Umpire.R
In Umpire: Simulating Realistic Gene Expression and Clinical Data

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

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### code chunk number 1: Umpire.Rnw:36-40
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options(width=88)
options(SweaveHooks = list(fig = function() par(bg='white')))
if (!file.exists("Figures")) dir.create("Figures")
set.seed(774247)


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### code chunk number 2: lib
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library(Umpire)


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### code chunk number 3: indn
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nGenes <- 3
means <- rnorm(nGenes, 6, 1)
sds <- 1/rgamma(nGenes, rate=14, shape=6)
indn <- IndependentNormal(means, sds)
summary(indn)
indn


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### code chunk number 4: randn
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x <- rand(indn, 5)
x


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### code chunk number 5: indn
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nGenes <- 4
logmu <- rnorm(nGenes, 6, 1)
logsigma <- 1/rgamma(nGenes, rate=14, shape=6)
indLN <- IndependentLogNormal(logmu, logsigma)
indLN


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### code chunk number 6: mvn
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a <- runif(1)
b <- sqrt(1-a^2)
X <- matrix(c(a, b, -b, a), 2, 2)


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### code chunk number 7: mvn2
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Lambda2 <- diag(rev(sort(rexp(2))), 2)


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### code chunk number 8: mvn3
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Y <- t(X) %*% Lambda2 %*% X


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### code chunk number 9: mvn4
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mvn <- MVN(c(0,0), Y)


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### code chunk number 10: mvn5
###################################################
x <- rand(mvn, 5)


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### code chunk number 11: eng
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engine <- Engine(list(indn, mvn))
summary(engine)


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### code chunk number 12: data
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data <- rand(engine, 5)
data


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### code chunk number 13: nm
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noise <- NoiseModel(30, 40, 0.10)
noise


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### code chunk number 14: temp
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ndata <- blur(noise, data)
summary(data)
summary(ndata)


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### code chunk number 15: standard
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nGenes <- 4000
mu0 <- 6
sigma0 <- 1.5
rate <- 28.11
shape <- 44.25
logmu <- rnorm(nGenes, mu0, sigma0)
logsigma <- 1/rgamma(nGenes, rate=rate, shape=shape)
indLN <- IndependentLogNormal(logmu, logsigma)
engine <- Engine(list(indLN))


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### code chunk number 16: act
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p0 <- 0.8
engine <- EngineWithActivity(p0, list(indLN))
summary(engine)


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### code chunk number 17: getwd
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getwd()


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### code chunk number 18: si
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sessionInfo()