affypdnn.R
In affypdnn: Probe Dependent Nearest Neighbours (PDNN) for the affy package

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

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### code chunk number 1: citation
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citation(package="affypdnn")


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### code chunk number 2: init
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library(affypdnn)


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### code chunk number 3: afbatch
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library(affydata)
data(Dilution)
afbatch <- Dilution


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### code chunk number 4: hgu95av2Params
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data(hgu95av2.pdnn.params)

params.chiptype <- hgu95av2.pdnn.params


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### code chunk number 5: energyFiles
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dir(system.file("exampleData", package="affypdnn"))


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### code chunk number 6: experimentSpecific
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data("params.dilution", package="affypdnn")
params <- params.dilution
rm(params.dilution)


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### code chunk number 7: pmLevel
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ppset.name <- c("41206_r_at", "31620_at")
ppset <- probeset(afbatch, ppset.name)


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### code chunk number 8: pmLevelPlot
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par(mfrow=c(2,2))
for (i in 1:2) {
  probes.pdnn <- pmcorrect.pdnnpredict(ppset[[i]], params,
                                       params.chiptype = params.chiptype)

  plot(ppset[[i]], main=paste(ppset.name[i], "\n(raw intensities)"))
  matplotProbesPDNN(probes.pdnn, 
                    main = paste(ppset.name[i], 
                      "\n(predicted intensities)"))
}


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### code chunk number 9: expressopdnn
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ids <- ls(getCdfInfo(afbatch))[1:10]
eset <- expressopdnn(afbatch, 
                     bg.correct = FALSE,
                     normalize = FALSE,
                     findparams.param = list(params.chiptype = params.chiptype,
                       give.warnings=FALSE),
                     summary.subset=ids)