Nothing
### R code from vignette source 'sSeq.Rnw'
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### code chunk number 1: hammer
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library(sSeq);
data(Hammer2months);
head(countsTable);
conds.Hammer=c("A","A","B","B");
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### code chunk number 2: res1
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#exact test to get differential expressed genes
res1 = nbTestSH( countsTable, conds.Hammer, "A", "B");
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### code chunk number 3: seeResult
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head(res1);
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### code chunk number 4: AvsB_ASDplot
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disp1 <- nbTestSH( countsTable, conds.Hammer, "A", "B", SHonly=TRUE, plotASD=TRUE);
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### code chunk number 5: seeResult
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head(disp1);
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### code chunk number 6: dispPlot
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plotDispersion(disp1, legPos="bottomright")
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### code chunk number 7: variancePlot
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rV = rowVars(countsTable);
mu = rowMeans(countsTable);
SH.var = (disp1$SH * mu^2 + mu)
smoothScatter(log(rV)~log(mu), main="Variance Plot", ylab='log(variance)',
xlab='log(mean)', col=blues9[5], cex.axis=1.8)
points( log(SH.var)~log(mu), col="black", pch=16)
leg1 = expression(paste("log(", hat("V")[g]^"sSeq", ")", sep=''));
leg2 = expression(paste("log(", hat("V")[g]^"MM", ")", sep=''));
legend("bottomright", legend=c(leg1,leg2), col=c("black",blues9[5]),
pch=c(16, 1), cex=2)
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### code chunk number 8: ecdf
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#obtain the p-values for the comparison AvsA.
conds2.Hammer = c("A","B");
res1.2 = nbTestSH( countsTable[,1:2], conds2.Hammer, "A", "B");
#draw the ECDF plot;
dd = data.frame(AvsA=res1.2$pval, AvsB=res1$pval);
ecdfAUC(dd, col.line=c("green", "red"), main = "ECDF, Hammer", drawRef = TRUE, rm1=TRUE)
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### code chunk number 9: MV_volcano
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drawMA_vol(countsTable, conds.Hammer, res1$pval, cutoff=0.05);
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### code chunk number 10: pairedDesign_data
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data(Tuch);
head(countsTable);
conds2 = c("normal", "normal", "normal", "tumor", "tumor", "tumor");
coLevels=data.frame(subjects=c(1,2,3,1,2,3));
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### code chunk number 11: pairedDesign
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res2 = nbTestSH(countsTable, conds2, "normal", "tumor",
coLevels= coLevels, pairedDesign=TRUE, pairedDesign.dispMethod="pooled");
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### code chunk number 12: seeResult
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head(res2)
countsTable[order(res2$pval),][1:25,]
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