howtoprocess.R
In PROcess: Ciphergen SELDI-TOF Processing

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

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### code chunk number 1: bslnoffSingle
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library(PROcess)
fdat <- system.file("Test", package="PROcess")
fs <- list.files(fdat, pattern="\\.*csv\\.*", full.names=TRUE)
f1 <- read.files(fs[1])
fcut <- f1[f1[,1]>0,]
bseoff <-bslnoff(fcut,method="loess",plot=TRUE, bw=0.1)
title(basename(fs[1]))


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### code chunk number 2: isPeakSingle
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pkgobj <- isPeak(bseoff,span=81,sm.span=11,plot=TRUE)


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### code chunk number 3: specZoom
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specZoom(pkgobj, xlim=c(5000,10000))


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### code chunk number 4: rmBaselineBatch
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testdir <- system.file("Test", package = "PROcess")
testM <- rmBaseline(testdir)


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### code chunk number 5: renorm
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rtM <- renorm(testM, cutoff=1500)


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### code chunk number 6: getPeaksBatch
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peakfile <- paste(tempdir(), "testpeakinfo.csv", sep = "/")
getPeaks(rtM, peakfile)


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### code chunk number 7: QC
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qualRes <- quality(testM, peakfile, cutoff=1500)
print(qualRes)


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### code chunk number 8: pk2bmkr
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bmkfile <- paste(tempdir(), "testbiomarker.csv", sep = "/")
testBio <- pk2bmkr(peakfile, rtM, bmkfile)
mzs <- as.numeric(rownames(rtM))
matplot(mzs, rtM, type = "l", xlim = c(1000, 10000),
ylab="intensities", main="proto-biomarkers")
bks <- getMzs(testBio)
print(round(bks))
abline(v = bks, col = "green")


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### code chunk number 9: overallMean
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grandAve <- aveSpec(fs)
mzs <- grandAve[,1]


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### code chunk number 10: bslnoffRawMean
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grandOff <- bslnoff(grandAve[mzs>0,], method="loess",
        plot=T, bw=0.1)


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### code chunk number 11: RawMeanPeak
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grandPkg <- isPeak(grandOff[grandOff[,1]>1500,], zerothrsh=1,
plot=T, ratio=0.1)
grandpvec <- round(grandPkg[grandPkg$peak, "mz"])
print(as.vector(grandpvec))


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### code chunk number 12: getPeaks2
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grandBmk <- getPeaks2(rtM, grandpvec)