Содержание
Вопрос или проблема
Я следовал приведенным ниже шагам, чтобы выполнить корреляцию. Это дало мне график без хорошей визуализации. Я также попробовал использовать png.
library(corrplot)
c_df <- Hmisc::rcorr(cor(df), type="spearman")
M = c_df$r[1:3, 4:134]
p.mat = c_df$P[1:3, 4:134]
corrplot(M, method="color", col=col, addCoef.col = "black", tl.col="black",
p.mat = p.mat, sig.level = 0.05, insig = "blank", diag=FALSE )
Это дало мне график, который не очень виден. Я также использовал функцию png(), чтобы задать ширину и высоту, но это дало мне те же результаты.
[![corrplot][1]][1]
Входные данные:
df = structure(list(hsa.miR.101.3p = c(11.6, 11.8, 11.5, 11.2, 11.5,
11.7, 11.8, 11.4, 10.9, 10.9, 11.3, 11.3, 11.4, 11.1, 11.4, 11.4,
11.8, 11.3, 11.6, 11.7, 12.7), hsa.miR.23a.3p = c(13.9, 13.6,
14, 13.3, 13.9, 13.8, 13.7, 14, 13.4, 13.4, 14.1, 13.6, 14, 13.5,
13.8, 13.5, 14.2, 14, 14.3, 14.4, 13.4), hsa.miR.424.5p = c(14.4,
13.9, 14, 14.3, 14.1, 13.6, 13.8, 14.3, 13.8, 13.8, 14.2, 14.5,
14.2, 14.1, 14.5, 15.3, 14.5, 14.4, 14.5, 14.2, 15.3), CFTR = c(6,
7.2, 6, 5.9, 6, 5.9, 6.4, 6.5, 7.2, 6.2, 5.9, 5.5, 6.1, 8, 6.6,
5.6, 6.5, 5.9, 6.4, 6.7, 5.9), ITGA3 = c(11.9, 11.8, 12, 11.7,
12.1, 11.8, 11.9, 11.8, 11.9, 12.2, 11.5, 11.7, 11.9, 11.8, 12.1,
11.7, 12.1, 12, 12.2, 12.2, 12), ST7L = c(8.1, 8.1, 8.3, 8.2,
8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.1, 7.9, 8.2, 8.4, 8.6, 8.2, 8.6, 8.3, 8.2,
8.4, 8.5, 8.4, 8.2), ANLN = c(9, 8, 8.9, 8.8, 8.9, 8.4, 9.7,
9.3, 10.1, 9.2, 9.1, 9.7, 9.1, 9.4, 9.1, 8, 9.3, 9.1, 8.8, 9,
8.6), FAS = c(8.9, 7.8, 8, 8.3, 8.1, 8.7, 8, 8.8, 8, 8.6, 8.2,
9, 9.1, 8.3, 8.3, 8.2, 8.2, 8.7, 8, 8.2, 7.9), CDH1 = c(12.5,
12.7, 12.6, 12.4, 12.5, 12.4, 12.8, 12.8, 13, 12.9, 12.5, 12.7,
12.9, 12.6, 12.5, 12.7, 12.9, 12.8, 12.1, 12.6, 12.3), PIK3CB = c(10.8,
10.6, 10.9, 10.6, 10.9, 10.5, 10.4, 10.5, 10.5, 10.6, 10.2, 10.6,
10.5, 10.7, 11.2, 10.4, 10.9, 11, 10.9, 11, 10.2), PRDM1 = c(7.1,
7, 6.4, 7, 7.2, 6.8, 7.1, 6.9, 6.7, 7.7, 6.3, 7.1, 7.4, 6.9,
7.3, 7, 8.3, 6.7, 7, 7.1, 6.7), SPI1 = c(9.5, 9.6, 9.6, 10, 8.8,
9.6, 9.5, 9.5, 9.3, 9.1, 9.7, 9.7, 9.4, 9.3, 9.3, 9.8, 9.4, 9.4,
9.2, 8.8, 9.4), KLF6 = c(11.8, 11.7, 11.4, 11.7, 11.4, 11.5,
