### R代码来自Vignette Source'Vignettes/watermelon/inst/doc/watermelon.rnw'#############################################################################）## source（“ //www.anjoumacpherson.com/bioclite.r”）## Bioclite（'Limma'，'Minfi'，##'Illuminahumanmethylation450Kmanifest'#############################＃代码块编号2：UnevaledCode（eval = false）###########################################################################################堵塞 ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃## library（'Watermelon'）＃瓜数据集数据中的负载（瓜）＃显示数据矩阵dim（瓜）＃使用默认阈值Melon.pf <-pfilter（Melon）＃PrepRocess使用我们的BE使用我们的BE使用我们的BE质量过滤器的尺寸St Method Melon.dasen.pf <-Dasen（Melon.pf）################################################################ ###代码块编号4：dmrse #########################################################预处理beta dmrse_row（melon.dasen.pf）＃稍低（更好）标准错误############################################################### ###代码块数字5：genki #########################################################'d和预处理的betas genki（melon.dasen.pf）＃略低（更好的）标准错误############################################################## ###代码块数字6：Seabi ##########################################################=pData(melon.pf)$sex, X=fData(melon.pf)$CHR=='X') # calculate X-chromosome metrics on QC'd and preprocessed betas seabi(melon.dasen.pf, sex=pData(melon.dasen.pf)$sex, X=fData(melon.dasen.pf)$CHR=='X' ) ################################################### ### code chunk number 7: UnevaluatedCode (eval = FALSE) ################################################### ## library(methylumi) ## melon <- methyLumiR('finalreport.txt') ################################################### ### code chunk number 8: IncludeGraphic ################################################### boxplot(log(methylated(melon)), las=2, cex.axis=0.8 ) ################################################### ### code chunk number 9: IncludeGraphic ################################################### boxplot(log(unmethylated(melon)), las=2, cex.axis=0.8 ) ################################################### ### code chunk number 10: pfilter ################################################### melon.pf <- pfilter(melon) ################################################### ### code chunk number 11: dasen ################################################### melon.dasen.pf <- dasen(melon.pf) ################################################### ### code chunk number 12: workflow ################################################### data(melon) # load in melon dataset melon.pf<-pfilter(melon) # perform QC on raw data matrix using default thresholds melon.dasen.pf<-dasen(melon.pf) # preprocess using our best method sex <- pData(melon.dasen.pf)$sex # extract phenotypic information for test bet<-betas(melon.dasen.pf) # extract processed beta values melon.sextest<-sextest(bet,sex) # run t-test to idenitify sex difference