LPE.R
In LPE: Methods for analyzing microarray data using Local Pooled Error (LPE) method

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

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### code chunk number 1: LPE.Rnw:108-109 (eval = FALSE)
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## packageDescription("LPE")


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### code chunk number 2: LPE.Rnw:118-119
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set.seed(0) 


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### code chunk number 3: LPE.Rnw:123-124
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library(LPE) 


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### code chunk number 4: LPE.Rnw:134-138
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data(Ley)
dim(Ley)
head(Ley)
Ley.subset <- Ley[seq(1000),]


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### code chunk number 5: LPE.Rnw:155-158
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Ley.normalized <- Ley.subset
Ley.normalized[,2:7] <- preprocess(Ley.subset[,2:7], data.type = "MAS5")
Ley.normalized[1:3,]


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### code chunk number 6: LPE.Rnw:163-166
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Ley.final <- Ley.normalized[substring(Ley.normalized$ID,1,4) !="AFFX",] 
dim(Ley.final)
Ley.final[1:3,]


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### code chunk number 7: LPE.Rnw:175-178
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var.Naive <- baseOlig.error(Ley.final[,2:4],q=0.01)
dim(var.Naive)
var.Naive[1:3,]


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### code chunk number 8: LPE.Rnw:184-187
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var.Activated <- baseOlig.error(Ley.final[,5:7], q=0.01)
dim(var.Activated)
var.Activated[1:3,]


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### code chunk number 9: LPE.Rnw:198-206
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lpe.val <- data.frame(lpe(Ley.final[,5:7], Ley.final[,2:4], 
                          var.Activated, var.Naive,
                          probe.set.name=Ley.final$ID)
                      )

lpe.val <- round(lpe.val, digits=2)
dim (lpe.val)
lpe.val[1:3,]


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### code chunk number 10: LPE.Rnw:219-222
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fdr.BH <- fdr.adjust(lpe.val, adjp="BH")
dim(fdr.BH)
round(fdr.BH[1:4, ],2)


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### code chunk number 11: LPE.Rnw:231-233
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fdr.resamp <- fdr.adjust(lpe.val, adjp="resamp", iterations=2)
fdr.resamp


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### code chunk number 12: LPE.Rnw:249-251
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Bonferroni.adjp <- fdr.adjust(lpe.val, adjp="Bonferroni")
head(Bonferroni.adjp)