11.7, 11.1, 11.5, 11.7, 11.6, 12.2, 11.8, 11.6, 11.4, 11.8, 12,
11.8, 11.7, 11.3, 11.6), RHOA = c(12.4, 12.2, 12.4, 12.5, 12.2,
12.3, 12.3, 12.4, 12.8, 12.3, 12.4, 12.4, 12.3, 12.3, 12.4, 12.3,
12.3, 12.3, 12.3, 12.3, 12.5), TGFBR3 = c(13, 13.3, 13.4, 12.9,
13.2, 12.9, 12.5, 12.4, 11.8, 12.5, 12.2, 12.5, 12.8, 12.8, 13,
12.9, 12.8, 13, 13.6, 13, 12.2), PTGS2 = c(8.5, 7.2, 8.3, 8.5,
8.9, 8.7, 7.4, 7.5, 6.2, 6.3, 8.8, 10.6, 6.6, 7.3, 6.7, 9.3,
7.1, 7.5, 8.7, 6.6, 6.7), EED = c(8.9, 8.9, 8.8, 8.8, 8.8, 8.6,
8.8, 8.8, 9.3, 8.8, 9, 9, 8.9, 9, 8.8, 8.8, 8.7, 8.9, 8.8, 8.9,
8.4), FGFR1 = c(11.3, 11.8, 11.3, 11.9, 11.6, 11.9, 11.7, 11.7,
11.7, 11.5, 11.8, 11.9, 11.8, 11.7, 11.5, 12, 12.3, 11.5, 11.2,
11.4, 11.9), CDC14A = c(8.4, 8.5, 8.3, 8.1, 8.3, 8.1, 8.2, 8.5,
8.2, 8.2, 8, 8.3, 8.1, 8.1, 8.4, 8.2, 8.4, 8.1, 8.4, 8.6, 8.1
), HSP90AA1 = c(13.9, 14, 13.5, 13.4, 14, 13.8, 13.5, 13.4, 13.7,
13.9, 13.5, 13.5, 13.7, 14, 14.2, 13.3, 14, 13.7, 13.7, 14, 13.5
), MEF2C = c(10, 9.9, 10.3, 10.5, 9.8, 10.5, 10.5, 10.5, 10.2,
10.2, 10.3, 10.3, 10.5, 10.2, 10.2, 10.6, 10.3, 9.9, 9.8, 10.2,
9.8), NLK = c(9, 8.8, 9.1, 9, 8.8, 9, 9, 9, 8.9, 9, 9.1, 8.9,
9, 8.9, 8.9, 9, 9.1, 8.9, 9.2, 9.1, 8.6), JAK2 = c(9.7, 9.3,
10, 9.2, 9.3, 9.8, 9.5, 9.4, 8.5, 9, 10.1, 9.6, 9.5, 9.1, 9.3,
9.7, 9.1, 9.8, 10.1, 9.3, 9), HIF1A = c(10.8, 10.8, 10.9, 11.2,
10.8, 10.9, 11, 10.9, 10.6, 11.5, 10.9, 10.9, 11.3, 10.8, 11.1,
11, 11, 10.8, 10.8, 10.8, 10.4), SMAD7 = c(10.3, 10.9, 10.8,
10.4, 10.7, 10.3, 10.2, 10.4, 10.1, 10.3, 10.2, 9.9, 10.4, 10.1,
10.4, 10.3, 10.3, 10.4, 10.9, 10.4, 10.7), XIAP = c(9.7, 9.8,
9.9, 9.8, 9.9, 9.7, 9.6, 9.7, 9.4, 9.8, 9.7, 9.4, 9.8, 9.7, 9.9,
9.7, 9.8, 9.5, 9.9, 9.9, 9.7), FMR1 = c(11, 11.4, 11.1, 10.6,
11.6, 11, 10.9, 11, 10.3, 10.9, 10.2, 10.4, 11.1, 10.9, 11.2,
10.7, 11.1, 11.3, 11.5, 11.5, 11), EYA1 = c(5.5, 5.1, 5.4, 5.4,
5.7, 5.3, 5.5, 5.3, 5.3, 5.4, 5.4, 5.9, 5.3, 5.4, 5.3, 5.2, 5.3,
5.6, 5.5, 5, 5.3), CCNE1 = c(9.7, 9.1, 9.3, 9.6, 10.4, 9.5, 10.3,
9.8, 10.6, 10, 9.6, 10.2, 10.4, 10.1, 10, 9.7, 10.2, 9.7, 9.2,
9.7, 9.8), CDK6 = c(10.7, 10.9, 10.6, 11, 10.5, 10.7, 11.1, 11.1,
10.9, 11, 11.1, 10.8, 10.9, 11, 10.8, 11.2, 10.7, 10.7, 10.3,
