memgeneTutorial.R
In memgene: Spatial pattern detection in genetic distance data

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

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### code chunk number 1: memgeneTutorial.Rnw:43-45
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library(memgene)
options(width=65)


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### code chunk number 2: memgeneTutorial.Rnw:69-72
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library(raster)
radialRas <- raster(system.file("extdata/radial.asc", package="memgene"))
plot(radialRas, legend=FALSE)


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### code chunk number 3: memgeneTutorial.Rnw:91-93
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## Load the radial genetic data
radialData <- read.csv(system.file("extdata/radial.csv", package="memgene"))


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### code chunk number 4: memgeneTutorial.Rnw:95-98
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## Create objects for positional information and genotypes
radialXY <- radialData[ ,1:2]
radialGen <- radialData[, 3:ncol(radialData)]


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### code chunk number 5: memgeneTutorial.Rnw:100-103
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## Produce a proportion of shared alleles genetic distance matrix
## using the convenience wrapper function provided with the package
radialDM <- codomToPropShared(radialGen)


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### code chunk number 6: memgeneTutorial.Rnw:113-116
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## Run the MEMGENE analysis
## May take several minutes
if (!exists("radialAnalysis")) radialAnalysis <- mgQuick(radialDM, radialXY)


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### code chunk number 7: memgeneTutorial.Rnw:125-128
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## Visualize the first two MEMGENE variables
## by providing only the first two columns of the $memgene matrix
mgMap(radialXY, radialAnalysis$memgene[, 1:2])


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### code chunk number 8: memgeneTutorial.Rnw:136-140
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library(raster)
radialRas <- raster(system.file("extdata/radial.asc", package="memgene"))
plot(radialRas, legend=FALSE)
mgMap(radialXY, radialAnalysis$memgene[, 1], add.plot=TRUE, legend=TRUE)


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### code chunk number 9: memgeneTutorial.Rnw:143-147
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library(raster)
radialRas <- raster(system.file("extdata/radial.asc", package="memgene"))
plot(radialRas, legend=FALSE)
mgMap(radialXY, radialAnalysis$memgene[, 1], add.plot=TRUE, legend=TRUE)


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### code chunk number 10: memgeneTutorial.Rnw:176-178
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## Load the caribou genetic data
caribouData <- read.csv(system.file("extdata/caribou.csv", package="memgene"))


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### code chunk number 11: memgeneTutorial.Rnw:180-183
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## Create objects for positional information and genotypes
caribouXY <- caribouData[ ,1:2]
caribouGen <- caribouData[, 3:ncol(caribouData)]


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### code chunk number 12: memgeneTutorial.Rnw:185-188
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## Produce a proportion of shared alleles genetic distance matrix
## using the convenience wrapper function provided with the package
caribouDM <- codomToPropShared(caribouGen)


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### code chunk number 13: memgeneTutorial.Rnw:194-197
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## Run the MEMGENE analysis
## May take several minutes
if (!exists("caribouAnalysis")) caribouAnalysis <- mgQuick(caribouDM, caribouXY)


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### code chunk number 14: memgeneTutorial.Rnw:209-212
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plot(caribouXY, type="n", xlab="", ylab="", axes=FALSE)
mgMap(caribouXY, caribouAnalysis$memgene[, 1], add.plot=TRUE, legend=TRUE)
box()


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### code chunk number 15: memgeneTutorial.Rnw:225-226
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caribouAnalysis$RsqAdj


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### code chunk number 16: memgeneTutorial.Rnw:233-235
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## Find the proportional variation explained by each MEMGENE variable
caribouMEMGENEProp <- caribouAnalysis$sdev/sum(caribouAnalysis$sdev)


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### code chunk number 17: memgeneTutorial.Rnw:238-240
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## Neatly print proportions for the first three MEMGENE variables
format(signif(caribouMEMGENEProp, 3)[1:3], scientific=FALSE)