################################################### ### 块1号:LibraryPreload ################################################### 图书馆(panp库(gcrma) ) ################################################### ### 块2号:负载。ExpressionSet ################################################### 数据(gcrma.ExpressionSet ) ################################################### ### 块3号:usage.info ################################################### pa.calls () ################################################### ### 块数量4:run.pa.calls ################################################### PA < - pa.calls (gcrma.ExpressionSet ) ################################################### ### 块5号:提取。PAcalls ################################################### 美元PAcalls < - PA Pcalls Pvalues < - PA Pvals写美元。table(PAcalls, file="PAcalls_gcrma.csv"， sep="，"， col.names=NA) write。表(Pvalues文件=“Pvalues_gcrma.csv”,9月=”、“col.names = NA ) ################################################### ### 块6号:show.some.output ################################################### 头(PAcalls[1])头(Pvalues [1 ]) ################################################### ### 块7号:extract.names ################################################### P_list_1 < -rownames (PAcalls) [PAcalls [1] = = P] M_list_1 < -rownames (PAcalls) [PAcalls[1] = =“M”]A_list_1 < -rownames (PAcalls) [PAcalls[1] = =” "] ################################################### ### 块8号 : ################################################### 数据(NSMPnames.hgu133a) # NSMP名称列表中的读#创建x和y范围NSMP强度NSMP_x < - (exprs (gcrma.ExpressionSet) [NSMPnames排序。hgu133a,1]，递减=TRUE) NSMP_y <- seq(0,1,1/(length(NSMP_x)-1)) #绘制所有探针集的表达密度，然后只是NSMPs Plot(密度(exprs(gcrma.ExpressionSet)[，1])， col="blue"， xlim = c(1,13)， ylim = c(0，.8)， main ="表达密度:NSMPs vs.所有，以及NSMP幸存者曲线"，xlab = "Log2(强度)"，ylab = "概率密度")线(密度(NSMP_x)， col=6) #在NSMP expr上插值，以绘制幸存者函数interp <- approxfun(NSMP_x, NSMP_y, yleft=1, yright=0) x = NSMP_x曲线(interp(x)，add=TRUE, lwd=2) #…并将其添加到plot #反向插值，以获得p值截断处的强度值revInterp <- approxfun(NSMP_y, NSMP_x, yleft=1，yright=0) rev01=revInterp(0.01) rev02=revInterp(0.02) #精确定位x-y位置#点(rev01， .01, pch=21, cex=2, lwd=2,col=1) #点(rev02， .02, pch=21, cex=2, lwd=2,col=1) #画地平线。line & label for both Pval cuffs: tightCutoff, looseCutoff: abline(h = 0.01, col = 1, lty = 2) abline(h = 0.02, col = 1, lty = 2) text(2.4, 0.01, pos=3, offset=0.1, cex=。7, as.character(0.01)) text(1.7, 0.02, pos=3, offset=0.1, cex=。7, as.character(0.02)) #在截断处插值强度的垂直线条和标签revTight=revInterp(0.01) revLoose=revInterp(0.02) abline(v = revTight, col = 1, lty =2) abline(v = revLoose, col = 1, lty =2) text(revLoose， .35, pos=2, offset=0.1, cex=。7, format.pval(revLoose,digits=3)) text(revTight， .30, pos=2, offset=0.1, cex=。7, format.pval(revTight,digits=3)) text(revLoose， .35, pos=4, cex=。8， "Log(强度)")text(revTight， .30, pos=4, cex=。8， "Log(intensity)") line (density(exprs(gcrma.ExpressionSet)[，1][PAcalls[，1]=="P"]， bw=。1, n = 512),坳= 2,lty = 2, lwd = 1)线(密度(exprs (gcrma.ExpressionSet) [1] [PAcalls[1] = =“A”),bw =。1, n=512)，col=3, lty=2, lwd=1)8, c("NSMP exprs, survivor fcn.","NSMP exprs, density","All probesets, density","'Present' probesets, density","'Absent' probesets, density"), col = c(1,6,4,2,3), lty=c(1,1,1,2,2), lwd=c(2,1,1,1,1), cex=.75, text.col= "darkgreen", bg='gray90')