inst/doc/flipflop.R

In flipflop: Fast lasso-based isoform prediction as a flow problem

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

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### code chunk number 1: lib
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library(flipflop)


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### code chunk number 2: data
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data.file <- system.file(file.path('extdata', 'vignette-sam.txt'), package='flipflop')


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### code chunk number 3: estim
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# The minimum number of clustered reads
# to consider a cluster of reads as a gene (default 40): 
min.read <- 50
# The minimim number of spanning reads
# to consider a valid junction
min.junc=10
# The maximum number of isoforms given
# during regularization path (default 10):
max.iso <- 7 
ff.res <- flipflop(data.file=data.file, 
                   out.file='FlipFlop_output.gtf',
		   minReadNum=min.read,
		   minJuncCount=min.junc,
                   max_isoforms=max.iso) 


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### code chunk number 4: names
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names(ff.res)


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### code chunk number 5: output
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transcripts <- ff.res$transcripts[[1]]
abundancesFPKM <- ff.res$abundancesFPKM[[1]]
expected.counts <- ff.res$expected.counts[[1]]
print(transcripts)
print(abundancesFPKM)
print(expected.counts)


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### code chunk number 6: annot
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annot.file <- system.file(file.path('extdata', 'vignette-annot.bed.txt'), 
                          package='flipflop')


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### code chunk number 7: estim_annot
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ff.res.annot <- flipflop(data.file=data.file, 
                   out.file='FlipFlop_output.gtf',
		   annot.file=annot.file)


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### code chunk number 8: output_annot
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transcripts.annot <- ff.res.annot$transcripts[[1]]
print(transcripts.annot)


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### code chunk number 9: GenomicFeatures
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if(require(GenomicFeatures)){
   txdb <- makeTxDbFromGFF(file='FlipFlop_output.gtf', format='gtf')
   # List of exons for each transcript:
   exonsBy(txdb, by='tx')
}


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### code chunk number 10: sessionInfo
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sessionInfo()