### R code from vignette source 'rTANDEM.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: Loading Rtandem ################################################### library(rTANDEM) ################################################### ### code chunk number 2: Building rTTaxo ################################################### taxonomy <- rTTaxo( taxon="yeast", format="peptide", URL=system.file("extdata/fasta/scd.fasta.pro", package="rTANDEM") ) taxonomy ################################################### ### code chunk number 3: Building rTParam ################################################### param <- rTParam() param <- setParamValue(param, 'protein', 'taxon', value="yeast") param <- setParamValue(param, 'list path', 'taxonomy information', taxonomy) param <- setParamValue(param, 'list path', 'default parameters', value=system.file("extdata/default_input.xml", package="rTANDEM")) param <- setParamValue(param, 'spectrum', 'path', value=system.file("extdata/test_spectra.mgf", package="rTANDEM")) param <- setParamValue(param, 'output', 'xsl path', value=system.file("extdata/tandem-input-style.xsl", package="rTANDEM")) param <- setParamValue(param, 'output', 'path', value=paste(getwd(), "output.xml", sep="/")) ################################################### ### code chunk number 4: Launching rTANDEM ################################################### result.path <- tandem(param) result.path ################################################### ### code chunk number 5: Loading results in R ################################################### result.R <- GetResultsFromXML(result.path) ################################################### ### code chunk number 6: Getting the proteins ################################################### proteins <- GetProteins(result.R, log.expect=-1.3, min.peptides=2) proteins[, c(-4,-5), with=FALSE] # columns were removed for better display ################################################### ### code chunk number 7: Answering common questions ################################################### # How many proteins have been identified with appropriate confidence? length(proteins[['uid']]) # What are the top 5 proteins identified? proteins[1:5, c("label", "expect.value"), with=FALSE] # Were proteins YFR053C or P02267 identified in the sample? c("YFR053C", "P02267") %in% proteins[,"label", with=FALSE][[1]] ################################################### ### code chunk number 8: Exploring peptides ################################################### peptides <- GetPeptides( protein.uid=subset(proteins, label=="YFR053C", uid)[[1]], results =result.R, expect =0.05 ) peptides ################################################### ### code chunk number 9: Exploring degeneracy ################################################### proteins.of.the.peptide <- GetDegeneracy(peptides[[1,"pep.id"]], result.R) proteins.of.the.peptide[,label] # Careful! This peptide belongs to 2 different proteins! It should not be # used for quantification, for MRM or as a biomarker. ################################################### ### code chunk number 10: Change display ################################################### options("width"=70) ################################################### ### code chunk number 11: Using biomaRt (eval = FALSE) ################################################### ## library(biomaRt) ## ensembl.mart<- useMart(biomart="ensembl", dataset="scerevisiae_gene_ensembl") ## str(getBM(mart=ensembl.mart, filters="ensembl_peptide_id", values="YFR053C", ## attributes="description"), ## strict.width="wrap", nchar.max=500) ## getBM(mart=ensembl.mart, filters="ensembl_peptide_id", values="YFR053C", ## attributes=c("ensembl_peptide_id", "uniprotswissprot")) ## getBM(mart=ensembl.mart, filters="ensembl_peptide_id", values="YFR053C", ## attributes=c("go_id", "name_1006"))