10.9, 10.7), MET = c(11.5, 11.5, 11.5, 11.3, 11.1, 11.1, 11.6,
11.7, 11.4, 11.3, 11.6, 11.8, 11.4, 11.3, 11.2, 11.9, 11.5, 11.6,
11.3, 11.5, 11), EZH2 = c(8.7, 8.3, 8.7, 8.7, 8.9, 8.5, 9.2,
8.8, 9.4, 8.6, 8.6, 9.4, 8.7, 8.7, 8.4, 8.3, 8.7, 8.8, 8.6, 8.5,
8.5), CXCL12 = c(7.6, 7.1, 7.1, 8.2, 6.8, 6.5, 7.4, 7.6, 7.9,
6.5, 8, 6.5, 7.3, 7.1, 6.4, 8.1, 8, 7.4, 6.4, 7.8, 8), CUL2 = c(10.3,
10.1, 10.3, 10, 10.6, 10.1, 9.9, 10, 10, 9.9, 9.7, 9.6, 10.2,
10.3, 10.3, 10, 10, 10.1, 10.4, 10.6, 9.7), MYH1 = c(4.7, 4.7,
4.7, 4.7, 4.7, 4.7, 4.7, 4.7, 4.7, 5, 4.7, 4.7, 4.7, 5, 4.7,
4.7, 4.7, 5, 4.7, 4.7, 4.7), KLF3 = c(10.4, 10.5, 10.4, 10.7,
10.4, 10.6, 10.4, 10.6, 10.2, 10.4, 10.5, 10.5, 10.7, 10.6, 10.8,
10.7, 10.3, 10.7, 10.8, 10.7, 10.2), PPARGC1A = c(5.4, 5.2, 4.7,
5.1, 5.4, 5.1, 5.6, 5.1, 5.1, 5.3, 4.7, 5.5, 4.7, 5.1, 5.2, 5.1,
5.4, 5.2, 5.2, 5, 5), CCND1 = c(11.3, 11, 11.1, 11.9, 10.5, 11.8,
12.4, 12, 12.7, 12.4, 11.6, 11.4, 12.1, 11.7, 11.4, 11.6, 11.9,
11.5, 10.9, 11.9, 12.1), ATP5F1B = c(13.3, 13.1, 13.2, 13.1,
13.1, 13.1, 13.2, 12.9, 13.6, 13.3, 13.1, 13.5, 13.1, 13.1, 13,
13.1, 13.1, 13.2, 13.1, 13, 12.9), LDHB = c(9.3, 8.7, 8.6, 9.5,
7.6, 8.5, 9.1, 9, 10.4, 8.9, 9.2, 9.6, 9.4, 9, 8.5, 9.1, 8.8,
8.7, 8.4, 8.6, 9.2), PRKAB1 = c(10, 9.7, 9.6, 9.8, 9.8, 10, 10,
9.7, 9.8, 10, 9.7, 10.1, 9.7, 9.7, 10.1, 10, 10, 9.9, 9.9, 9.8,
10.2), CCND3 = c(11.3, 11, 11.1, 11.1, 11, 11.3, 11.1, 10.9,
11.8, 11.7, 11.4, 11.8, 11.4, 11.2, 11.3, 11, 11.2, 11, 10.9,
11.1, 10.9), SRF = c(10.8, 10.6, 10.1, 10.7, 10.6, 10.5, 10.3,
10, 10.5, 11, 10.3, 10.7, 10.9, 10.3, 10.8, 10.5, 10.9, 10.7,
10.2, 10.2, 10.5), VEGFA = c(10.6, 10.4, 10.6, 11, 10.4, 11.4,
9.3, 9.2, 8.7, 9.4, 11.8, 12, 9.5, 10.3, 9.5, 12.1, 9.8, 9.6,
10.8, 9.3, 9.2), SMAD5 = c(9.8, 9.8, 9.8, 10.1, 9.7, 9.9, 10,
10.1, 10.1, 9.7, 10.3, 9.9, 9.9, 9.9, 9.7, 10.3, 9.8, 9.8, 9.7,
9.9, 9.8), HES1 = c(9.9, 10.6, 10.1, 9.8, 10.7, 10.3, 9.5, 10.3,
9.7, 10.4, 9.1, 9, 9.9, 10.2, 10.6, 9.5, 10, 10, 9.9, 10.6, 10.7
), GLS = c(9.3, 9.4, 9.5, 9.8, 9.3, 9.3, 9.9, 10, 9.8, 9.8, 9.5,
9.8, 9.6, 10.2, 10, 9.9, 9.6, 9.6, 9.5, 9.8, 9.6), KDM5B = c(11.4,
11.5, 11.6, 10.9, 11.5, 11.3, 10.9, 11, 10.8, 10.9, 10.9, 10.7,
