# #——knitr,回声= FALSE,结果=“隐藏”- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -库(knitr) opts_chunk美元集(整洁= FALSE, dev =“png”,无花果。显示=“隐藏”,fig.width = 4, fig.height = 4.5, dpi = 240,消息= FALSE,错误= FALSE,警告= FALSE) # #——风格,eval = TRUE,呼应= FALSE,结果=“黑名单”- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - BiocStyle:::乳胶()# # - - - - -设置,回声= FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -选项(宽度= 80)# # - - - - -图书馆- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -库(“genefilter”)库(“所有”)的数据(“所有”)# #——sample_data,缓存= TRUE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - bcell < - grep (B“^”, as.character (BT)美元)moltyp <——(as.character(所有mol.biol美元)% % c(“否定”,“BCR / ABL”)) ALL_bcrneg < -所有[,相交(bcell moltyp)] ALL_bcrneg美元摩尔。杂志< -因子(ALL_bcrneg mol.biol美元)n1 < - n2 < - 3 set.seed(1969)使用< - unlist (tapply (1: ncol (ALL_bcrneg),美元ALL_bcrneg摩尔。杂志,抽样样本,n1) <——ALL_bcrneg[使用]# #——统计数据,缓存= TRUE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - S < - rowSds (exprs(子样品))临时< rowttests(子样品,子样品摩尔。杂志)d < - temp dm p < - temp美元美元。值t < -临时统计# #——filter_volcano美元,包括= FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - S_cutoff < -分位数(年代,50)filter_volcano (d p, S, n1、n2α=。01,S_cutoff) # #——卡巴,包括= FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - t < - seq(0、5、长度= 100)情节(t, kappa_t (t, n1、n2) * S_cutoff xlab =“| |”, ylab =“折叠改变绑定”,类型=“l”) # #表- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -表(ALL_bcrneg mol.biol美元)# #——filtered_p - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - S2 < - rowvar (exprs (ALL_bcrneg)) p2 < - rowttests (ALL_bcrneg, mol.biol) $ p。值θ< - seq (0。5。1) p_bh < - filtered_p (S2, p2,θ,方法=“黑洞”)# #——p_bh - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -头(p_bh) # #——rejection_plot - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - rejection_plot (p_bh, =“sample”, xlim = c (0。3), ylim = c(0, 1000),主要=“Benjamini &业务调整”)# #——filtered_R - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -θ< - seq (0 .80 . 01) R_BH < - filtered_R(α=。10,S2, p2,θ,方法=“黑洞”)# #——R_BH - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -头(R_BH) # #——filtered_R_plot - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -情节(θ,R_BH、类型=“l”, xlab =表达式(θ),ylab =“拒绝”,主要=“BH截止= .10”)# #——sessionInfo,结果=“黑名单”,回声= FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - si < -。字符(toLatex (sessionInfo()))猫(si (grep(“语言环境”,si)], 9 =“\ n”)