### R code from vignette source 'TCseq.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: TCseq.Rnw:32-33 ################################################### library(TCseq) ################################################### ### code chunk number 2: TCseq.Rnw:36-38 (eval = FALSE) ################################################### ## dir <- dir.peaks ## gf <- peakreference(dir = dir, pattern = "narrowpeaks") ################################################### ### code chunk number 3: TCseq.Rnw:41-43 ################################################### data("genomicIntervals") head(genomicIntervals) ################################################### ### code chunk number 4: TCseq.Rnw:48-54 ################################################### # Experiment design data("experiment_BAMfile") head(experiment_BAMfile) # create a TCA object tca <- TCA(design = experiment_BAMfile, genomicFeature = genomicIntervals) tca ################################################### ### code chunk number 5: TCseq.Rnw:57-58 (eval = FALSE) ################################################### ## tca <- countReads(tca, dir = dir.BAM) ################################################### ### code chunk number 6: TCseq.Rnw:61-68 ################################################### #Experiment design without BAM file information data("experiment") #Counts table data("countsTable") tca <- TCA(design = experiment, genomicFeature = genomicIntervals, counts = countsTable) tca ################################################### ### code chunk number 7: TCseq.Rnw:71-72 (eval = FALSE) ################################################### ## counts(tca) <- countsTable ################################################### ### code chunk number 8: TCseq.Rnw:76-79 ################################################### suppressWarnings(library(SummarizedExperiment)) se <- SummarizedExperiment(assays=list(counts = countsTable), colData = experiment) tca <- TCAFromSummarizedExperiment(se = se, genomicFeature = genomicIntervals) ################################################### ### code chunk number 9: TCseq.Rnw:86-87 ################################################### tca <- DBanalysis(tca) ################################################### ### code chunk number 10: TCseq.Rnw:90-91 ################################################### tca <- DBanalysis(tca, filter.type = "raw", filter.value = 10, samplePassfilter = 2) ################################################### ### code chunk number 11: TCseq.Rnw:94-97 ################################################### DBres <- DBresult(tca, group1 = "0h", group2 = c("24h","40h","72h")) str(DBres, strict.width = "cut") head(DBres$`24hvs0h`) ################################################### ### code chunk number 12: TCseq.Rnw:100-102 ################################################### DBres.sig <- DBresult(tca, group1 = "0h", group2 = c("24h","40h","72h"), top.sig = TRUE) str(DBres.sig, strict.width = "cut") ################################################### ### code chunk number 13: TCseq.Rnw:108-110 ################################################### # values are logFC tca <- timecourseTable(tca, value = "FC", control.group = "0h", norm.method = "rpkm", filter = TRUE) ################################################### ### code chunk number 14: TCseq.Rnw:113-115 ################################################### # values are normalized read counts tca <- timecourseTable(tca, value = "expression", norm.method = "rpkm", filter = TRUE) ################################################### ### code chunk number 15: TCseq.Rnw:118-120 ################################################### t <- tcTable(tca) head(t) ################################################### ### code chunk number 16: TCseq.Rnw:124-125 ################################################### tca <- timeclust(tca, algo = "cm", k = 6, standardize = TRUE) ################################################### ### code chunk number 17: TCseq.Rnw:131-132 (eval = FALSE) ################################################### ## p <- timeclustplot(tca, value = "z-score(PRKM)", cols = 3) ################################################### ### code chunk number 18: TCseq.Rnw:142-144 (eval = FALSE) ################################################### ## #plot cluster 1: ## print(p[[1]])