### R代码从vignette源的vignettes/西瓜/inst/doc/西瓜。Rnw ' ################################################### ### 代码块1号:UnevaluatedCode (eval = FALSE ) ################################################### ## 安装。包(“ROCR”、“matrixStats”)(“//www.andersvercelli.com/biocLite.R”)# # # #来源biocLite(“limma”、“minfi”,# # IlluminaHumanMethylation450kmanifest, # #“methylumi”,“光民 ') ################################################### ### 代码块2号:UnevaluatedCode (eval = FALSE ) ################################################### ## install.packages (wateRmelon_0.9.9.tar.gz,回购= NULL,类型= '来源 ') ################################################### ### 代码块3号:代码块 ################################################### 图书馆(西瓜)#负载瓜数据集数据(甜瓜)#显示维数据矩阵的暗(甜瓜)#质量过滤器使用默认阈值melon.pf < -pfilter(甜瓜)#预处理使用melon.dasen.pf < dasen (melon.pf我们最好的方法 ) ################################################### ### 代码块4号:dmrse ################################################### # 计算iDMR指标质量控制会贝塔dmrse_row (melon.pf) #计算iDMR指标QC会和预处理贝塔dmrse_row (melon.dasen.pf) #略低(更好的)标准错误 ################################################### ### 代码块5号:都 ################################################### # 计算SNP指标质量控制会贝塔都(melon.pf) #计算SNP指标QC会和预处理贝塔都(melon.dasen.pf) #略低(更好的)标准错误 ################################################### ### 代码块6号:seabi ################################################### # 计算x指标质量控制会贝塔seabi(瓜。pf, sex=pData(melon.pf)$sex, X=fData(melon.pf)$CHR=='X') #计算QC'd和预处理betas seabi(melon.dasen. pf)上的X染色体指标。pf、性别= pData美元(melon.dasen.pf)性,X = fData (melon.dasen.pf)装备= = ' X美元 ' ) ################################################### ### 代码块7号:UnevaluatedCode (eval = FALSE ) ################################################### ## 库(methylumi) # #西瓜< - methyLumiR(“finalreport.txt ') ################################################### ### 代码块8号:IncludeGraphic ################################################### 箱线图(日志(甲基化(甜瓜),拉斯维加斯= 2,cex.axis = 0.8 ) ################################################### ### 代码块9号:IncludeGraphic ################################################### 箱线图(日志(unmethylated(甜瓜),拉斯维加斯= 2,cex.axis = 0.8 ) ################################################### ### 代码块10号:pfilter ################################################### 瓜。pf < - pfilter(瓜 ) ################################################### ### 代码块11号:dasen ################################################### melon.dasen.pf < - dasen (melon.pf ) ################################################### ### 代码块12号:工作流################################################### data(melon) #在melon数据集中加载melon.pf<-pfilter(melon) #使用默认阈值对原始数据矩阵执行QC melon.dasen.pf<-dasen(melon.pf) #使用我们最好的方法进行预处理sex <- pData(melon.dasen.pf)$sex #提取测试打赌的表型信息<-betas(melon.dasen.pf) #提取处理过的beta值melon.sextest<-sextest(bet,sex) #运行t-test以识别性别差异