R代码来自vignette源的vignettes/BicARE/inst/doc/BicARE。Rnw ' ################################################### ### 代码块1号:BicARE。Rnw: 41-42 ################################################### 要求(BicARE ) ################################################### ### 代码块2号:BicARE。Rnw: 47-49 ################################################### 样本数据(sample.bicData)。bicData ################################################### ### 代码块3号:BicARE。可Rnw: 55 - ################################################### 残渣(sample.bicData ) ################################################### ### 代码块数量4:BicARE。Rnw: 64 - 66 ################################################### set.seed (1) res.biclustering < -絮状物(样本。bicData k = 15, pGene = 0.3, pSample = 0.6, r = 0.01, 10, 200 ) ################################################### ### 代码块5号:BicARE。Rnw: 68 - 69 ################################################### res.biclustering ################################################### ### 代码块6号:BicARE。Rnw: 79 - 87 ################################################### init。基因<- matrix(data=0, nrow=352, ncol=5)- matrix(data=0, nrow=26, ncol=5)基因[1:10,1]<- 1 init。基因[20:30,2]<- 1 init。基因[50:60,3]<- 1 init。示例[1:5,3]<- 1 init。示例[1:5,4]<- 1 init。[10:15 5] < - 1样本 ################################################### ### 代码块7号:BicARE。Rnw: 100 - 102 ################################################### bic < - bicluster (res。biclustering, 6, graph=FALSE) plot(bic) ################################################### ### code chunk number 8: BicARE.Rnw:111-113 ################################################### gsc <- GeneSetCollection(res.biclustering$ExpressionSet[1:50], setType=GOCollection()) res.bic2 <- testSet(res.biclustering, gsc) ################################################### ### code chunk number 9: BicARE.Rnw:122-123 ################################################### pData(sample.bicData) ################################################### ### code chunk number 10: BicARE.Rnw:126-127 ################################################### res.bic2 <- testAnnot(res.biclustering, annot=pData(sample.bicData), covariates=c("sex", "type"))