# # - - - - -设置,包括= FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - knitr:: opts_chunk设置美元(崩溃= TRUE,评论= " # >”)# # - - - - - eval = F - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -如果(# !requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) # install.packages (BiocManager) # BiocManager::安装(定量给料器)# # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -库(定量给料器)库(SummarizedExperiment) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -数据(hmel.data.doser) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -代表< - c(“男性”、“男性”、“男”“女”,“女性”,“女性”)# # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - annotxn < data.frame(=因素(hmel“染色体”。dat染色体,美元水平=一21)annotxn咱< -因子(ifelse (hmel美元。dat染色体= = 21美元,“Z”、“一”),水平= c (“A”、“Z”)) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - < - hmel。dat美元readcounts colData < - S4Vectors: DataFrame(治疗= as.factor(代表),row.names = colnames (hmel.dat readcounts)美元)rowData < - S4Vectors:: DataFrame(注释= annotxn seglens = hmel。dat trxLength美元,row.names = rownames (hmel.dat readcounts美元))se2 <——SummarizedExperiment(化验=列表(数量=计数),colData = colData rowData构成了rowData) = # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - SummarizedExperiment:: colData Libsizes美元(se2) <——getLibsizes3 (se2 estimationType =“总”)# # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - SummarizedExperiment::化验(se2)美元rpkm < - make_RPKM (se2) # se2现在等于se…数据(hmel.se) # hmel加载。dat列表# MD5校验和等价:#库(消化)消化:消化(se) = =消化::消化(se2) # #——fig.align =“中心”,fig.width = 6 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - plotMA。se (se samplesA = "男",samplesB =“女性”,cex = 2, pch = 19日坳= rgb (0, 0, 0, 0。2) xlab =“Log2(平均RPKM)”ylab =“Log2(男:女)”)# # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - f_se <——simpleFilter (se, mean_cutoff = 0.01,数量= FALSE) # #——fig.align =“中心”,fig.width = 5 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - plotExpr (f_se分组=”注释。咱“clusterby_grouping = FALSE,坳= c (“grey80”、“红色”、“grey80”,“红色”),切口= TRUE, ylab = " Log2 (RPKM)”) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - se。男< - f_se [colData (f_se)治疗美元= = "男"]male_ZvA < generateStats (se。男,分组= "注释。咱”,LOG2 = FALSE) male_ZvA汇总#分配汇总统计结果male_ZvA kruskal #美元ht类输出kruskal.test()拉普兰人(负责人male_ZvA $ data) #一个值用于统计的记录。# #——fig.align = "中心" - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - plotExpr (f_se分组=”注释。染色体”,上校= c(代表(“grey80”, 20),“红色”),切口= TRUE, ylab = " Log2 (RPKM)", las = 2, treatment = "Male", clusterby_grouping = TRUE ) ## ---- fig.align="center", fig.width=4-------------------------------------- plotRatioBoxes(f_se, groupings = "annotation.ZA", treatment1 = "Male", treatment2 = "Female", outline = FALSE, col = c("grey80", "red"), ylab = "Log(Male:Female)" ) ## ---- fig.align="center", fig.width = 5------------------------------------ plotRatioDensity(f_se, groupings = "annotation.ZA", treatment1 = "Male", treatment2 = "Female", type = "l", xlab = "Log(Male:Female)", ylab = "Density") ## ---- fig.align="center", fig.width=10------------------------------------- par(mfrow = c(1,2)) plotRatioBoxes(f_se, groupings = "annotation.Chromosome", treatment1 = "Male", treatment2 = "Female", outline = FALSE, col=c(rep("grey80", 20), "red"), ylab = "Log(Male:Female)", xlab = "Chromosome" ) plotRatioDensity(f_se, groupings = "annotation.Chromosome", treatment1 = "Male", treatment2 = "Female", type = "l", xlab = "Log(Male:Female)", ylab = "Density", col=c(rep("grey80", 20), "red"), lty = 1) ## -------------------------------------------------------------------------- za.ratios.test <- test_diffs(f_se, groupings = "annotation.ZA", treatment1 = "Male", treatment2 = "Female", LOG2 = FALSE ) za.ratios.test$summary # summary statistics for each grouping za.ratios.test$kruskal # htest class output from kruskal.test() lapply(za.ratios.test$data, head) # values used for summaries and tests