11.1, 11.1, 11.4, 10.9, 11.3, 11.3, 11.6, 11.4, 11), STMN1 = c(11.3,
10.6, 11.2, 11, 11, 10.8, 11.4, 11.5, 12.1, 11.2, 11.2, 11.7,
11.2, 11.1, 10.7, 10.8, 11.1, 11.2, 11.1, 10.8, 11), ATF6 = c(11.3,
11.2, 11.4, 10.9, 11.2, 11.3, 11.1, 11, 10.9, 11.2, 10.9, 11,
11.1, 11.2, 11.2, 11.1, 11.3, 11.2, 11.5, 11.4, 10.7), MYB = c(6,
6.1, 5.8, 6.1, 6, 5.8, 6.5, 6.1, 6.7, 6, 6, 6.3, 5.9, 6.2, 5.7,
5.8, 5.9, 6.1, 5.7, 5.7, 5.8), FOXO3 = c(9.9, 9.6, 10.5, 9.6,
9.5, 9.8, 9.2, 9.3, 8.9, 9.2, 10.1, 10.2, 9.4, 9.4, 9.3, 9.8,
9.1, 10.3, 10.4, 9.2, 9.3), NEK6 = c(9.3, 9.5, 9.4, 9.9, 9.5,
9.5, 9.8, 9.9, 9.8, 9.7, 9.7, 9.8, 10, 10.2, 10.2, 10.1, 9.7,
9.4, 9.1, 9.8, 9.8), DNMT3A = c(11.8, 11.9, 11.7, 11.4, 11.9,
11.7, 11.6, 11.5, 11.3, 11.7, 11.4, 10.9, 11.8, 11.6, 11.5, 11.4,
11.5, 11.6, 11.8, 11.7, 11.9), DUSP1 = c(12.6, 13.3, 12.3, 12.2,
13.1, 12.9, 12, 12.1, 11.8, 12.9, 12.2, 12.6, 13.1, 12.7, 13.5,
12.8, 13.1, 12.6, 13, 13.8, 13.1), SOCS2 = c(10.5, 10.3, 10.6,
10.2, 10.1, 10.1, 10.1, 10, 9.8, 10.4, 10.3, 10, 10.6, 10, 10.2,
10.4, 9.9, 10.4, 11.3, 10.1, 10.2), APAF1 = c(8.8, 8.7, 8.8,
9.2, 8.4, 8.9, 9.1, 9, 9, 8.7, 9, 9.1, 9, 8.9, 8.7, 9.1, 8.2,
9, 8.9, 8.8, 8.5), ATXN1 = c(9, 9.5, 9.2, 9.9, 8.7, 9.4, 9.3,
9.5, 9.4, 9.9, 9.8, 9.4, 9.2, 9.2, 9, 9.6, 9.3, 9, 8.8, 9.3,
9.2), MT2A = c(9.9, 8.6, 9.9, 9.7, 9.3, 9, 9.7, 9.4, 10.5, 9.7,
9.9, 11.3, 9.3, 9, 9.4, 9.4, 9.6, 9.8, 9.6, 9, 9.3), IRF1 = c(10.7,
10.5, 10.6, 10, 10.9, 10.4, 10.1, 10.3, 9.8, 10.1, 10, 9.7, 10.2,
9.9, 10.4, 10.2, 10.5, 10.1, 10.2, 10.3, 10.5), SOX9 = c(5.4,
5.3, 5, 5.5, 5.9, 5, 5.7, 5.1, 5.1, 4.7, 5.4, 5.8, 4.7, 5.3,
5.3, 5.6, 5.9, 5.4, 5.4, 5.4, 5.2), MYH2 = c(5.1, 5, 5, 5.2,
4.7, 4.7, 5.2, 5.4, 5, 5.7, 5, 5, 4.7, 4.7, 5.3, 5, 5.2, 4.7,
4.7, 5.3, 5.4), RAP1B = c(8.8, 8.9, 9.1, 8.8, 9.1, 8.8, 8.8,
8.9, 8.7, 8.7, 8.6, 8.5, 9, 9.1, 8.9, 8.7, 8.9, 8.9, 9.1, 9,
8.6), FOXA1 = c(5.1, 5.1, 4.7, 4.7, 5.3, 5, 5.1, 5.4, 5.1, 5,
4.7, 5.1, 5.1, 5.1, 5, 5.1, 5, 4.7, 5.1, 5, 4.7), ATG4D = c(9.3,
9.2, 9.2, 9, 9.2, 9.1, 9.1, 9, 9.1, 9.1, 9.2, 8.9, 9.1, 8.9,
8.9, 9.2, 9.2, 9.2, 9.3, 9.1, 9.4), G6PC1 = c(4.7, 4.7, 5.1,
4.7, 4.7, 4.7, 4.7, 5, 5.1, 4.7, 4.7, 4.7, 5, 5, 5, 5, 5.1, 5,
