### R代码从vignette源的fastLiquidAssociation。Rnw ' ################################################### ### 代码块1号:SuppressLoadData ################################################### suppressPackageStartupMessages(库(WGCNA))库(转嫁)图书馆(preprocessCore)图书馆(LiquidAssociation)图书馆(并行)图书馆(doParallel ) ################################################### ### 代码块2号:loadData ################################################### 库(fastLiquidAssociation) suppressMessages(库(yeastCC)) suppressMessages(图书馆(org.Sc.sgd.db))的数据(spYCCES)莱城< - spYCCES[, -(1:4)] # # #摆脱高% NA样本元素莱城< -莱城(应用(is.na (exprs(莱城)),1)和< ncol(莱城)* 0.3)数据< - t (exprs(莱城))< -数据(1:50)暗(数据 ) ################################################### ### 代码块3号:计算前MLA ################################################### detectCores () < - fastMLA例子(data =数据,topn = 50, nvec = 1:5,右值= 0.5,= 4,线程= detectCores())的例子[1:5 ,] ################################################### ### 代码块数量4:stopCluster1 ################################################### # closeAllConnections stopImplicitCluster () () ################################################### ### 代码块5号:计算CNM ################################################### # 从我们的示例fastMLA CNMcalc < - mass.CNM(=数据GLA.mat =例,nback = 5) CNMcalc ################################################### ### 代码块6号:计算CNM靴子 ################################################### fulldata < - t (exprs(莱城))负载(执行(“数据”,“testmat.RData”,包= ' fastLiquidAssociation ')) notsense < - testmat CNMother < - mass.CNM(数据= fulldata GLA.mat = notsense nback = 5) CNMother ################################################### ### 代码块7号:时间比较 ################################################### # 确定多核系统的处理器数量clust < - makeCluster (detectCores ()) registerDoParallel (clust) boottrips < - CNMother [[2]] (boottrips暗淡 ) ################################################### ### 代码块8号:速度测试 ################################################### # 我们采取单一的三联体的结果放到矩阵格式的例子。boots <- boottrips[1，， drop = FALSE] dim(example.boots) set.seed(1)系统。time(GLAnew <- fastboots.GLA(tripmat=example. gla)GLAnew # 2行result set.seed(1)系统不需要矩阵转换，data=fulldata, clust=clust, boots=30, perm=500, cut=4)时间(GLAtwo <- fastboots。杯子(tripmat = boottrips、数据= fulldata clust = clust靴子= 30,烫= 500,削减= 4))GLAtwo #关闭集群stopCluster (clust ) ################################################### ### 代码块9号:扩展的例子 ################################################### 库(GOstats)库(org.Sc.sgd.db) # # X3 topX3 < -独特的基因(例如[3])hyp.cutoff < - 0.05 # # # #参数< -新(“GOHyperGParams geneIds = topX3 universeGeneIds = colnames(数据),注释=“org.Sc.sgd.db本体=“英国石油公司”,pvalueCutoff =忧郁。截止条件= TRUE, testDirection =“/”)不< - hyperGTest (params)总结(不,categorySize = 5 ) ################################################### ### 代码块10号:获得基因列表 ################################################### ### 提取列表元素的总结(hyperGtestobj) 10) genename1[[i]] <- genename1[[i]][1:10] #} ## genelist <- lapply(genename1,function(x) paste(x,collapse="， ")) ugenes <- unlist(genelist) names <- sapply(names(ugenes)， function(x) unlist(strsplit(x, split='。”,固定= TRUE)) [1]) umat < -矩阵(ugenes) umat < cbind(条款,umat) rownames (umat) < -名字colnames (umat) < - c(“描述”、“相关基因”)umat ################################################### ### 代码块11号:会话信息 ################################################### sessionInfo ()