### R code from vignette source 'CNAnorm.Snw' ################################################### ### code chunk number 1: CNAnorm.Snw:31-35 ################################################### library(CNAnorm) data(LS041) # show the data LS041[1:5,] ################################################### ### code chunk number 2: CNAnorm.Snw:50-53 ################################################### # set a seed for reproducible comparison set.seed(31) CN <- dataFrame2object(LS041) ################################################### ### code chunk number 3: CNAnorm.Snw:67-69 ################################################### toSkip <- c("chrY", "chrM") CN <- gcNorm(CN, exclude=toSkip) ################################################### ### code chunk number 4: CNAnorm.Snw:78-79 ################################################### CN <- addSmooth(CN, lambda=7) ################################################### ### code chunk number 5: CNAnorm.Snw:84-85 ################################################### CN <- peakPloidy(CN, exclude=toSkip, method='closest') ################################################### ### code chunk number 6: CNAnorm.Snw:99-100 ################################################### plotPeaks(CN) ################################################### ### code chunk number 7: CNAnorm.Snw:110-113 ################################################### CN <- validation(CN) CN <- addDNACopy(CN) CN <- discreteNorm(CN) ################################################### ### code chunk number 8: CNAnorm.Snw:119-124 ################################################### # re-set seed for reproducible results set.seed(31) CNauto <- CNAnormWorkflow(LS041, gc.do=TRUE, gc.exclude=toSkip, peak.exclude=toSkip) identical(CN, CNauto) ################################################### ### code chunk number 9: CNAnorm.Snw:131-132 ################################################### plotGenome(CN, superimpose='DNACopy', show.centromeres=FALSE) ################################################### ### code chunk number 10: CNAnorm.Snw:141-144 ################################################### toPlot <- c('chr10', 'chr11', 'chr12') subSet <- chrs(CN) %in% toPlot plotGenome(CN[subSet], superimpose='DNACopy') ################################################### ### code chunk number 11: CNAnorm.Snw:153-160 ################################################### data(gPar) gPar$genome$colors$gain.dot <- 'darkorange' gPar$genome$colors$grid <- NULL gPar$genome$cex$gain.dot <- .4 gPar$genome$cex$loss.dot <- .4 plotGenome(CN[subSet], superimpose='DNACopy', gPar=gPar, colorful=TRUE) ################################################### ### code chunk number 12: CNAnorm.Snw:165-166 ################################################### exportTable(CN, file = "CNAnorm_table.tab", show = 'center') ################################################### ### code chunk number 13: CNAnorm.Snw:181-183 ################################################### CN <- peakPloidy(CN, exclude=toSkip, method='density') plotPeaks(CN) ################################################### ### code chunk number 14: CNAnorm.Snw:203-210 ################################################### CN <- validation(CN) data(hg19_hs_ideogr) CN <- addDNACopy(CN, DNAcopy.weight='poisson', DNAcopy.segment=list(alpha=0.001), independent.arms=TRUE, ideograms=hg19_hs_ideogr) CN <- discreteNorm(CN) plotGenome(CN, superimpose='DNACopy') ################################################### ### code chunk number 15: CNAnorm.Snw:225-227 ################################################### CN <- validation(CN, ploidy = (sugg.ploidy(CN) - 1)) plotPeaks(CN, show='validated') ################################################### ### code chunk number 16: CNAnorm.Snw:235-237 ################################################### CN <- discreteNorm(CN) plotGenome(CN, superimpose='DNACopy')