HowTo-flowBeads.R
In flowBeads: flowBeads: Analysis of flow bead data

### R code from vignette source 'HowTo-flowBeads.Rnw'

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### code chunk number 1: loadPackage
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library(flowBeads)


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### code chunk number 2: HowTo-flowBeads.Rnw:116-117
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data(dakomef)


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### code chunk number 3: MEF
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library(xtable)
data(dakomef)
print(xtable(dakomef,
             caption=
             "
             FluoroSpheres from Dakocytomation.
             The Molecules of Equivalent Fluorochromes (MEF) values for the six bead populations as provided by the manufacturer
             for the LSRII.
             The first bead population are blank as they contain contain no flurochrome by design.
             "
             ))


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### code chunk number 4: HowTo-flowBeads.Rnw:136-137
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data(cytocalmef)


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### code chunk number 5: loadBeads (eval = FALSE)
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## beads1 <- BeadFlowFrame(fcs.filename=system.file('extdata', 'beads1.fcs', package='flowBeads'),
##                         bead.filename=system.file('extdata', 'dakomef.csv', package='flowBeads'))
## beads2 <- BeadFlowFrame(fcs.filename=system.file('extdata', 'beads2.fcs', package='flowBeads'),
##                         bead.filename=system.file('extdata', 'dakomef.csv', package='flowBeads'))


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### code chunk number 6: fastLoadBeads
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data(beads1)
data(beads2)


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### code chunk number 7: beads1
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show(beads1)


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### code chunk number 8: beads2
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length(beads1)
getDate(beads1)
getParams(beads1)
getMEFparams(beads1)


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### code chunk number 9: gateBeads
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gbeads1 <- gateBeads(beads1)
gbeads2 <- gateBeads(beads2)


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### code chunk number 10: gbeads1plot
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plot(gbeads1)


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### code chunk number 11: gbeads2plot
###################################################
plot(gbeads2)


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### code chunk number 12: beadplotAPC (eval = FALSE)
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## plot(gbeads1, 'APC')


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### code chunk number 13: HowTo-flowBeads.Rnw:249-250
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getClusteringStats(gbeads1)[,,1]


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### code chunk number 14: HowTo-flowBeads.Rnw:253-255
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beads1.mean.fi.APC <- getClusteringStats(gbeads1)['mean.fi','APC',]
beads2.mean.fi.APC <- getClusteringStats(gbeads2)['mean.fi','APC',]


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### code chunk number 15: HowTo-flowBeads.Rnw:263-265
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mef.transform <- getMEFtransform(gbeads1)
names(mef.transform)


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### code chunk number 16: HowTo-flowBeads.Rnw:270-272
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mef.transform$APC$alpha
mef.transform$APC$beta


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### code chunk number 17: HowTo-flowBeads.Rnw:277-278
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mef.transform$APC$fun


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### code chunk number 18: plotMEFrepeatability
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old.par <- par(no.readonly=T)
par(mfrow=c(1,2))
plot(getTransformFunction(beads1)(beads1.mean.fi.APC),
     getTransformFunction(beads2)(beads2.mean.fi.APC),
     xlim=c(0,5),
     ylim=c(0,5),
     xlab='APC MFI Beads Day 1',
     ylab='APC MFI Beads Day 2')
abline(b=1,a=0)
plot(getTransformFunction(beads1)(getMEFtransform(gbeads1)$APC$fun(beads1.mean.fi.APC)),
     getTransformFunction(beads2)(getMEFtransform(gbeads2)$APC$fun(beads2.mean.fi.APC)),
     xlim=c(0,5),
     ylim=c(0,5),
     xlab='APC MEF Beads Day 1',
     ylab='APC MEF Beads Day 2')
abline(b=1,a=0)
par(old.par)


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### code chunk number 19: toMEF (eval = FALSE)
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## toMEF(gbeads1, flow.data)


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### code chunk number 20: HowTo-flowBeads.Rnw:326-328
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relative.transforms <- relativeNormalise(gbeads1, gbeads2)
names(relative.transforms)


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### code chunk number 21: HowTo-flowBeads.Rnw:331-335
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fun <- relative.transforms$APC$fun
mfi1 <- getTransformFunction(gbeads1)(getClusteringStats(gbeads1)['mean.fi','APC',])
mfi2 <- getTransformFunction(gbeads2)(getClusteringStats(gbeads2)['mean.fi','APC',])
fun.mfi1 <- fun(mfi1)


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### code chunk number 22: plotMFIrepeatability
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old.par <- par(no.readonly=T)
par(mfrow=c(1,2))
plot(mfi1,
     mfi2,
     xlim=c(0,5),
     ylim=c(0,5),
     xlab='APC MFI Beads Day 1',
     ylab='APC MFI Beads Day 2')
abline(b=1,a=0)
plot(fun.mfi1,
     mfi2,
     xlim=c(0,5),
     ylim=c(0,5),
     xlab='APC MFI Beads Day 1 (Relative Normalisation)',
     ylab='APC MFI Beads Day 2')
abline(b=1,a=0)
par(old.par)


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### code chunk number 23: generateReport (eval = FALSE)
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## generateReport(gbeads1, output.file='report.html')