Nothing
### R code from vignette source 'methylationAnalysis.Rnw'
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### code chunk number 1: load library
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library(lumi)
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### code chunk number 2: load example dataset
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## load example data (a methyLumiM object)
data(example.lumiMethy)
## summary of the example data
example.lumiMethy
## print sample Names
sampleNames(example.lumiMethy)
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### code chunk number 3: sampleRelation
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plotSampleRelation(example.lumiMethy, method='mds', cv.Th=0)
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### code chunk number 4: sampleRelationTree
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plotSampleRelation(example.lumiMethy, method='cluster', cv.Th=0)
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### code chunk number 5: load example titration dataset
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## load the tritration data (a methyLumiM object)
data(example.methyTitration)
## summary of the example data
example.methyTitration
## print sample Names
sampleNames(example.methyTitration)
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### code chunk number 6: sampleRelationTitration
###################################################
plotSampleRelation(example.methyTitration, method='mds', cv.Th=0)
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### code chunk number 7: densityMTitration
###################################################
## plot the density
density(example.methyTitration, xlab="M-value")
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### code chunk number 8: densityM
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## specify the colors of control and treatment samples
sampleColor <- rep(1, ncol(example.lumiMethy))
sampleColor[grep("Treat", sampleNames(example.lumiMethy))] <- 2
density(example.lumiMethy, col=sampleColor, xlab="M-value") ## plot the density
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### code chunk number 9: boxplotM
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## Because the distribution of M-value has two modes, we use a boxplot different from regular ones
boxplot(example.lumiMethy)
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### code chunk number 10: densityColorBiasBoth
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plotColorBias1D(example.lumiMethy)
###################################################
### code chunk number 11: densityColorBiasMethy
###################################################
plotColorBias1D(example.lumiMethy, channel='methy')
###################################################
### code chunk number 12: densityColorBiasUnmethy
###################################################
plotColorBias1D(example.lumiMethy, channel='unmethy')
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### code chunk number 13: boxplotColorBiasMethy
###################################################
boxplotColorBias(example.lumiMethy, channel='methy')
###################################################
### code chunk number 14: boxplotColorBiasUnmethy
###################################################
boxplotColorBias(example.lumiMethy, channel='unmethy')
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### code chunk number 15: color balance summary
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## summary of color balance information of individual samples
colorBiasSummary(example.lumiMethy[,1:8], channel='methy')
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### code chunk number 16: scatterColorBias1
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plotColorBias2D(example.lumiMethy, selSample=1, cex=2)
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### code chunk number 17: boxplotColorBiasSum
###################################################
boxplotColorBias(example.lumiMethy, channel='sum')
###################################################
### code chunk number 18: densityColorBiasSum
###################################################
plotColorBias1D(example.lumiMethy, channel='sum')
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### code chunk number 19: densityIntensity
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density(estimateIntensity(example.lumiMethy), xlab="log2(CpG-site Intensity)")
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### code chunk number 20: boxplotIntensity
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boxplot(estimateIntensity(example.lumiMethy))
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### code chunk number 21: pairsColor
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## get the color channel information
colorChannel <- as.character(pData(featureData(example.lumiMethy))[, "COLOR_CHANNEL"])
## replace the "Red" and "Grn" as color names defined in R
colorChannel[colorChannel == 'Red'] <- 'red'
colorChannel[colorChannel == 'Grn'] <- 'green'
## select a subet of sample for pair plot
selSample <- c( "Ctrl1", "Ctrl1.rep", "Treat1", "Treat1.rep")
## plot pair plot with the dots in scatter plot colored based on the color channels
pairs(estimateIntensity(example.lumiMethy[, selSample]), dotColor= colorChannel, main="Pair plot of CpG-site Intensity")
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### code chunk number 22: color balance adjustment
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## summary of color balance information of individual samples
lumiMethy.c.adj <- lumiMethyC(example.lumiMethy)
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### code chunk number 23: densityColorBiasSumAdj
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plotColorBias1D(lumiMethy.c.adj, channel='sum')
###################################################
### code chunk number 24: boxplotColorBiasSumAdj
###################################################
boxplotColorBias(lumiMethy.c.adj, channel='sum')
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### code chunk number 25: scatterColorBias1Adj
###################################################
## plot the color balance adjusted scatter plot of two color channels
plotColorBias2D(lumiMethy.c.adj, selSample=1, cex=2)
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### code chunk number 26: pairsColorAdj
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## plot pairwise plot after color balance adjustment
pairs(estimateIntensity(lumiMethy.c.adj[, selSample]), dotColor= colorChannel, main="Pair plot of CpG-site Intensity after color balance adjustment")
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### code chunk number 27: background adjustment
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##separately adjust backgrounds of two color channels
lumiMethy.b.adj <- lumiMethyB(example.lumiMethy, method="bgAdjust2C", separateColor=TRUE)
##background adjustment of individual samples
lumiMethy.bc.adj <- lumiMethyB(lumiMethy.c.adj, method="bgAdjust2C")
