Nothing
### R code from vignette source 'ChIC-Vignette.Rnw'
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### code chunk number 1: ChIC-Vignette.Rnw:122-133 (eval = FALSE)
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##
## system("wget
## https://www.encodeproject.org/files/ENCFF000BFX/
## @@download/ENCFF000BFX.bam")
##
## system("wget
## https://www.encodeproject.org/files/ENCFF000BDQ/
## @@download/ENCFF000BDQ.bam")
##
## chipName <- "ENCFF000BFX"
## inputName <- "ENCFF000BDQ"
###################################################
### code chunk number 2: ChIC-Vignette.Rnw:143-154
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library(ChIC)
#load tag-list with reads aligned to a subset of chromosomes
data("chipSubset", package = "ChIC.data",
envir = environment())
chipBam <- chipSubset
data("inputSubset", package = "ChIC.data",
envir = environment())
inputBam <- inputSubset
###################################################
### code chunk number 3: options
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options(width=60)
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### code chunk number 4: ChIC-Vignette.Rnw:173-185 (eval = FALSE)
###################################################
##
## ##calculating EM
##
## mc=4 ##for parallelisation
##
## CC_Result <- qualityScores_EM(chipName=chipName,
## inputName=inputName,
## annotationID="hg19",
## read_length=36,
## mc=mc)
##
## finalTagShift <- CC_Result$QCscores_ChIP$tag.shift
###################################################
### code chunk number 5: ChIC-Vignette.Rnw:226-228 (eval = FALSE)
###################################################
## chipBam <- readBamFile(chipName)
## inputBam <- readBamFile(inputName)
###################################################
### code chunk number 6: ChIC-Vignette.Rnw:243-245
###################################################
mc=2
data("crossvalues_Chip", package = "ChIC.data", envir = environment())
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### code chunk number 7: ChIC-Vignette.Rnw:249-269
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cluster <- parallel::makeCluster( mc )
## calculate binding characteristics
chip_binding.characteristics <- get.binding.characteristics(
chipBam,
srange=c(0,500),
bin = 5,
accept.all.tags = TRUE,
cluster = cluster)
input_binding.characteristics <- get.binding.characteristics(
inputBam,
srange=c(0,500),
bin = 5,
accept.all.tags = TRUE,
cluster = cluster)
parallel::stopCluster( cluster )
###################################################
### code chunk number 8: ChIC-Vignette.Rnw:272-280 (eval = FALSE)
###################################################
##
## ## calculate cross correlation QC-metrics
## crossvalues_Chip <- getCrossCorrelationScores( chipBam ,
## chip_binding.characteristics,
## read_length = 36,
## annotationID="hg19",
## savePlotPath = filepath,
## mc = mc)
###################################################
### code chunk number 9: ChIC-Vignette.Rnw:291-292
###################################################
finalTagShift <- crossvalues_Chip$tag.shift
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### code chunk number 10: ChIC-Vignette.Rnw:310-318
###################################################
##get chromosome information and order chip and input by it
chrl_final <- intersect(names(chipBam$tags),
names(inputBam$tags))
chipBam$tags <- chipBam$tags[chrl_final]
chipBam$quality <- chipBam$quality[chrl_final]
inputBam$tags <- inputBam$tags[chrl_final]
inputBam$quality <- inputBam$quality[chrl_final]
###################################################
### code chunk number 11: ChIC-Vignette.Rnw:321-330
###################################################
##remove positions with extremely high read counts with
##respect to the neighbourhood
selectedTags <- removeLocalTagAnomalies(chipBam,
inputBam,
chip_binding.characteristics,
input_binding.characteristics)
inputBamSelected <- selectedTags$input.dataSelected
chipBamSelected <- selectedTags$chip.dataSelected
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### code chunk number 12: ChIC-Vignette.Rnw:339-346
###################################################
bindingScores <- getPeakCallingScores(chip = chipBam,
input = inputBam,
chip.dataSelected = chipBamSelected,
input.dataSelected = inputBamSelected,
annotationID="hg19",
tag.shift = finalTagShift,
mc = mc)
###################################################
