################################################### ### 块1号 : ################################################### 选项(宽度= 70 ) ################################################### ### 块2号:eval = FALSE ################################################### ## 库(affycoretools) # # pd < -新(“AnnotatedDataFrame”,# #数据= read.table(“pdata.txt”,标题= TRUE, row.names = 1)) # # eset < affystart(组=代表(1:4,每个= 3),# # groupname =独特(粘贴(pData (pd) [1], # # pData (pd)[2], 9月 = "-")), ## phenoData = pd ) ################################################### ### 块3号:################################################### 库(affycoretools)负载(“abatch.Rdata”)(“exprSet.Rdata ") ################################################### ### 块4号 : ################################################### plotHist (dat ) ################################################### ### 块5号 : ################################################### plotDeg (dat ) ################################################### ### 块6号:################################################### pd < -新(“AnnotatedDataFrame”,data = read.table(“pdata.txt”,标题= TRUE, row.names = 1)) sampleNames (pd) < - sampleNames (eset) plotPCA (eset组=代表(1:4,每个= 3),groupname =独特(粘贴(pData (pd) [1], pData (pd)[2], 9月 = "-"))) phenoData (eset) < - pd ################################################### ### 块7号:################################################### plotPCA (eset screeplot = TRUE ) ################################################### ### 块8号:eval = FALSE ################################################### ## eset1 < - affystart(文件名= list.celfiles () [1:6], # # = FALSE, pca = FALSE) # # eset2 < - affystart(文件名= list.celfiles () [7:12], # # = FALSE, pca = FALSE) # # eset < -新(“ExpressionSet”,# # exprs = cbind (exprs (eset1) exprs (eset2)), # # phenoData = pd, # # =注释(eset1注释 )) ################################################### ### 块数量9:################################################### 库(genefilter) f1 < - kOverA(3、6)filt < - filterfun (f1)指数< - genefilter (eset filt) eset <——eset指数 ,] ################################################### ### 块10号 : ################################################### 库(limma)毛评点< -粘贴(pData (eset) [1], pData (eset)[2], 9 =“。”)设计< -模型。matrix(~ 0 + factor(grps)) colnames(design) <- levels(factor(grps)) ugrps <- unique(grps)反差<- matrix(c(1， - 1,0, 0,0, 0,1， -1)， ncol = 2, dimnames = list(ugrps, paste(ugrps[c(1,3)]， ugrps[c(2,4)]， sep = " - ")) fit <- lmFit(eset, design) fit2 <-反差。健康(健康,对比)fit2 < - ebay (fit2 ) ################################################### ### 块11号 : ################################################### 设计的对比 ################################################### ### 块12号 : ################################################### rslt < - decideTests (fit2) vc < - vennCounts2 (rslt、方法=“相同”)文氏图(vc, cex = 0.8 ) ################################################### ### 块13号:################################################### 维恩图(vc cex = 0.6 ) ################################################### ### 块14号:eval = FALSE ################################################### ## vennSelect (eset设计、rslt对比,fit2 ) ################################################### ### 块数量15:eval = FALSE ################################################### ## limma2annaffy (eset fit2、设计# #对比,注释(eset), # # pfilt = 0.05 ) ################################################### ### 块16号:eval = FALSE ################################################### ## index1 < - vennSelect (x = rslt指数。only = TRUE)[[3]] ## probids <- unique(getLL(featureNames(eset)[index1], ## annotation(eset))) ## univ <- unique(getLL(featureNames(eset), ## annotation(eset))) ## params <- new("GOHyperGParams", geneIds = probids, ## universeGeneIds = univ, ## annotation = annotation(eset), ## conditional = TRUE, ontology = "MF") ## hyp <- hyperGTest(params) ## htmlReport(hyp, file = "GO MF terms.html", ## categorySize = 10)