### R code from vignette source 'snapCGHguide.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: 1 ################################################### library(snapCGH) library(limma) ################################################### ### code chunk number 2: 2 ################################################### datadir <- system.file("testdata", package="snapCGH") targets <- limma::readTargets("targets.txt", path=datadir) RG1 <- limma::read.maimages(targets$FileName, path=datadir, source = "genepix") ################################################### ### code chunk number 3: 3 ################################################### RG1 <- read.clonesinfo("cloneinfo.txt", RG1, path=datadir) RG1$printer <- getLayout(RG1$genes) types <- readSpotTypes("SpotTypes.txt", path=datadir) RG1$genes$Status <- controlStatus(types, RG1) ################################################### ### code chunk number 4: 3a ################################################### RG1$design <- c(-1,-1) ################################################### ### code chunk number 5: 4 ################################################### RG2 <- backgroundCorrect(RG1, method="minimum") ################################################### ### code chunk number 6: 5 ################################################### MA <- normalizeWithinArrays(RG2, method="median") ################################################### ### code chunk number 7: 6 ################################################### MA2 <- processCGH(MA,method.of.averaging=mean, ID = "ID") ################################################### ### code chunk number 8: segmentation1 ################################################### SegInfo.Hom <- runHomHMM(MA2, criteria = "AIC") ################################################### ### code chunk number 9: segmentation2 (eval = FALSE) ################################################### ## SegInfo.GLAD <- runGLAD(MA2) ## SegInfo.DNAcopy <- runDNAcopy(MA2) ## SegInfo.TilingArray <- runTilingArray(MA2) ################################################### ### code chunk number 10: segmentation3 (eval = FALSE) ################################################### ## SegInfo.Bio <- runBioHMM(MA2) ################################################### ### code chunk number 11: segmentation4 ################################################### SegInfo.Hom.merged <- mergeStates(SegInfo.Hom, MergeType = 1) ################################################### ### code chunk number 12: plotting1 ################################################### genomePlot(MA2, array = 1) ################################################### ### code chunk number 13: plotting2 ################################################### genomePlot(MA2, array = 1) ################################################### ### code chunk number 14: plotting3 ################################################### genomePlot(MA2, array = 1, chrom.to.plot = 8) ################################################### ### code chunk number 15: plotting4 ################################################### genomePlot(MA2, array = 1, chrom.to.plot = 8) ################################################### ### code chunk number 16: 14 ################################################### plotSegmentedGenome(SegInfo.Hom.merged, array = 1) ################################################### ### code chunk number 17: 14a ################################################### plotSegmentedGenome(SegInfo.Hom.merged, array = 1) ################################################### ### code chunk number 18: 15 ################################################### Seg.DNAcopy <- runDNAcopy(MA2) SegInfo.DNAcopy.merged <- mergeStates(Seg.DNAcopy) plotSegmentedGenome(SegInfo.DNAcopy.merged, SegInfo.Hom.merged, array = 1, chrom.to.plot = 1, colors = c("blue", "green")) ################################################### ### code chunk number 19: 15a ################################################### Seg.DNAcopy <- runDNAcopy(MA2) SegInfo.DNAcopy.merged <- mergeStates(Seg.DNAcopy) plotSegmentedGenome(SegInfo.DNAcopy.merged, SegInfo.Hom.merged, array = 1, chrom.to.plot = 1, colors = c("blue", "green")) ################################################### ### code chunk number 20: iplotting1 (eval = FALSE) ################################################### ## zoomGenome(SegInfo.Hom.merged, array = 1) ################################################### ### code chunk number 21: iplotting2 (eval = FALSE) ################################################### ## zoomChromosome(SegInfo.Hom.merged, array = 1, chrom.to.plot = 8) ################################################### ### code chunk number 22: Simulation1 ################################################### simulation <- simulateData(nArrays = 4) ################################################### ### code chunk number 23: Simulation2 ################################################### Sim.HomHMM <- runHomHMM(simulation) Sim.DNAcopy <- runDNAcopy(simulation) rates <- compareSegmentations(simulation, offset = 0, Sim.HomHMM, Sim.DNAcopy) ################################################### ### code chunk number 24: Simulation3 ################################################### rates ################################################### ### code chunk number 25: Simulation4 ################################################### par(mfrow = c(1,2)) boxplot(rates$TPR ~ row(rates$TPR), col = c("red", "blue"), main = "True Positive Rate") boxplot(rates$FDR ~ row(rates$FDR), col = c("red", "blue"), main = "False Discovery Rate")