Nothing
### R code from vignette source 'giant_package_vignette.Snw'
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### code chunk number 1: giant_package_vignette.Snw:45-46 (eval = FALSE)
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## install.packages("GiANT")
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### code chunk number 2: giant_package_vignette.Snw:51-55 (eval = FALSE)
###################################################
## # CRAN packages
## install.packages(c("st", "fdrtool"))
## # Bioconductor packages
## BiocManager::install(c("GlobalAncova", "limma", "DESeq2"))
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### code chunk number 3: giant_package_vignette.Snw:60-61
###################################################
library(GiANT)
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### code chunk number 4: giant_package_vignette.Snw:79-81
###################################################
set.seed(42)
load("./vignetteData.RData")
###################################################
### code chunk number 5: giant_package_vignette.Snw:84-95 (eval = FALSE)
###################################################
##
## resGsea <- geneSetAnalysis(
## labs = labels,
## method = "pearson",
## 0,
## dat = countdata,
## geneSets = pathways,
## analysis = analysis.gsea(),
## adjustmentMethod = "fdr",
## signLevel=0.1)
##
###################################################
### code chunk number 6: giant_package_vignette.Snw:100-101
###################################################
summary(resGsea)
###################################################
### code chunk number 7: giant_package_vignette.Snw:107-108 (eval = FALSE)
###################################################
## tab <- createSummaryTable(resGsea)
###################################################
### code chunk number 8: giant_package_vignette.Snw:110-111
###################################################
tab
###################################################
### code chunk number 9: giant_package_vignette.Snw:114-115 (eval = FALSE)
###################################################
## signtab <- createSummaryTable(resGsea, significantOnly=TRUE, orderBy="geneSetName")
###################################################
### code chunk number 10: giant_package_vignette.Snw:117-118
###################################################
signtab
###################################################
### code chunk number 11: giant_package_vignette.Snw:131-132 (eval = FALSE)
###################################################
## hist(resGsea, subset = 3, aggregate = TRUE)
###################################################
### code chunk number 12: giant_package_vignette.Snw:134-137 (eval = FALSE)
###################################################
## pdf("gsea.pdf")
## hist(resGsea, subset = 3, aggregate = TRUE)
## dev.off()
###################################################
### code chunk number 13: giant_package_vignette.Snw:144-160 (eval = FALSE)
###################################################
## library(parallel)
## mc <- 2 #number of cpus to use
## cl <- makeCluster(mc) #initialize a cluster
##
## resGsea <- geneSetAnalysis(
## labs = labels,
## method = "pearson",
## numSamples = 1000,
## dat = vantVeer,
## geneSets = pathways,
## analysis = analysis.gsea(),
## adjustmentMethod = "fdr",
## signLevel=0.1,
## cluster = cl)
##
## stopCluster(cl)
###################################################
### code chunk number 14: giant_package_vignette.Snw:167-168
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set.seed(132)
###################################################
### code chunk number 15: giant_package_vignette.Snw:171-183 (eval = FALSE)
###################################################
## stat <- abs(apply(vantVeer,1,cor,y = labels))
## coreSet <- rownames(vantVeer)[tail(order(stat), 25)]
##
## resOverrep <- geneSetAnalysis(
## dat = vantVeer,
## geneSets = pathways[1:4],
## analysis = analysis.customOverrepresentation(),
## coreSet = coreSet,
## adjustmentMethod = "fdr",
## signLevel=0.1)
##
## summary(resOverrep)
###################################################
### code chunk number 16: giant_package_vignette.Snw:196-199 (eval = FALSE)
###################################################
## pdf("overrepresentation.pdf")
## plotOverrepresentation(resOverrep, subset = 1:4, aggregate = TRUE)
## dev.off()
###################################################
### code chunk number 17: giant_package_vignette.Snw:202-203 (eval = FALSE)
###################################################
## plotOverrepresentation(resOverrep, aggregate = TRUE)
###################################################
### code chunk number 18: giant_package_vignette.Snw:217-231 (eval = FALSE)
###################################################
## resUncertainty <- evaluateGeneSetUncertainty(
## #parameters in ...
## labs = labels,
## numSamples = 1000,
## #parameters for evaluateGeneSetUncertainty
## dat = vantVeer,
## geneSet = pathways[[3]],
## analysis = analysis.averageCorrelation(),
## numSamplesUncertainty = 100,
## k = seq(0.1,0.9,by = 0.1))
##
## plot(resUncertainty,
## main = names(pathways[3]),
## addMinimalStability = TRUE)
###################################################
### code chunk number 19: giant_package_vignette.Snw:233-243 (eval = FALSE)
###################################################
## resUncertainty <- evaluateGeneSetUncertainty(
## #parameters in ...
## labs = labels,
## numSamples = 1000,
## #parameters for evaluateGeneSetUncertainty
## dat = vantVeer,
## geneSet = pathways[[3]],
## analysis = analysis.averageCorrelation(),
## numSamplesUncertainty = 100,
## k = seq(0.1,0.9,by = 0.1))
###################################################
### code chunk number 20: giant_package_vignette.Snw:245-250 (eval = FALSE)
###################################################
## pdf("uncertainty.pdf")
## plot(resUncertainty,
## main = names(pathways[3]),
## addMinimalStability = TRUE)
## dev.off()
###################################################
### code chunk number 21: giant_package_vignette.Snw:269-274
###################################################
myGLS <- function(dat, labs, method = "pearson"){
return(apply(dat, 1, function(x){
cor(x = x, y = labs, method = method)
}))
}
###################################################
### code chunk number 22: giant_package_vignette.Snw:281-284
###################################################
myGSS <- function(x, geneSetIndices){
return(mean(x[geneSetIndices]))
}
###################################################
### code chunk number 23: giant_package_vignette.Snw:292-306 (eval = FALSE)
###################################################
## myAnalysis <- function(){
## return(gsAnalysis(name = "myAnalysis",
## gls = "myGLS",
## glsParameterNames = c("labs", "method"),
## transformation = "abs",
## transformationParameterNames = NULL,
## gss = "myGSS",
## gssParameterNames = NULL,
## globalStat = NULL,
## globalStatParameterNames = NULL,
## significance = "significance.sampling",
## significanceParameterNames = c("numSamples"),
## testAlternative = "greater"))
## }
###################################################
### code chunk number 24: giant_package_vignette.Snw:314-322 (eval = FALSE)
###################################################
## myResult <- geneSetAnalysis(
## labs = labels,
## method = "pearson",
## numSamples = 100,
## dat = vantVeer,
## geneSets = pathways,
## analysis = myAnalysis(),
## adjustmentMethod = "fdr")
###################################################
### code chunk number 25: giant_package_vignette.Snw:324-325 (eval = FALSE)
###################################################
## hist(myResult)
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