inst/doc/ArrayExpress.R

In ArrayExpress: Access the ArrayExpress Microarray Database at EBI and build Bioconductor data structures: ExpressionSet, AffyBatch, NChannelSet

### R code from vignette source 'ArrayExpress.Rnw'

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### code chunk number 1: queryAE
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library("ArrayExpress")
sets = queryAE(keywords = "pneumonia", species = "homo+sapiens")


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### code chunk number 2: ArrayExpress-raw
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rawset = ArrayExpress("E-MEXP-1422")


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### code chunk number 3: ArrayExpress-columnsneeded
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eset = try(ArrayExpress("E-MEXP-1870"))


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### code chunk number 4: ArrayExpress-withcolumns
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eset = ArrayExpress("E-MEXP-1870",
  dataCols=list(R="ScanArray Express:F650 Mean",
    G="ScanArray Express:F550 Mean",
    Rb="ScanArray Express:B650 Mean",
    Gb="ScanArray Express:B550 Mean"))


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### code chunk number 5: getAE-full
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mexp1422 = getAE("E-MEXP-1422", type = "full")


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### code chunk number 6: ae2bioc-full
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rawset= ae2bioc(mageFiles = mexp1422)


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### code chunk number 7: getcolproc
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cn = getcolproc(mexp1422)
show(cn)


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### code chunk number 8: procset
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proset = procset(mexp1422, cn[2])


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### code chunk number 9: import (eval = FALSE)
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## AEset = ArrayExpress("E-MEXP-1416")


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### code chunk number 10: norm (eval = FALSE)
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## library("affy")
## AEsetnorm = rma(AEset)


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### code chunk number 11: fac (eval = FALSE)
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## fac = grep("Factor.Value",colnames(pData(AEsetnorm)), value=T)


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### code chunk number 12: qanorm (eval = FALSE)
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## if (suppressWarnings(require("arrayQualityMetrics", quietly=TRUE))) {
##   qanorm = arrayQualityMetrics(AEsetnorm, 
##     outdir = "QAnorm", 
##     intgroup = fac)
## }


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### code chunk number 13: limma (eval = FALSE)
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## library("limma")
## facs =  pData(AEsetnorm)[,fac]
## facs[facs[,2]=="female",2]="F"
## facs[facs[,2]=="male",2]="M"
## facs[facs[,1]=="Parkinson disease",1]="parkinson"
## facs = paste(facs[,1],facs[,2], sep=".")
## f = factor(facs)
## design = model.matrix(~0+f)
## colnames(design) = levels(f)
## fit = lmFit(AEsetnorm, design)
## cont.matrix = makeContrasts(normal.FvsM = normal.F-normal.M,             
##     parkinson.FvsM = parkinson.F-parkinson.M,  
##     Diff=(parkinson.F-parkinson.M)-(normal.F-normal.M),
##     levels=design)
## fit2 = contrasts.fit(fit, cont.matrix)
## fit2 = eBayes(fit2)
## res = topTable(fit2, coef = "parkinson.FvsM", adjust = "BH")