iBMQ.R
In iBMQ: integrated Bayesian Modeling of eQTL data

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

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### code chunk number 1: loading iBMQ package
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library(iBMQ)


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### code chunk number 2: loading SNP data (eval = FALSE)
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## data(snp)


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### code chunk number 3: loading gene data (eval = FALSE)
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## data(gene)


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### code chunk number 4: Calculate PPA (eval = FALSE)
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## #  PPA <-  eqtlMcmc(snp, gene, n.iter=100,burn.in=100,n.sweep=20,mc.cores=6, RIS=TRUE)


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### code chunk number 5: calculateThreshold (eval = FALSE)
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## cutoff <- calculateThreshold(PPA, 0.1)


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### code chunk number 6: count eQTL (eval = FALSE)
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## eqtl <- eqtlFinder(PPA, cutoff)


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### code chunk number 7: loading SNP data (eval = FALSE)
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## data(snppos)


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### code chunk number 8: loading gene (eval = FALSE)
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## data(genepos)


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### code chunk number 9: class SNP data (eval = FALSE)
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## eqtltype <- eqtlClassifier(eqtl, snppos, genepos,1000000)


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### code chunk number 10: ploteQTLs (eval = FALSE)
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## library(ggplot2)
## ggplot(eqtltype, aes(y=GeneStart, x=MarkerPosition)) +
## geom_point(aes(y=GeneStart, x=MarkerPosition,color = PPA), size = 1.5)+
## facet_grid(GeneChrm~MarkerChrm)+theme_bw(base_size = 12, base_family = "")+  
## theme(axis.ticks = element_blank(), axis.text.x = element_blank(), axis.text.y = element_blank())+scale_x_reverse()


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### code chunk number 11: hotpot (eval = FALSE)
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## hotspot <- hotspotFinder(eqtltype, 10)


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### code chunk number 12: hotpot (eval = FALSE)
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## data(genotype.liver)


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### code chunk number 13: hotpot (eval = FALSE)
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## data(phenotype.liver)


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### code chunk number 14: hotpot (eval = FALSE)
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## #PPA.liver <-  eqtlMcmc(genotype.liver, phenotype.liver, n.iter=100,burn.in=100,n.sweep=20,mc.cores=6, RIS=FALSE)


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### code chunk number 15: hotpot
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data(PPA.liver)


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### code chunk number 16: hotpot
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cutoff.liver <- calculateThreshold(PPA.liver, 0.2)


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### code chunk number 17: hotpot
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eqtl.liver <- eqtlFinder(PPA.liver, cutoff.liver)


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### code chunk number 18: hotpot
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data(probe.liver)


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### code chunk number 19: hotpot
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data(map.liver)


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### code chunk number 20: hotpot
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eqtl.type.liver <- eqtlClassifier(eqtl.liver, map.liver, probe.liver,5000000)


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### code chunk number 21: ploteQTLs
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library(ggplot2)
ggplot(eqtl.type.liver, aes(y=GeneStart, x=MarkerPosition)) +
geom_point(aes(y=GeneStart, x=MarkerPosition,color = PPA), size = 1.5)+
facet_grid(GeneChrm~MarkerChrm)+theme_bw(base_size = 12, base_family = "")+  
theme(axis.ticks = element_blank(), axis.text.x = element_blank(), axis.text.y = element_blank())+scale_x_reverse()


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### code chunk number 22: hotpot (eval = FALSE)
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## hotspot.liver <- hotspotFinder(eqtl.type.liver,20)