################################################### ### 块1号:KeggMapping ################################################### 库(domainsignatures) keggMap < - mget (grep (^ hsa, ls (KEGGPATHID2EXTID)值= TRUE), KEGGPATHID2EXTID) univGenes < -独特(unlist (keggMap)) randGenes < -样本(univGenes 30) pwLength < listLen (keggMap) randPw < -“hsa04330 set.seed (123) pwgen < -样本(keggMap [[randPw]], 10 ) ################################################### ### 块2号:gseaprep ################################################### 宇宙geneset < - c (randGenes pwgen) < - getKEGGdata宇宙(univGenes) ################################################### ### 块3号:gseashow eval = FALSE ################################################### ## res < - gseDomain(数据源=宇宙,geneset = geneset n = 1000 ) ################################################### ### 块数量4:gseado ################################################### ## 我们只对测试purpos运行这段代码。实际的对象是预先计算的，这里只加载序列化的版本。tmp <- gseDomain(universe, geneset, n=100, verbose=FALSE) load(system.file("precomp/precomp. file("precomp/precomp. file ")rda”,包= " domainsignatures ")) ################################################### ### 块5号:火山 ################################################### volcData < - cbind(相似性= res相似性,美元log_p = log10 (res pvalue)美元)情节(volcData,主要=“火山阴谋”)选取< - which.max (res相似美元)点(volcData(选取、滴= FALSE), pch = 20,坳=“红色”)文本(volcData(选取、滴= FALSE),姓名(选取),pos = 2 ) ################################################### ### 块6号:同一 ################################################### 名(sel) = = randPw getKEGGdescription (randPw ) ################################################### ### 块7号:biomart ################################################### 运用< - useMart(“运用”,数据集=“hsapiens_gene_ensembl”)提出< - getBM(属性= c(“entrezgene”、“chromosome_name”),过滤器=“entrezgene”,价值= univGenes集市=运用)提出< -提出[提出美元chromosome_name % % c (as.character(收),“X”,“Y”),)< -分裂分组(提出chromosome_name美元,提出entrezgene美元)universe2 < -数据源(分组)geneset2 < geneset (geneset % %(分组名称 )] ################################################### ### 块8号:dsigshow eval = FALSE ################################################### ## ## 再一次,对象是预先计算的原因不但# #它< gseDomain (universe2 geneset2 ) ################################################### ### 块数量9:vplot2 ################################################### volcData2 < - cbind(相似性=它相似美元,log_p = log10(它pvalue)美元)情节(volcData2,主要=“火山阴谋”,xlim = c(0,最大值(unlist相似(res))))