BicARE.R
In BicARE: Biclustering Analysis and Results Exploration

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

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### code chunk number 1: BicARE.Rnw:41-42
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require(BicARE)


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### code chunk number 2: BicARE.Rnw:47-49
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data(sample.bicData)
sample.bicData


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### code chunk number 3: BicARE.Rnw:55-56
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residue(sample.bicData)  


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### code chunk number 4: BicARE.Rnw:64-66
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set.seed(1)
res.biclustering <- FLOC(sample.bicData, k=15, pGene=0.3, pSample=0.6, r=0.01, 10, 8, 200)


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### code chunk number 5: BicARE.Rnw:68-69
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res.biclustering


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### code chunk number 6: BicARE.Rnw:79-87
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init.genes <- matrix(data=0, nrow=352, ncol=5)
init.samples <- matrix(data=0, nrow=26, ncol=5)
init.genes[1:10,1] <- 1
init.genes[20:30,2] <- 1
init.genes[50:60,3] <- 1
init.samples[1:5,3] <- 1
init.samples[1:5,4] <- 1
init.samples[10:15,5] <- 1


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### code chunk number 7: BicARE.Rnw:100-102
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bic <- bicluster(res.biclustering, 6, graph=FALSE)
plot(bic)


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### code chunk number 8: BicARE.Rnw:111-113
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gsc <- GeneSetCollection(res.biclustering$ExpressionSet[1:50], setType=GOCollection())
res.bic2 <- testSet(res.biclustering, gsc)


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### code chunk number 9: BicARE.Rnw:122-123
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pData(sample.bicData)


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### code chunk number 10: BicARE.Rnw:126-127
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res.bic2 <- testAnnot(res.biclustering, annot=pData(sample.bicData), covariates=c("sex", "type"))