### code chunk number 13: ChIC-Vignette.Rnw:356-362
###################################################
smoothedChip <- tagDensity(chipBamSelected,
annotationID = "hg19",
tag.shift = finalTagShift, mc = mc)
smoothedInput <- tagDensity(inputBamSelected,
annotationID = "hg19",
tag.shift = finalTagShift, mc = mc)
###################################################
### code chunk number 14: ChIC-Vignette.Rnw:387-391 (eval = FALSE)
###################################################
## Ch_Results <- qualityScores_GM(densityChip = smoothedChip,
## densityInput = smoothedInput,
## savePlotPath = filepath)
## str(Ch_Results)
###################################################
### code chunk number 15: Fingerprint (eval = FALSE)
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## Ch_Results <- qualityScores_GM(densityChip=smoothedChip,
## densityInput=smoothedInput)
###################################################
### code chunk number 16: Fingerprint
###################################################
Ch_Results <- qualityScores_GM(densityChip=smoothedChip,
densityInput=smoothedInput)
###################################################
### code chunk number 17: ChIC-Vignette.Rnw:410-411
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str(Ch_Results)
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### code chunk number 18: ChIC-Vignette.Rnw:428-434
###################################################
Meta_Result <- createMetageneProfile(
smoothed.densityChip = smoothedChip,
smoothed.densityInput = smoothedInput,
annotationID="hg19",
tag.shift = finalTagShift,
mc = mc)
###################################################
### code chunk number 19: ChIC-Vignette.Rnw:462-464
###################################################
TES_Scores=qualityScores_LM(data=Meta_Result$TES,
tag="TES")
###################################################
### code chunk number 20: TSS
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TSS_Scores=qualityScores_LM(data=Meta_Result$TSS,
tag="TSS")
###################################################
### code chunk number 21: geneBody
###################################################
geneBody_Scores <- qualityScores_LMgenebody(Meta_Result$geneBody)
###################################################
### code chunk number 22: ChIC-Vignette.Rnw:527-528
###################################################
listAvailableElements(target="H3K36me3")
###################################################
### code chunk number 23: ChIC-Vignette.Rnw:540-541
###################################################
head(listDatasets(dataset="ENCODE"))
###################################################
### code chunk number 24: geneBodyComparison
###################################################
metagenePlotsForComparison(data = Meta_Result$geneBody,
target = "H3K4me3",
tag = "geneBody")
###################################################
### code chunk number 25: TSSComparison
###################################################
metagenePlotsForComparison(data = Meta_Result$TSS,
target = "H3K4me3",
tag = "TSS")
###################################################
### code chunk number 26: ReferenceDistr
###################################################
plotReferenceDistribution(target = "H3K4me3",
metricToBePlotted = "RSC",
currentValue = crossvalues_Chip$CC_RSC )
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### code chunk number 27: ChIC-Vignette.Rnw:664-672
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EM_scoresNew=NULL
EM_scoresNew$QCscores_ChIP <- crossvalues_Chip
EM_scoresNew$QCscores_binding <- bindingScores
EM_scoresNew$TagDensityInput <- list()
EM_scoresNew$TagDensityChip <-list()
CC_Result <- EM_scoresNew
###################################################
### code chunk number 28: ChIC-Vignette.Rnw:675-682
###################################################
te <- predictionScore(target = "H3K4me3",
features_cc = CC_Result,
features_global = Ch_Results,
features_TSS = TSS_Scores,
features_TES = TES_Scores,
features_scaled = geneBody_Scores)
print(te)
###################################################
### code chunk number 29: ChIC-Vignette.Rnw:702-706 (eval = FALSE)
###################################################
## prediction=chicWrapper(chipName=chipName, inputName=inputName,
## chromMarkToUse= "H3K4me3", read_length=36, mc=mc ,
## savePlotPath=filepath)
##
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