# # = F——消息,警告= F, eval = F - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # # #安装。包(c (“changepoint”、“数据。表”、“genefilter”、“图像”、“HH”、“knitr”、“latticeExtra”、“格”、“plyr”、“scatterplot3d”、“数据”、“Biobase”、“GSEABase”) # # = F——消息,警告= F - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -库(GISPA)负载(data.rda) exprset varset cnvset # # = F——消息,警告= F - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - < - GISPA结果(特性= 2,f.sets = c (exprset cnvset), g。设置= NULL, ref.samp。idx = 1, comp.samp.idx = c (2、3), f。概要文件= c(“到”,“上”),cpt。data =“var”, cpt。方法= " BinSeg " cpt.max = 5) # # = F——消息,警告= F - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - cptSlopeplot (gispa。= 2输出=结果cpt_out美元,特征,类型= c(“经验”、“VAR”), cpt = 1) # # = F——消息,警告= F, fig.width = 7, fig.height = 6 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - stackedBarplot (gispa.output =结果cpt_out美元,特性= 2,cpt = 1 = c型(“经验”、“CNV”), input.cex = 1.5, input.cex.lab = 1.5, input.gap = 0.5,桑普。坳= c(“红”、“绿色”、“蓝色”),地带。坳= c(“黄色”、“陶瓷”)= F) # #——消息,警告= F, fig.width = 6, fig.height = 6 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - propBarplot (gispa.output =结果cpt_plot美元,特性= 2,cpt = 1, input.cex = 0.5, input.cex.lab = 0.5,英国《金融时报》。坳= c (“grey0”、“grey60”), strip.col =“黄色”)# # = F——消息,警告= F - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - < - GISPA结果(特性= 1,f.sets = c (exprset), g。设置= NULL, ref.samp。idx = 1, comp.samp.idx = c (2、3), f.profiles = c(“向上”),cpt。data =“var”, cpt。方法= " BinSeg " cpt.max = 5) # #头(结果)# # = F——消息,警告= F, eval = F - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # < - GISPA结果(特性= 3,f.sets = c (exprset, cnvset varset), g。设置= NULL, # ref.samp。idx = 1, comp.samp.idx = c (2、3), # f。概要文件= c(“下降”,“下”,“下”),# cpt。data =“var”, cpt。method="BinSeg", cpt.max=5) # ##head(results)