### R code from vignette source 'vignettes/networkBMA/inst/doc/networkBMA.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: vignette.data ################################################### library(networkBMA) data(vignette) dim(timeSeries) dim(reg.prob) dim(brem.data) reg.known ################################################### ### code chunk number 2: networkBMA ################################################### edges <- networkBMA(data = timeSeries[,-(1:2)], nTimePoints = length(unique(timeSeries$time)), prior.prob = reg.prob, known = reg.known, nvar = 50, ordering = "bic1+prior") edges[1:9,] ################################################### ### code chunk number 3: contingency.tables ################################################### ctables <- contabs.netwBMA( edges, referencePairs, reg.known, thresh=c(.5,.75,.9)) ctables ################################################### ### code chunk number 4: scores ################################################### scores( ctables, what = c("FDR", "precision", "recall")) ################################################### ### code chunk number 5: rocANDprc ################################################### roc( contabs.netwBMA( edges, referencePairs), plotit = TRUE) title("ROC") prc( contabs.netwBMA( edges, referencePairs), plotit = TRUE) title("Precision-Recall") ################################################### ### code chunk number 6: iterateBMAlm ################################################### gene <- "YNL037C" variables <- which(rownames(brem.data) != gene) control <- iBMAcontrolLM(OR = 50, nbest = 20, thresProbne0 = 5) iBMAmodel.YNL037C <- iterateBMAlm( x = t(brem.data[variables,]), y = unlist(brem.data[gene,]), control = control) ################################################### ### code chunk number 7: probne0 ################################################### iBMAmodel.YNL037C$probne0[iBMAmodel.YNL037C$probne0 > 0]