4.7, 5, 5), GRSF1 = c(10.5, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.3, 10.4,
10.5, 10.8, 10.6, 10.5, 10.5, 10.5, 10.6, 10.3, 10.5, 10.6, 10.5,
10.5, 10.5, 10.2), TERF2 = c(9.4, 9.3, 9.4, 9.2, 9.3, 9.3, 9.1,
9.2, 9.4, 9.4, 9.3, 9.2, 9.1, 9.2, 9.4, 9.2, 9.2, 9.4, 9.2, 9.3,
9.1), CDK8 = c(8.5, 8.6, 8.9, 8.7, 8.6, 8.7, 8.4, 8.5, 8.7, 8.7,
8.9, 8.8, 8.7, 8.6, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 8.6, 8.1), VHL = c(10.2,
10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10.1, 10.1, 10, 9.9, 10.1, 10.1,
10.1, 10, 10.2, 10, 10.2, 10.3, 10), MYCN = c(8.3, 7.8, 7.9,
8, 8.5, 8, 8.6, 8.1, 8.7, 8.5, 8.2, 7.7, 8.5, 8, 8.4, 8.5, 9.1,
8.1, 7.4, 8.1, 8.5), LDHA = c(11.2, 10.8, 11, 11.7, 11.1, 11.3,
11.7, 11.5, 12.3, 11.8, 11.4, 11.7, 11.6, 11.5, 11.9, 11.2, 11.7,
10.9, 10.6, 11.2, 11.1), SPRY2 = c(8.9, 8.9, 9.3, 8.8, 8.7, 8.9,
8.8, 8.9, 9, 9, 9.1, 9.2, 8.9, 8.6, 8.6, 8.9, 8.9, 8.8, 9, 8.8,
8.6), RAC1 = c(11.9, 11.7, 11.9, 11.8, 11.7, 11.8, 11.7, 11.8,
12.2, 11.8, 11.9, 12, 11.8, 11.8, 11.8, 11.9, 11.9, 11.8, 11.9,
11.7, 11.7), PIM1 = c(11.5, 11.6, 11.8, 10.8, 11.9, 11.6, 11.3,
11, 11, 11.3, 11.1, 10.3, 11.5, 11, 11.3, 11, 11.7, 11.3, 12.2,
11.9, 11.3), ATAT1 = c(10.6, 10.6, 10.5, 10.5, 10.6, 10.5, 10.8,
10.8, 10.7, 10.9, 10.7, 10.7, 10.7, 10.5, 10.5, 10.6, 10.4, 10.7,
10.1, 10.3, 10.7), KIF23 = c(9, 7.8, 8.6, 8.6, 8.8, 8.5, 9.4,
9.1, 9.9, 9.1, 8.8, 9.6, 9, 8.9, 9, 8.2, 9, 9, 8.4, 8.7, 8.5),
FGF2 = c(6.9, 7.4, 7.5, 7.9, 7, 7.3, 7.8, 7.5, 7.3, 7.6,
7.9, 6.8, 7.2, 7.4, 7.9, 7.5, 7.3, 7.1, 7.3, 7.2, 7.3), APP = c(14.3,
14, 14.4, 13.9, 13.7, 14, 14, 14, 14.4, 13.9, 14.5, 14.5,
14, 14, 13.8, 14.2, 14.1, 14.1, 14, 14, 14), RGS5 = c(8.9,
8.1, 8.1, 9.1, 8.4, 8.6, 10.1, 9.5, 9, 9.4, 9.2, 9.2, 9.8,
9.1, 8.1, 7.9, 9.7, 10.5, 7.5, 8.9, 8.9)), row.names = c("Control1",
"Control2", "Control3", "Control4", "Control5", "Control6", "Control7",
"Control8", "Control9", "Control10", "Control11", "Control12",
"Control13", "Control14", "Control15", "Control16", "Control17",
"Control18", "Control19", "Control20", "Control21"), class = "data.frame")
Как мне сделать график, который будет хорошо виден человеческому глазу
[1]: https://i.sstatic.net/BZgCJnzu.png
.
