# # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #库(Biobase) #库(limma) #库(gCrisprTools) # #数据(“西文”,包=“gCrisprTools”) #数据(“安”,包=“gCrisprTools”) #数据(“aln”,包=“gCrisprTools”) # # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # sk < - relevel (as.factor (pData (es) TREATMENT_NAME美元),“ControlReference”) #名称(sk) < - row.names (pData (es)) # # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #设计< -模型。矩阵(~ 0 + REPLICATE_POOL + TREATMENT_NAME pData (es)) # colnames(设计)< - gsub (‘TREATMENT_NAME’,”colnames(设计)# < -makeContrasts对比(DeathExpansion——ControlExpansion水平=设计)# # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # es < - ct。filterReads (es,修剪= 1000,sampleKey = sk) # # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # es < - ct。normalizeGuides (es、方法=“规模”,情节。它= TRUE) #看到手册页获得其他选项# vm < -轰(exprs (es)、设计)# #适合< - lmFit (vm,设计)# < -形成鲜明对比。健康(健康,对比)#适合< - ebay(适合)# # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #安< - ct。prepareAnnotation(安,健康,控制=“NoTarget”) # # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # resultsDF < - # ct。generateResults(#, #注释=安,# RRAalphaCutoff = 0.1, #排列= 1000,#得分=“结合”,#排列。种子= 2 #)# # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #数据(“适合”、包=“gCrisprTools”) #数据(“resultsDF”,包=“gCrisprTools”) # #适合< -适合[(row.names(适合)% % row.names(安)),]# resultsDF < - resultsDF [(row.names (resultsDF) % % row.names(安)),)# # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # ct。alignmentChart (aln sk) # ct。sk rawCountDensities (es) # # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # ct。sk gRNARankByReplicate (es) # ct。gRNARankByReplicate (es、sk、注释=安,geneSymb =“NoTarget”) #显示位置NTC gRNAs # # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # ct。安viewControls (es, sk,规范化= FALSE) # ct。安viewControls (es, sk,规范化= TRUE) # # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # ct。GCbias (es,安,sk) # ct。GCbias(健康,安,sk) # # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # ct。stackGuides (es # sk, # plotType =“gRNA”, #注释=安,# nguides = 40) # # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # ct。stackGuides (es # sk, # plotType =“目标”,#注释=安)# # - - - - - eval = FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # ct。stackGuides(es, # sk, # plotType = "Target", # annotation = ann, # subset = names(sk)[grep('Expansion', sk)]) ## ---- eval = FALSE------------------------------------------------------- # ct.guideCDF(es, sk, plotType = "gRNA") # ct.guideCDF(es, sk, plotType = "Target", annotation = ann) ## ---- eval = FALSE------------------------------------------------------- # ct.topTargets(fit, # resultsDF, # ann, # targets = 10, # enrich = TRUE) # ct.topTargets(fit, # resultsDF, # ann, # targets = 10, # enrich = FALSE) ## ---- eval = FALSE------------------------------------------------------- # ct.viewGuides("Target1633", fit, ann) # ct.gRNARankByReplicate(es, sk, annotation = ann, geneSymb = "Target1633") ## ---- eval = FALSE------------------------------------------------------- # enrichmentResults <- # ct.PantherPathwayEnrichment( # resultsDF, # pvalue.cutoff = 0.01, # enrich = TRUE, # organism = 'mouse' # ) ## ---- eval = FALSE------------------------------------------------------- # data("essential.genes", package = "gCrisprTools") # ROCs <- ct.ROC(resultsDF, essential.genes, stat = "deplete.p") # PRCs <- ct.PRC(resultsDF, essential.genes, stat = "deplete.p") ## ---- eval = FALSE------------------------------------------------------- # path2report <- #Make a report of the whole experiment # ct.makeReport(fit = fit, # eset = es, # sampleKey = sk, # annotation = ann, # results = resultsDF, # aln = aln, # outdir = ".") # # path2QC <- #Or one focusing only on experiment QC # ct.makeQCReport(es, # trim = 1000, # log2.ratio = 0.05, # sampleKey = sk, # annotation = ann, # aln = aln, # identifier = 'Crispr_QC_Report', # lib.size = NULL # ) # # path2Contrast <- #Or Contrast-specific one # ct.makeContrastReport(eset = es, # fit = fit, # sampleKey = sk, # results = resultsDF, # annotation = ann, # comparison.id = NULL, # identifier = 'Crispr_Contrast_Report')