# #——chunk_settings eval = T,回声= F - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -库(knitr)库(ggplot2)库(recountmethylation) knitr:: opts_chunk设置美元(eval = FALSE,呼应= TRUE,警告= FALSE,消息= FALSE) # # - - - - -设置,eval = T,回声= F - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #得到系统负载路径dpath < -系统。文件(包=“recountmethylation”、“extdata”、“pwrewas_files”) #负载的例子总结统计dfpwr < - get(负载(文件。路径(dpath, dfpwr_test_pwrewas.rda))) lpwr < - get(负载(文件。路径(dpath, lpwr-results_pwrewas-example.rda))) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # revised_function_url <——paste0 (“https://github.com/metamaden/pwrEWAS/”,“团/主/本月/ revised_functions / pwrEWAS_revised.R ?生= TRUE”) # devtools:: source_url (revised_function_url) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #库(minfiData) #数据(“MsetEx”) #负载MethylSet # < - MsetEx # bval < getBeta女士(ms) # # #得到DNAm分数得到总结数据帧# dfpwr < - data.frame(μ= rowMeans (bval, na。rm = T) # var = rowvar (bval, na。rm = T) # # - - - - - eval = T,消息= T - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -头(dfpwr) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #式< - dfpwr # tissueType #薄荷糖< - 10 # minTotSampleSize # maxtss < - 1000 # maxTotSampleSize # sstep < - 100 # SampleSizeSteps # tdeltav < - c (0.05, 0.1, 0.2) # targetDelta # dmethod < -“limma”# DMmethod #罗斯福< - 0.05 # FDRcritVal # nsim < - 20 #西姆斯# j < - 1000 # # ndmp < - 50 # targetDmCpGs # detlim < - 0.01 # detectionLimit # maxctau < - 100 # maxCnt。τ# ncntper < - 0.5 # ncntper # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # set.seed (0) # lpwr。c2 < - pwrEWAS_itable(核心= 2,# tissueType =式、minTotSampleSize =薄荷糖,# maxTotSampleSize = maxtss SampleSizeSteps = sstep # NcntPer = NcntPer targetDelta = tdeltav J =, # targetDmCpGs = ndmp detectionLimit = detlim # DMmethod = dmethod FDRcritVal =罗斯福,# sims = nsim maxCnt。τ= maxctau) # #(2022-02-17 13:44:51)发现τ……完成(2022-02-17 13:45:06)# #[1]”以下τ是:0.013671875,0.02734375,0.0546875”# # # #(2022-02-17 13:45:06)运行模拟[2022-02-17 13:45:06]运行仿真……完成(2022-02-17 13:48:23)# # - - - - - eval = T - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - lpwr < - lpwr。c1 #得到结果从一个以上的例子议员< - lpwr [[“meanPower”]] #得到平均功率表# # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #暗(mp) #维度的平均功率表# # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #头(mp) #得到平均功率表的第一行# # - - - - - eval = T - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - pa <——lpwr powerArray #美元得到权力数组# # - - - - - eval = T - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -权力数组的长度(pa) # # # - - - - - eval = T - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -意味着(pa [1:20]) = = mp[1] #比较手段,权力阵列与平均功率表# # - - - - - eval = T - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #提取功率值数组的矩阵帕尔< - pa m1 < - data.frame(功率=帕尔[1:200])#第一三角洲功率值m2 < - data.frame(功率=帕尔[201:400])#第二三角洲功率值m3 < - data.frame(功率=帕尔[401:600])#第三三角洲功率值#分配总样本m1美元总功率值。< - m2美元总样本。< - m3美元总样本。< -代表样本(seq(910, 100),每个= 20)#添加三角洲标签m1的三角洲\ nDNAm < -美元代表(“0.05”,200)平方米的三角洲\ nDNAm < -代表(“0.1”,200年)m3的三角洲\ nDNAm < -代表(“0.2”,200)#做策划的高数据帧dfp < - rbind (m1, rbind (m2, m3)) # # - - - - - eval = T - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ggplot (dfp, aes (x =总。样本,y =权力,颜色=δ\ nDNAm)) + geom_smooth (se = T、方法=“黄土”)+ theme_bw () + xlab(“总样本”)+ ylab(“权力”)+ geom_hline (yintercept = 0.8,颜色=“黑人”,线型=“点缀”)# # - - - - - eval = T - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - utils:: sessionInfo ()