# #——style-knitr eval = TRUE,呼应= FALSE,结果=“黑名单”- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - BiocStyle::乳胶()# # - - - - -设置,包括= FALSE,缓存= FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -库(knitr) #美元全球块选项opts_knit集合(基地。dir = '。') opts_chunk $(图。图/最小- path = ' ', fig.align =‘中心’,fig.show =“持有”)选项(replace.assign = TRUE,宽度= 80)# #——loaddata,缓存= TRUE,警告= FALSE,整洁= TRUE,取决于=“data_import”- - - - - #下载NCBI地理数据与GEOquery图书馆(knitr) rm(列表= ls())图书馆(GEOquery)图书馆(stringr)图书馆(Rnits) gds < getGEO (GSE4158, AnnotGPL = FALSE)[[1]]类(gds) gds #提取non-replicate样本pdata < - pdata (gds) filt < - pdata characteristics_ch2美元% %的名字((表(pdata characteristics_ch2美元)= = 2))gds < - gds (filt] pdata < - pdata (gds) <——时间。数字(str_extract (pdata characteristics_ch2美元\ \ d +)) < -代表样本(2 g / l,长度(时间))样品(grep (0.2 g / l, gds[[“标题”]])]< - 0.2 g / l“#格式表型数据随着时间的推移和样本信息gds[[“时间”]]< -时间gds [[“sample”]] < -样本dat < - gds fData (dat)(“基因符号”)<——fData (dat) ORF # #美元——buildrnitsobj,整洁= TRUE,缓存= TRUE,取决于=“loaddata”- - - - - - - - - - - - - - - - - - #从格式化的数据构建rnits数据对象(样本可以在任何顺序)#和between-array正常化。rnitsobj =。Rnits (dat[样本(ncol (dat))),对数刻度= TRUE, normmethod =“之间”)rnitsobj #或者,我们也可以构建对象从一个数据矩阵,通过提供“probedata”和“phenodata”表datdf < - exprs (dat) rownames (datdf) < - fData (dat) $ ID probedata < - data.frame (ProbeID = fData (dat) $ ID, GeneName = fData (dat)美元ORF) phenodata < - pData (dat) rnitsobj =。Rnits (datdf probedata = probedata phenodata = phenodata对数刻度= TRUE, normmethod =“之间”)#提取归一化表达式值lr < - getLR (rnitsobj)头(lr) #转嫁缺失值使用事例归罪lr <——getLR (rnitsobj转嫁= TRUE)头(lr) # #——fit_model,缓存= TRUE, fig.keep =‘第一次’,取决于=“buildrnitsobj”- - - - - - - #使用能够适应模型总结rnitsobj < - Fit (rnitsobj,基因。水平= TRUE, clusterallsamples = TRUE) # #——fit_model_noclustering, eval = FALSE,取决于=“buildrnitsobj”- - - - - - - - - - - - # rnitsobj_nocl < - fit (rnitsobj,基因。水平= TRUE, clusterallsamples = FALSE) # # opt_model < - calculateGCV (rnitsobj) # rnitsobj_optmodel < - fit (rnitsobj,基因。水平= TRUE,模型= opt_model) # #——modelsummary,缓存= TRUE,取决于= fit_model,整洁= TRUE - - - - - - - - - - - - - - - - #从拟合模型得到pvalues pval < - getPval (rnitsobj)头(pval) #比统计数据拟合模型统计<——getStat (rnitsobj)头(stat) #如果集群,检查集群基因分布表(getCID (rnitsobj)) #假定值,比统计数据和集群ID可以检索的所有基因一起fitdata < - getFitModel (rnitsobj)头(fitdata) #观点的总结前基因总结(rnitsobj顶级= 10)#提取数据的基因(5%罗斯福)td <——topData (rnitsobj,罗斯福= 5)头(td) # #——plotresults,取决于= modelsummary,缓存= TRUE,整洁= TRUE - - - - - - - - - - - - - #情节顶级基因轨迹plotresults (rnitsobj顶级= 16)# #——sessionInfo - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - sessionInfo ()