or column covariates and colored clusters

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

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### code chunk number 1: annHeatmap.Rnw:44-45
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options(width=65)


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### code chunk number 2: setup01
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require(Biobase)
data(sample.ExpressionSet)
exdat = sample.ExpressionSet


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### code chunk number 3: setup02
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require(limma)
design1 = model.matrix( ~ type, data=pData(exdat))
lm1 = lmFit(exprs(exdat), design1)
lm1 = eBayes(lm1)
geneID = rownames(topTable(lm1, coef=2, num=100, adjust="none", 
	p.value=0.05))
length(geneID)


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### code chunk number 4: setup03
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exdat2 = exdat[geneID,]


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### code chunk number 5: regHeatmap1
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require(Heatplus)
reg1 = regHeatmap(exprs(exdat))
plot(reg1)


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### code chunk number 6: regHeatmap2
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reg2 = regHeatmap(exprs(exdat2), legend=2, col=heat.colors, breaks=-3:3)
plot(reg2)


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### code chunk number 7: regHeatmap3
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corrdist = function(x) as.dist(1-cor(t(x)))
hclust.avl = function(x) hclust(x, method="average")
reg3 = regHeatmap(exprs(exdat2), legend=2, dendrogram =
  list(clustfun=hclust.avl, distfun=corrdist))
plot(reg3)


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### code chunk number 8: regHeatmap4
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reg4 = regHeatmap(exprs(exdat2), legend=3,
  dendrogram=list(Col=list(status="hide")))
plot(reg4)


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### code chunk number 9: annHeatmap1
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ann1 = annHeatmap(exprs(exdat), ann=pData(exdat))
plot(ann1)


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### code chunk number 10: annHeatmap2
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ann2 = annHeatmap(exprs(exdat2), ann=pData(exdat2), 
	cluster=list(cuth=5000))
plot(ann2)


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### code chunk number 11: annHeatmap3
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ann3 = annHeatmap(exprs(exdat2), ann=pData(exdat2),
  cluster=list(cuth=7500, label=c("Control-like", "Case-like")))
plot(ann3)


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### code chunk number 12: setupX1
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SE = apply(get("se.exprs", assayData(exdat2)), 1, median)


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### code chunk number 13: setupX2
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CO = cor(t(exprs(exdat2)), pData(exdat2)$score)
df = nrow(exdat2)-2
TT = sqrt(df) * CO/sqrt(1-CO^2)
PV = 2*pt(-abs(TT), df=df)


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### code chunk number 14: setupX3
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require(hgu95av2.db)
allGO = as.list(mget(featureNames(exdat2), hgu95av2GO))
isTransElong = sapply(allGO, function(x) "GO:0006414" %in% names(x))


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### code chunk number 15: setupX4
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annFeatures = data.frame(standard.errors=SE, sigCorScore=PV<0.05,
isTransElong)


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### code chunk number 16: annHeatmap4
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ann4 = annHeatmap2(exprs(exdat2),
  ann=list(Col=list(data=pData(exdat2)), Row=list(data=annFeatures)))
plot(ann4)


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### code chunk number 17: annHeatmap5
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ann4a = annHeatmap2(exprs(exdat2),
  ann=list(Col=list(data=pData(exdat2)), Row=list(data=annFeatures)),
  labels=list(Row=list(nrow=7), Col=list(nrow=2)))
plot(ann4a)


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### code chunk number 18: annHeatmap6
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ann4b = annHeatmap2(exprs(exdat2),
  ann=list( inclRef=FALSE, 
		Col=list(data=pData(exdat2)), 
		Row=list(data=annFeatures)   ), 
	labels=list(Row=list(nrow=7), Col=list(nrow=2)))
plot(ann4b, widths=c(2,5,1), heights=c(2,5,1))


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### code chunk number 19: annHeatmap7
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ann1 = convAnnData(pData(exdat2), inclRef=FALSE)[, 3:1]
colnames(ann1) = c("Score", "isControl", "isMale")
ann2 = convAnnData(annFeatures, inclRef=FALSE)[, 3:1]
colnames(ann2) = c("isTranslationalElongation", "isCorrelated", "SE")
ann4c = annHeatmap2(exprs(exdat2),
  ann=list(asIs=TRUE, Col=list(data=ann1), Row=list(data=ann2)),
  labels=list(Row=list(nrow=7), Col=list(nrow=2)))
plot(ann4c)