Ответ или решение
Чтобы увеличить масштаб корреляционного графика, созданного с помощью функции corrplot из библиотеки R, вы можете обратиться к нескольким аспектам настройки. В вашем случае график оказался недостаточно заметным, и действительно существует несколько факторов, которые могут влиять на визуализацию. Давайте разберемся, как улучшить читаемость вашего графика.
Настройка размера графика
Первое, что нужно сделать, это задать параметры размера графика. Например, при использовании функции png() вы можете указать ширину и высоту, чтобы сделать изображение более четким. Вот пример кода, который можно использовать:
png("corrplot.png", width = 1600, height = 1200, res = 300)Эти параметры создадут график шириной 1600 пикселей и высотой 1200 пикселей с разрешением 300 DPI, что обеспечит высокое качество изображения.
Улучшение визуализации с помощью коррректировки параметров
Теперь, когда вы задали размеры графика, давайте рассмотрим параметры функции corrplot(), которые могут помочь сделать график более восприимчивым.
-
Параметр
number.digits: Убедитесь, что количество отображаемых десятичных знаков корректно. Это регулирует читаемость коэффициентов:corrplot(M, method="color", col=col, addCoef.col = "black", tl.col="black", number.digits = 2, p.mat = p.mat, sig.level = 0.05, insig = "blank", diag=FALSE) -
Цветовая палитра: Убедитесь, что цветовая палитра (
col) хорошо контрастирует. Можете использовать предустановленные палитры R:col = colorRampPalette(c("red", "white", "blue"))(200) -
Размер текста меток: Вы можете регулировать размер текста для меток с помощью параметра
cex:tl.cex = 1.2 -
Параметры размеров графического элемента: Убедитесь, что вы используете параметры
tl.srtдля поворота меток, если они слишком длинные:tl.srt = 45 # Поворот на 45 градусов
Полный пример кода
С учетом вышеописанных изменений, ваш код может выглядеть следующим образом:
library(corrplot)
library(Hmisc)
# Оценка корреляции
c_df <- Hmisc::rcorr(as.matrix(df), type="spearman")
M = c_df$r[1:3, 4:134]
p.mat = c_df$P[1:3, 4:134]
# Сохранение графика в файл
png("corrplot.png", width = 1600, height = 1200, res = 300)
# Визуализация
col = colorRampPalette(c("red", "white", "blue"))(200)
corrplot(M, method="color", col=col, addCoef.col = "black",
tl.col="black", tl.cex=1.2, tl.srt=45,
p.mat = p.mat, sig.level = 0.05, insig = "blank", diag=FALSE)
dev.off() # Завершить графическое устройствоЗаключение
Используя эти настройки, вы сможете значительно улучшить читаемость вашего корреляционного графика. Высокий размер графика в сочетании с четкой цветовой палитрой и корректными параметрами отображения сделает ваш график более информативным и привлекательным для анализа. Estos изменения позволят вам получить более четкую и читаемую визуализацию, подходящую для дальнейшего анализа данных.