crmn.R
In crmn: CCMN and Other Normalization Methods for Metabolomics Data

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

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### code chunk number 1: load
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library(crmn)
help(package="crmn")


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### code chunk number 2: mix-example
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data(mix)
head(fData(mix))[,1:4]
head(pData(mix))


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### code chunk number 3: div
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Ys <- standards(mix)
Ya <- analytes(mix)
dim(Ys)
dim(Ya)


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### code chunk number 4: nfit-eset
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nfit <- normFit(mix, "crmn", factor="type", ncomp=2)


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### code chunk number 5: nfit-matrix
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G <- model.matrix(~-1+mix$type)
nfit <- normFit(mix, "crmn", factor=G, ncomp=2)


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### code chunk number 6: nfit-eset-w-q2
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nfit <- normFit(mix, "crmn", factor="type")
#complexty (number of PC's):
sFit(nfit)$ncomp


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### code chunk number 7: tz
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slplot(sFit(nfit)$fit$pc, scol=as.integer(mix$runorder))


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### code chunk number 8: plot
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nfit
plot(nfit)


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### code chunk number 9: norm
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normed.crmn <- normPred(nfit, mix, factor="type")


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### code chunk number 10: alternative
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normed.one <- normalize(mix, "one", one="Hexadecanoate_13C4")
normed.nomis <- normalize(mix, "nomis")


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### code chunk number 11: compare
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pca.crmn <- pca(scale(log(t(exprs(normed.crmn)))))
pca.one <- pca(scale(log(t(exprs(normed.one)))))
pca.nomis <- pca(scale(log(t(exprs(normed.nomis)))))
par(mfrow=c(1,3))
plot(scores(pca.one), col=as.integer(mix$type),
     pch=as.integer(mix$runorder),
     main="Single IS")
plot(scores(pca.nomis), col=as.integer(mix$type),
     pch=as.integer(mix$runorder),
     main="NOMIS")
plot(scores(pca.crmn), col=as.integer(mix$type),
     pch=as.integer(mix$runorder),
     main="CRMN")



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### code chunk number 12: mix-example
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Y <- exprs(mix)
replicates <- factor(mix$type)
G <- model.matrix(~-1+replicates)
isIS <- fData(mix)$tag == 'IS'


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### code chunk number 13: div
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standards(Y, isIS)
analytes(Y, isIS)


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### code chunk number 14: nfit1
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nfit <- normFit(Y, "crmn", factors=G, ncomp=2, standards=isIS)


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### code chunk number 15: norm
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normed.crmn <- normPred(nfit, Y, factors=G, standards=isIS, ncomp=2)


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### code chunk number 16: alternative
###################################################
normed.crmn <- normalize(Y, "crmn", factors=G, standards=isIS, ncomp=2)