inst/doc/HowTo.R

In CNTools: Convert segment data into a region by sample matrix to allow for other high level computational analyses.

### R code from vignette source 'HowTo.Rnw'

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### code chunk number 1: HowTo.Rnw:46-49
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require("CNTools")
data(sampleData)
head(sampleData)


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### code chunk number 2: HowTo.Rnw:65-70
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cnseg <- CNSeg(sampleData[which(is.element(sampleData[, "ID"], sample(unique(sampleData[, "ID"]), 20))), ])
rdseg <- getRS(cnseg, by = "region", imput = FALSE, XY = FALSE, what = "mean")
data("geneInfo")
geneInfo <- geneInfo[sample(1:nrow(geneInfo), 2000), ]
rdByGene <- getRS(cnseg, by = "gene", imput = FALSE, XY = FALSE, geneMap = geneInfo, what = "median")


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### code chunk number 3: HowTo.Rnw:75-76
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reducedseg <- rs(rdseg)


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### code chunk number 4: HowTo.Rnw:82-85
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f1 <- kOverA(5, 1)
ffun <- filterfun(f1)
filteredrs <- genefilter(rdseg, ffun)


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### code chunk number 5: HowTo.Rnw:90-91
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filteredrs <- madFilter(rdseg, 0.8)


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### code chunk number 6: HowTo.Rnw:96-98
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hc <- hclust(getDist(filteredrs, method = "euclidian"), method = "complete") 
plot(hc, hang = -1, cex = 0.8, main = "", xlab = "")  


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### code chunk number 7: HowTo.Rnw:125-126
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sessionInfo()