### R code from vignette source 'AgiMicroRna.Rnw' ### Encoding: UTF-8 ################################################### ### code chunk number 1: data ################################################### library("AgiMicroRna") data(targets.micro) print(targets.micro) ################################################### ### code chunk number 2: data ################################################### data(dd.micro) class(dd.micro) dim(dd.micro) ################################################### ### code chunk number 3: AgiMicroRna.Rnw:237-238 ################################################### print(names(dd.micro)) ################################################### ### code chunk number 4: qcPlots ################################################### qcPlots(dd.micro,offset=5, MeanSignal=TRUE, ProcessedSignal=FALSE, TotalProbeSignal=FALSE, TotalGeneSignal=FALSE, BGMedianSignal=FALSE, BGUsed=FALSE, targets.micro) ################################################### ### code chunk number 5: BoxPlot ################################################### boxplotMicroRna(log2(dd.micro$meanS), maintitle='log2 Mean Signal', colorfill= 'orange') ################################################### ### code chunk number 6: plotDensity ################################################### plotDensityMicroRna(log2(dd.micro$meanS), maintitle='log2 Mean Signal') ################################################### ### code chunk number 7: MA ################################################### ddaux=dd.micro ddaux$G=log2(dd.micro$meanS) mvaMicroRna(ddaux, maintitle='log2 Mean Signal', verbose=FALSE) rm(ddaux) ################################################### ### code chunk number 8: RLE ################################################### RleMicroRna(log2(dd.micro$meanS), maintitle='log2 Mean Signal - RLE') ################################################### ### code chunk number 9: hclust ################################################### hierclusMicroRna(log2(dd.micro$meanS),targets.micro$GErep, methdis="euclidean", methclu="complete", sel=TRUE,100) ################################################### ### code chunk number 10: cvArray ################################################### cvArray(dd.micro, "MeanSignal", targets.micro, verbose=TRUE) ################################################### ### code chunk number 11: tgsMicroRna ################################################### ddTGS=tgsMicroRna(dd.micro, half=TRUE, makePLOT=FALSE, verbose=FALSE) ################################################### ### code chunk number 12: tgsNormalization ################################################### ddNORM=tgsNormalization(ddTGS, "quantile", makePLOTpre=FALSE, makePLOTpost=FALSE, targets.micro, verbose=TRUE) ################################################### ### code chunk number 13: rmaMicroRna (eval = FALSE) ################################################### ## ddTGS.rma=rmaMicroRna(dd.micro, ## normalize=TRUE, ## background=TRUE) ## ################################################### ### code chunk number 14: filterMicroRna ################################################### ddPROC=filterMicroRna(ddNORM, dd.micro, control=TRUE, IsGeneDetected=TRUE, wellaboveNEG=FALSE, limIsGeneDetected=75, limNEG=25, makePLOT=FALSE, targets.micro, verbose=TRUE, writeout=FALSE) ################################################### ### code chunk number 15: esetMicroRna ################################################### esetPROC=esetMicroRna(ddPROC, targets.micro, makePLOT=FALSE, verbose=TRUE) ################################################### ### code chunk number 16: writeEset (eval = FALSE) ################################################### ## writeEset(esetPROC, ## ddPROC, ## targets.micro, ## verbose=TRUE) ################################################### ### code chunk number 17: AgiMicroRna.Rnw:695-699 ################################################### levels.treatment=levels(factor(targets.micro$Treatment)) treatment=factor(as.character(targets.micro$Treatment), levels=levels.treatment) ################################################### ### code chunk number 18: AgiMicroRna.Rnw:701-704 ################################################### levels.subject=levels(factor(targets.micro$Subject)) subject=factor(as.character(targets.micro$Subject), levels=levels.subject) ################################################### ### code chunk number 19: AgiMicroRna.Rnw:725-727 ################################################### design=model.matrix(~ -1 + treatment + subject) print(design) ################################################### ### code chunk number 20: AgiMicroRna.Rnw:734-737 ################################################### fit=lmFit(esetPROC,design) names(fit) print(head(fit$coeff)) ################################################### ### code chunk number 21: AgiMicroRna.Rnw:743-746 ################################################### CM=cbind(MSC_AvsMSC_B=c(1,-1,0,0), MSC_AvsMSC_C=c(1,0,-1,0)) print(CM) ################################################### ### code chunk number 22: AgiMicroRna.Rnw:753-756 ################################################### fit2=contrasts.fit(fit,CM) names(fit2) print(head(fit2$coeff)) ################################################### ### code chunk number 23: AgiMicroRna.Rnw:762-764 ################################################### fit2=eBayes(fit2) names(fit2) ################################################### ### code chunk number 24: basicLimma (eval = FALSE) ################################################### ## fit2=basicLimma(esetPROC,design,CM,verbose=TRUE) ################################################### ### code chunk number 25: getDecideTests ################################################### DE=getDecideTests(fit2, DEmethod="separate", MTestmethod="BH", PVcut=0.10, verbose=TRUE) ################################################### ### code chunk number 26: pvalHistogram (eval = FALSE) ################################################### ## pvalHistogram(fit2, ## DE, ## PVcut=0.10, ## DEmethod="separate", ## MTestmethod="BH", ## CM, ## verbose=TRUE) ################################################### ### code chunk number 27: significantMicroRna (eval = FALSE) ################################################### ## significantMicroRna(esetPROC, ## ddPROC, ## targets.micro, ## fit2, ## CM, ## DE, ## DEmethod="separate", ## MTestmethod="BH", ## PVcut=0.10, ## Mcut=0, ## verbose=TRUE)