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### code chunk number 28: bgDensityMethy
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## plot the background mode of methylated probe data of first five example samples
plotColorBias1D(example.lumiMethy[,1:5], channel='methy', xlim=c(-1000,5000), logMode=FALSE)
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### code chunk number 29: bgAdjDensityMethy
###################################################
## plot the background mode of methylated probe data of first five example samples
plotColorBias1D(lumiMethy.b.adj [,1:5], channel='methy', xlim=c(-1000,5000), logMode=FALSE)
###################################################
### code chunk number 30: bcAdjDensityMethy
###################################################
## plot the background mode of methylated probe data of first five example samples
plotColorBias1D(lumiMethy.bc.adj [,1:5], channel='methy', xlim=c(-1000,5000), logMode=FALSE)
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### code chunk number 31: Normalization
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## Perform quantile normalization based on color balance adjusted data
lumiMethy.c.quantile <- lumiMethyN(lumiMethy.c.adj, method='quantile')
## Perform SSN normalization based on color balance adjusted data
lumiMethy.c.ssn <- lumiMethyN(lumiMethy.c.adj, method='ssn')
###################################################
### code chunk number 32: sampleRelationTreeNormalized
###################################################
plotSampleRelation(lumiMethy.c.quantile, method='cluster', cv.Th=0)
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### code chunk number 33: densityQuantile
###################################################
## plot the density of M-values after quantile normalization
density(lumiMethy.c.quantile, col= sampleColor, main="Density plot after quantile normalization")
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### code chunk number 34: densityIntensityNormalizedQ
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density(estimateIntensity(lumiMethy.c.quantile), col= sampleColor, xlab="log2(CpG-site Intensity)")
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### code chunk number 35: boxplotColorBiasNormalized
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boxplotColorBias(lumiMethy.c.quantile, channel='sum')
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### code chunk number 36: pairMNormalize
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## select a subet of sample for pair plot
selSample <- c( "Ctrl1", "Ctrl1.rep", "Treat1", "Treat1.rep")
## plot pair plot with the dots in scatter plot colored based on the color channels
pairs(lumiMethy.c.quantile[, selSample], dotColor= colorChannel, main="Pair plot of M-value after normalization")
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### code chunk number 37: user defined preprocessing functions (eval = FALSE)
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## ## suppose "userB" is a user defined background adjustment method
## lumiMethy.b.adj <- lumiMethyB(example.lumiMethy, method=userB, separateColor=TRUE) # not Run
##
## ## suppose "userC" is a user defined color balance adjustment method
## lumiMethy.c.adj <- lumiMethyC(example.lumiMethy, method=userC, separateColor=TRUE) # not Run
##
## ## suppose "userN" is a user defined probe level normalization method
## lumiMethy.c.n <- lumiMethyN(lumiMethy.c.adj, method= userN, separateColor=TRUE) # not Run
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### code chunk number 38: Color channel information
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## retrieve the featureData information
ff <- pData(featureData(example.lumiMethy))
## show the color channel information
head(ff)
## add user provided color channel information if it is not existed in the featureData
# example.lumiMethy <- addAnnotationInfo(example.lumiMethy, lib="IlluminaHumanMethylation27k.db")
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### code chunk number 39: options to separately process each color channel (eval = FALSE)
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## ## suppose "userB" is a user defined background adjustment method
## lumiMethy.b.adj <- lumiMethyB(example.lumiMethy, separateColor=TRUE)
##
## ## suppose "userC" is a user defined color balance adjustment method
## lumiMethy.c.adj <- lumiMethyC(example.lumiMethy, separateColor=TRUE)
##
## ## suppose "userN" is a user defined probe level normalization method
## lumiMethy.c.n <- lumiMethyN(lumiMethy.c.adj, separateColor=TRUE)
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### code chunk number 40: Estimate detection call of a CpG site (eval = FALSE)
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## ## Estimate the detection call of a CpG site
## presentCount <- detectionCall(example.lumiMethy)
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### code chunk number 41: Preprocessing methylation microarray (eval = FALSE)
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##
## library(lumi)
## ## specify the file name
## # fileName <- 'Example_Illumina_Methylation_profile.txt'
## ## load the data
## # example.lumiMethy <- lumiMethyR(fileName, lib="IlluminaHumanMethylation27k.db") # Not Run
##
## ## Quality and color balance assessment
## data(example.lumiMethy)
## ## summary of the example data
## example.lumiMethy
##
## ## preprocessing and quality control after normalization
## plotColorBias1D(example.lumiMethy, channel='sum')
## boxplotColorBias(example.lumiMethy, channel='sum')
## ## select interested sample to further check color balance in 2D scatter plot
## plotColorBias2D(example.lumiMethy, selSample=1)
##
## ## Color balance adjustment between two color channels
## lumiMethy.c.adj <- lumiMethyC(example.lumiMethy)
## ## Check color balance after color balance adjustment
## boxplotColorBias(lumiMethy.c.adj, channel='sum')
##
## ## Background adjustment is skipped because the SSN normalization includes background adjustment
##
## ## Normalization
## ## Perform SSN normalization based on color balance adjusted data
## lumiMethy.c.ssn <- lumiMethyN(lumiMethy.c.adj, method='ssn')
##
## ## Or we can perform quantile normalization based on color balance adjusted data
## # lumiMethy.c.q <- lumiMethyN(lumiMethy.c.adj, method='quantile')
##
## ## plot the density of M-values after SSN normalization
## density(lumiMethy.c.ssn, main="Density plot of M-value after SSN normalization")
## ## comparing with the density of M-values before normalization
## density(example.lumiMethy, main="Density plot of M-value of the raw data")
##
## ## output the normlized M-value as a Tab-separated text file
## write.exprs(lumiMethy.c.ssn, file='processedMethylationExampleData.txt')
###################################################
### code chunk number 42: sessionInfo
###################################################
toLatex(sessionInfo())
Any scripts or data that you put into this service are public.
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.