Laboratorio: Clustering di pazienti ALL sulla base del profilo di espressione. 

Utilizzando i 15 campioni ALL selezionati nella precedente esercitazione (v. AnalisiEsprDiffALL.txt), eseguire i seguenti punti:
1. Clustering dei 15 campioni ALL con i geni selezionati dal t-test, utilizzando:
  1.1 Clustering gerarchico con metodi "complete", "single", "average" (v. metodo hclust package stats). Visualizzare i cluster ottenuti tramite dendrogrammi.
  1.2 K-means clustering (v. metodo kmeans package stats). Analizzare i cluster ottenuti per diversi valori di k.
  1.3 Comparare i cluster ottenuti con i due metodi
  1.4 Effettuare clustering gerarchico simultaneo su geni e pazienti e visualizzare i risultati tramite heatmap (heatmap di stats).
2. Clustering dei 15 campioni ALL con i geni selezionati tramite wilcoxon test, utilizzando:
  2.1 Clustering gerarchico con metodi "complete", "single", "average" (v. metodo hclust package stats)
  2.2 K-means clustering (v. metodo kmeans package stats)
  2.3 Comparare i clustering con quelli ottenuti al punto 1.

3. Preparare un report sintetico dei risultati ottenuti.