# #——风格,呼应= FALSE,结果=“黑名单”- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - BiocStyle::减价(css。文件= c (custom.css)) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -库(ade4)库(made4)库(scatterplot3d) # # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -如果(# !requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) # install.packages (BiocManager) # BiocManager::安装(“made4”) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -库(made4)库(ade4)数据(汗)# # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -名字(汗)k。数据<汗火车k.class <汗美元火车。类# #——概述。额外的,eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - (k.data) # # #概述——overviewKhan fig.width = 7,无花果。身高= 6,fig.cap = "{图:图一}\ \标签的概述汗数据。”- - - - -概述(k。数据、标签= k.class) # #——overviewKhan2 fig.width = 7,无花果。身高= 6,fig.cap = "{图:图}\ \标签的概述汗数据。”- - - - -概述(k。数据,classvec = k。类,标签= k.class) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - k。辅酶a < -奥德(k。数据类型=“农委会”)# #——输出。辅酶a - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -名字(k.coa)总结(k.coa奥德美元)# #——看到。类- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - k。类# #——plotcoa - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - (k。辅酶a, classvec = k。class, genecol="grey3") ## ----plotgenesCOA,eval=FALSE-------------------------------------------------- # plotgenes(k.coa) ## ----plotarrays--------------------------------------------------------------- plotarrays(k.coa, arraylabels=k.class) ## ----plotarays2--------------------------------------------------------------- k.coa2<-ord(k.data, classvec=k.class) plot(k.coa2) ## ----plotgenes---------------------------------------------------------------- plotgenes(k.coa, n=5, col="red") ## ----plotgenescmd------------------------------------------------------------- gene.symbs<- khan$annotation$Symbol gene.symbs[1:4] ## ----plotgenesSym------------------------------------------------------------- plotgenes(k.coa, n=10, col="red", genelabels=gene.symbs) ## ----topgenes, eval=FALSE----------------------------------------------------- # topgenes(k.coa, axis = 1, n=5) ## ----topgenes2---------------------------------------------------------------- topgenes(k.coa, labels=gene.symbs, end="neg") ## ----do3d--------------------------------------------------------------------- do3d(k.coa$ord$co, classvec=k.class, cex.symbols=3) ## ----eval=FALSE--------------------------------------------------------------- # html3D(k.coa$ord$co, k.class, writehtml=TRUE) ## ----html3D, echo=FALSE, fig.cap="Output from html3D"------------------------- knitr::include_graphics("html3D.png") ## ----bga---------------------------------------------------------------------- k.bga<-bga(k.data, type="coa", classvec=k.class) ## ----BGAplot------------------------------------------------------------------ plot(k.bga, genelabels=gene.symbs) # Use the gene symbols earlier ## ----between.graph, fig.width=6, fig.height=4--------------------------------- between.graph(k.bga, ax=1) # Show the separation on the first axes(ax) ## ----CIA---------------------------------------------------------------------- # Example data are "G1_Ross_1375.txt" and "G5_Affy_1517.txt" data(NCI60) coin <- cia(NCI60$Ross, NCI60$Affy) names(coin) coin$coinertia$RV ## ----CIAplot------------------------------------------------------------------ plot(coin, classvec=NCI60$classes[,2], clab=0, cpoint=3)