pcaGoPromoter.R
In pcaGoPromoter: pcaGoPromoter is used to analyze DNA micro array data

### R code from vignette source 'pcaGoPromoter.Rnw'
### Encoding: UTF-8

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### code chunk number 1: setup
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options(width=80,digits=6)


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### code chunk number 2: bioC (eval = FALSE)
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## if (!requireNamespace("BiocManager", quietly=TRUE))
##     install.packages("BiocManager")
## BiocManager::install("pcaGoPromoter",dependencies=TRUE)


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### code chunk number 3: libPcaGoPromoter (eval = FALSE)
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## library("pcaGoPromoter")


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### code chunk number 4: libSerumStimulation (eval = FALSE)
###################################################
## library("serumStimulation")
## data(serumStimulation)


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### code chunk number 5: groups (eval = FALSE)
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## groups <- as.factor( c( rep("control",5) , rep("serumInhib",5) ,
##                         rep("serumOnly",3) ) )
## groups


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### code chunk number 6: fig1 (eval = FALSE)
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## pcaInfoPlot(eData=serumStimulation,groups=groups)


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### code chunk number 7: pca (eval = FALSE)
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## pcaOutput <- pca(serumStimulation)


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### code chunk number 8: fig2 (eval = FALSE)
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## plot(pcaOutput, groups=groups)


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### code chunk number 9: probeIds (eval = FALSE)
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## loadsNegPC2 <- getRankedProbeIds( pcaOutput, pc=2, decreasing=FALSE )[1:1365]


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### code chunk number 10: GOtree (eval = FALSE)
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## GOtreeOutput <- GOtree( input = loadsNegPC2)


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### code chunk number 11: fig3 (eval = FALSE)
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## plot(GOtreeOutput,legendPosition = "bottomright")


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### code chunk number 12: copyToPdf (eval = FALSE)
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## dev.copy2pdf(file="GOtree.pdf")


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### code chunk number 13: printGOtree (eval = FALSE)
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## head(GOtreeOutput$sigGOs,n=10)


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### code chunk number 14: printPrimo (eval = FALSE)
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## TFtable <- primo( loadsNegPC2 )
## head(TFtable$overRepresented)


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### code chunk number 15: printPrimeHits (eval = FALSE)
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## probeIds <- primoHits( loadsNegPC2 , id = 9343 )	
## head(probeIds)