### R code from vignette source 'PSEA.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: style-Sweave ################################################### BiocStyle::latex() ################################################### ### code chunk number 2: PSEA.Rnw:23-24 ################################################### library(PSEA) ################################################### ### code chunk number 3: PSEA.Rnw:27-28 ################################################### data(example) ################################################### ### code chunk number 4: PSEA.Rnw:31-33 ################################################### expression[1:5,1:3] groups ################################################### ### code chunk number 5: PSEA.Rnw:38-40 ################################################### neuron_probesets <- list(c("221805_at", "221801_x_at", "221916_at"), "201313_at", "210040_at", "205737_at", "210432_s_at") ################################################### ### code chunk number 6: PSEA.Rnw:43-44 ################################################### neuron_reference <- marker(expression, neuron_probesets) ################################################### ### code chunk number 7: PSEA.Rnw:47-54 ################################################### astro_probesets <- list("203540_at", c("210068_s_at", "210906_x_at"), "201667_at") astro_reference <- marker(expression, astro_probesets) oligo_probesets <- list(c("211836_s_at", "214650_x_at"), "216617_s_at", "207659_s_at", c("207323_s_at", "209072_at")) oligo_reference <- marker(expression, oligo_probesets) micro_probesets <- list("204192_at", "203416_at") micro_reference <- marker(expression, micro_probesets) ################################################### ### code chunk number 8: PSEA.Rnw:57-58 ################################################### groups ################################################### ### code chunk number 9: PSEA.Rnw:61-62 ################################################### neuron_difference <- groups * neuron_reference ################################################### ### code chunk number 10: PSEA.Rnw:65-68 ################################################### astro_difference <- groups * astro_reference oligo_difference <- groups * oligo_reference micro_difference <- groups * micro_reference ################################################### ### code chunk number 11: PSEA.Rnw:73-75 ################################################### model1 <- lm(expression["202429_s_at",] ~ neuron_reference + astro_reference + oligo_reference + micro_reference, subset=which(groups==0)) ################################################### ### code chunk number 12: figModel1 ################################################### par(mfrow=c(2,2), mex=0.8) crplot(model1, "neuron_reference", newplot=FALSE) crplot(model1, "astro_reference", newplot=FALSE) crplot(model1, "oligo_reference", newplot=FALSE) crplot(model1, "micro_reference", newplot=FALSE) ################################################### ### code chunk number 13: PSEA.Rnw:88-89 ################################################### summary(model1) ################################################### ### code chunk number 14: PSEA.Rnw:94-95 ################################################### model2 <- lm(expression["202429_s_at",] ~ neuron_reference + neuron_difference) ################################################### ### code chunk number 15: figModel2 ################################################### crplot(model2, "neuron_reference", g="neuron_difference", newplot=FALSE) ################################################### ### code chunk number 16: PSEA.Rnw:101-102 (eval = FALSE) ################################################### ## crplot(model2, "neuron_reference", g="neuron_difference") ################################################### ### code chunk number 17: PSEA.Rnw:107-108 ################################################### summary(model2) ################################################### ### code chunk number 18: PSEA.Rnw:111-112 ################################################### foldchange <- (model2$coefficients[2] + model2$coefficients[3]) / model2$coefficients[2] ################################################### ### code chunk number 19: PSEA.Rnw:124-126 ################################################### model_matrix <- fmm(cbind(neuron_reference, astro_reference, oligo_reference, micro_reference), groups) ################################################### ### code chunk number 20: PSEA.Rnw:129-130 ################################################### model_subset <- em_quantvg(c(2,3,4,5), tnv=4, ng=2) ################################################### ### code chunk number 21: PSEA.Rnw:133-134 ################################################### model_subset[[17]] ################################################### ### code chunk number 22: PSEA.Rnw:139-140 ################################################### models <- lmfitst(t(expression), model_matrix, model_subset) ################################################### ### code chunk number 23: PSEA.Rnw:143-144 ################################################### summary(models[[2]][["202429_s_at"]]) ################################################### ### code chunk number 24: PSEA.Rnw:147-152 ################################################### regressor_names <- as.character(1:9) coefficients <- coefmat(models[[2]], regressor_names) pvalues <- pvalmat(models[[2]], regressor_names) models_summary <- lapply(models[[2]], summary) adjusted_R2 <- slt(models_summary, 'adj.r.squared') ################################################### ### code chunk number 25: PSEA.Rnw:155-157 ################################################### average_expression <- apply(expression, 1, mean) filter <- adjusted_R2 > 0.6 & coefficients[,1] / average_expression < 0.5 ################################################### ### code chunk number 26: PSEA.Rnw:160-164 ################################################### filter[match(unlist(c(neuron_probesets, astro_probesets, oligo_probesets, micro_probesets)), rownames(expression))] <- FALSE select <- which(filter & pvalues[, 4] < 0.05) coefficients[select,] ################################################### ### code chunk number 27: PSEA.Rnw:170-171 ################################################### sessionInfo()