## ------------------------------------------------------------------------ 库(石棉水泥板 ) ## ---- 消息= FALSE ------------------------------------------------------ 背景。df < -石棉水泥板:::通用电气背景# #美元,消息= FALSE ------------------------------------------------------ 背景。Df <- dplyr::arrange(背景。df、价值 ) ## ---- 消息= FALSE ------------------------------------------------------ 背景。设置< - gsub(“T”、“U”background.df seq美元 ) ## ---- 消息= FALSE ------------------------------------------------------ 名称(background.set) < - paste0(背景。df refseq美元,“|”,background.df seq.type美元 ) ## ---- 消息= FALSE ------------------------------------------------------ motif.db < - getMotifById(“M178_0.6 ") ## ---- 消息= FALSE ------------------------------------------------------ 结果< - runMatrixSPMA(背景。set, motifs = motif.db, cache = FALSE) #通常，所有的motifs都包含在分析中，结果被缓存，以使后续的分析更有效。# results <- runMatrixSPMA(background.set) ## ---- results='asis'， echo=FALSE, fig.width=10, fig.height=7------------- cat("\n\n####"， results$ Spectrum .info.df$ motiff .rbps， " ("， results$ Spectrum .info.df$ motiff .id， ")\n\n"， sep = "") cat("\n\n**谱图与多项式回归:**\n\n") grid::grid.draw(results$ Spectrum .plots[[1]]) cat("\n\n**分类:**\n\n") if (results$ Spectrum .info.df$aggregate. classitier .score == 3) {cat('\n\n \n '频谱分类:非随机(满足3个标准中的3个)
\n\n')} else if (results$spectrum.info.df$aggregate.classifier.score == 2) {cat('\n\n ')频谱分类:随机(满足3个标准中的2个)
\n\n')} else if (results$spectrum.info.df$aggregate.classifier.score == 1) {cat('\n\n ')频谱分类:随机(满足3个标准中的1个)
\n\n')}其他{猫('\n\n ')频谱分类:随机(3个标准中0个符合)
猫\ n \ n”)}(“\ n \ nProperty | |阈值\ n”)猫 ("------------- | ------------- | -------------\ n猫”)(“调整R ^ 2 |美元”,(结果spectrum.info.df adj.r.squared美元,3 ), " | $\\ 组的0.4美元\ n”)猫(“多项式学位|”,结果spectrum.info.df学位,美元“| \ \组的1美元\ n”)猫(“斜率|”轮(结果spectrum.info.df斜率,美元3 ), " | $\\ neq 0美元\ n”)猫(“未经调整的假定值估计的一致性评分|”轮(结果spectrum.info.df consistency.score.p.value美元,7)," | $< 0.000005$ \n") cat("有效的箱子数量| "，结果$spectrum.info.df$ n.c insignificant， " | "， paste0("$\\geq "，楼层(40 / 10)，"$")，" \n\n")