### R code from vignette source 'vignettes/CNORfeeder/inst/doc/CNORfeeder-vignette.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: installBio (eval = FALSE) ################################################### ## source("http://bioconductor.org/biocLite.R") ## biocLite(c("RBGL","graph","minet","CellNOptR","igraph","catnet")) ################################################### ### code chunk number 2: installPackage (eval = FALSE) ################################################### ## source("http://bioconductor.org/biocLite.R") ## biocLite("CNORfeeder") ################################################### ### code chunk number 3: installPackage2 (eval = FALSE) ################################################### ## install.packages("path_to_CNORfeeder/CNORfeeder_1.0.0.tar.gz", ## repos=NULL, type="source") ################################################### ### code chunk number 4: loadLib ################################################### library(CNORfeeder) ################################################### ### code chunk number 5: getData ################################################### # load the data already formatted as CNOlist data(CNOlistDREAM,package="CellNOptR") # load the model (PKN) already in the CNO format data(DreamModel,package="CellNOptR") ################################################### ### code chunk number 6: getData ################################################### BTable <- makeBTables(CNOlist=CNOlistDREAM, k=2, measErr=c(0.1, 0)) ################################################### ### code chunk number 7: linkRank ################################################### Lrank <- linksRanking(CNOlist=CNOlistDREAM, measErr=c(0.1, 0), savefile=FALSE) ################################################### ### code chunk number 8: getData ################################################### model<-preprocessing(data=CNOlistDREAM, model=DreamModel) ################################################### ### code chunk number 9: integration ################################################### modelIntegr <- mapBTables2model(BTable=BTable,model=model,allInter=TRUE) ################################################### ### code chunk number 10: integLinks ################################################### modelIntegr$reacID[modelIntegr$indexIntegr] ################################################### ### code chunk number 11: plotData ################################################### plotModel(model=modelIntegr, CNOlist=CNOlistDREAM, indexIntegr=modelIntegr$indexIntegr) ################################################### ### code chunk number 12: weight ################################################### modelIntegrWeight <- weighting(modelIntegr=modelIntegr, PKNmodel=DreamModel, CNOlist=CNOlistDREAM, integrFac=10) ################################################### ### code chunk number 13: weightPPI (eval = FALSE) ################################################### ## data(PPINigraph,package="CNORfeeder") ## data(UniprotIDdream,package="CNORfeeder") ## modelIntegrWeight <- weighting(modelIntegr=modelIntegr, PKNmodel=DreamModel, ## CNOlist=CNOlistDREAM, integrFac=10, ## UniprotID=UniprotIDdream, PPI=PPINigraph) ################################################### ### code chunk number 14: train ################################################### initBstring<-rep(1,length(modelIntegrWeight$reacID)) # training to data using genetic algorithm (run longer to obtain better results) DreamT1opt<-gaBinaryT1W(CNOlist=CNOlistDREAM, model=modelIntegrWeight, initBstring=initBstring, maxGens=2, popSize=5, verbose=FALSE) ################################################### ### code chunk number 15: results ################################################### # model plotModel(model=modelIntegrWeight, CNOlist=CNOlistDREAM, bString=DreamT1opt$bString) # data cutAndPlotResultsT1(model=modelIntegrWeight, CNOlist=CNOlistDREAM, bString=DreamT1opt$bString)