动对该通路中显著受影响基因的比例 用于热图可视化
ExportAll(
String, Dictionary(Of String, MetabolicPathway), Int32)一键导出所有比较分析矩阵到指定目录
将比较矩阵写入 CSV 文件
FormatVal(
Double, String)格式化数值（NaN → "NA"）