Nothing
### R code from vignette source 'diffExprAnalysis.Rnw'
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### code chunk number 1: diffExprAnalysis.Rnw:35-36
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options(warn=-1)
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### code chunk number 2: makeExampleCountDataSet
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library(gCMAP)
library(DESeq)
set.seed( 123 )
cds.list <- lapply( 1:3, function(n) {
cds <- makeExampleCountDataSet()
featureNames(cds) <- paste("gene",1:10000, sep="_")
cds
})
names(cds.list) <- paste("Instance", 1:3, sep="")
sapply(cds.list, dim)
sapply(cds.list, function(n) pData(n)$condition )
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### code chunk number 3: generate_gCMAP_NChannelSet
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## this step takes a little time
cde <- generate_gCMAP_NChannelSet(cds.list,
uids=1:3,
sample.annotation=NULL,
platform.annotation="Entrez",
control_perturb_col="condition",
control="A",
perturb="B")
channelNames(cde)
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### code chunk number 4: big.matrix
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## list of ExpressionSets
if (require(bigmemory)) {
data("sample.ExpressionSet") ## from Biobase
es.list <- list( sample.ExpressionSet[,1:4],
sample.ExpressionSet[,5:8],
sample.ExpressionSet[,9:12])
## three instances
names(es.list) <- paste( "Instance", 1:3, sep=".")
storage.file <- tempfile()
storage.file ## filename prefix for BigMatrices
de <- generate_gCMAP_NChannelSet(
es.list,
1:3,
platform.annotation = annotation(es.list[[1]]),
control_perturb_col="type",
control="Control",
perturb="Case",
big.matrix=storage.file)
channelNames(de)
head( assayDataElement(de, "z") )
dir(dirname( storage.file ))
}
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### code chunk number 5: subsettingBigMatrices
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if (require(bigmemory)) {
## remove de object from R session and reload
rm( de )
de <-get( load( paste( storage.file, "rdata", sep=".")) )
class( assayDataElement(de, "z") )
assayDataElement(de, "z")[1:10,] ## load subset
}
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### code chunk number 6: memorize
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if (require(bigmemory)) {
## read z-score channel into memory
dem <- memorize( de, name="z" )
channelNames(dem)
class( assayDataElement(dem, "z") ) ## matrix
## remove tempfiles
unlink(paste(storage.file,"*", sep=""))
}
###################################################
### code chunk number 7: sessionInfo
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sessionInfo()
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