### R代码从vignette源' rat。Rnw ' ################################################### ### 代码块1号:加载rMAT ################################################### 库(rMAT ) ################################################### ### 代码块2号:阅读BPMAP文件头 ################################################### pwd < - " " #输入文件BPMAP数组等路径< -系统。文件(“extdata”、“Sc03b_MR_v04_10000.bpmap”、包=“rMAT”)bpmapFile =粘贴(pwd,路径,9 = " ")seqHeader < -ReadBPMAPAllSeqHeader (bpmapFile) #保存的列表输出内容seqHeader打印(seqHeader) #显示它的内容 ################################################### ### 代码块3号:arrayFile ################################################### pathCEL < -系统。文件(“extdata”、“Swr1WTIP_Short.CEL”、包=“rMAT”)arrayFile <粘贴(pwd, c (pathCEL), 9月 ="") ################################################### ### 代码块数量4:BPMAPCelParser ################################################### ScSet < -BPMAPCelParser (bpmapFile、arrayFile verbose = FALSE, groupName = " Sc ") ################################################### ### 代码块5号:总结Scset ################################################### 总结(ScSet ) ################################################### ### 代码块6号:规范化数组的数组 ################################################### ScSetNorm < -NormalizeProbes (ScSet方法=“垫”,健壮的= FALSE,所有= FALSE,标准= TRUE,详细= FALSE ) ################################################### ### 代码块7号:总结ScSetNorm ################################################### 总结(ScSetNorm ) ################################################### ### 代码块8号:计算rMAT分数 ################################################### RD < -computeMATScore (ScSetNorm cName = NULL,距离= 600,verbose = TRUE)丰富< -callEnrichedRegions (RD,距离= 600,dMerge = 300, nProbesMin = 8,方法=“分数”,阈值= 1,详细= FALSE ) ################################################### ### 代码块9号:图书馆阅读(eval = FALSE ) ################################################### ## 库(GenomeGraphs) # #库(rtracklayer ) ################################################### ### 代码块10号:rtracklayer注释(eval = FALSE ) ################################################### ## ## 基因组(丰富)<——“sacCer2”# #名称(丰富)< -“chrI”# # # # # # #查看目标会话< - browserSession(加州大学)# #跟踪(会话,“托托”)< -丰富# # # # # # #获得第一个特性subEnrich <丰富(2 ,] ## ## # 视图与GenomeBrowser # #查看< - browserView(会话范围(subEnrich) * 2 ) ################################################### ### 代码块11号:运用BioMart (eval = FALSE ) ################################################### ## 集市< -useMart(“运用”,数据集= " scerevisiae_gene_ensembl ") ################################################### ### 代码块12号:基因组轴(eval = FALSE ) ################################################### ## genomeAxis < -makeGenomeAxis (add53 = TRUE, add35 = TRUE) # # minbase < 1 # # maxbase < -50000 ################################################### ### 代码块13号:绘制基因(eval = FALSE ) ################################################### ## genesplus < -makeGeneRegion(开始= minbase结束= maxbase链= " + ",染色体=“我”,biomart =集市)# # genesmin < -makeGeneRegion(开始= minbase结束= maxbase链=“-”,染色体=“我”,biomart =集市 ) ################################################### ### 代码块14号: MatScore for chromosome I (eval = FALSE) ################################################### ## RD1<-RD[space(RD)=="chr1",] ## Enrich1<-Enrich[space(Enrich)=="chr1",] ## MatScore<-makeGenericArray(intensity=as.matrix(score(RD1)), probeStart=start(RD1), dp=DisplayPars(size=1, color="black", type="l")) ## rectList<- makeRectangleOverlay(start = start(Enrich1), end = end(Enrich1), region = c(1, 4), dp = DisplayPars(color = "green", alpha = 0.1)) ################################################### ### code chunk number 15: rMAT.Rnw:206-207 (eval = FALSE) ################################################### ## gdPlot(list("score" = MatScore, "Gene +" = genesplus, Position = genomeAxis, "Gene -" = genesmin), minBase = minbase, maxBase = maxbase, labelCex = 1, overlays=rectList)