### R code from vignette source 'miRNAtap.Rnw' ### Encoding: UTF-8 ################################################### ### code chunk number 1: miRNAtap.Rnw:73-75 (eval = FALSE) ################################################### ## source("http://bioconductor.org/biocLite.R") ## biocLite() ################################################### ### code chunk number 2: miRNAtap.Rnw:81-84 (eval = FALSE) ################################################### ## source("http://bioconductor.org/biocLite.R") ## biocLite("miRNAtap") ## biocLite("miRNAtap.db") ################################################### ### code chunk number 3: miRNAtap.Rnw:99-102 (eval = FALSE) ################################################### ## source("http://bioconductor.org/biocLite.R") ## biocLite("topGO") ## biocLite("org.Hs.eg.db") ################################################### ### code chunk number 4: miRNAtap.Rnw:107-110 ################################################### library(miRNAtap) library(topGO) library(org.Hs.eg.db) ################################################### ### code chunk number 5: miRNAtap.Rnw:116-119 ################################################### mir = 'miR-10b' predictions = getPredictedTargets(mir, species = 'hsa', method = 'geom', min_src = 2) ################################################### ### code chunk number 6: miRNAtap.Rnw:124-125 ################################################### head(predictions) ################################################### ### code chunk number 7: miRNAtap.Rnw:134-137 ################################################### predictions_min = getPredictedTargets(mir, species = 'hsa', method = 'min', min_src = 2) head(predictions_min) ################################################### ### code chunk number 8: miRNAtap.Rnw:146-148 ################################################### predictions_rat = getPredictedTargets(mir, species = 'rno', method = 'geom', min_src = 2) ################################################### ### code chunk number 9: miRNAtap.Rnw:155-163 ################################################### rankedGenes = predictions[,'rank_product'] selection = function(x) TRUE # we do not want to impose a cut off, instead we are using rank information allGO2genes = annFUN.org(whichOnto='BP', feasibleGenes = NULL, mapping="org.Hs.eg.db", ID = "entrez") GOdata = new('topGOdata', ontology = 'BP', allGenes = rankedGenes, annot = annFUN.GO2genes, GO2genes = allGO2genes, geneSel = selection, nodeSize=10) ################################################### ### code chunk number 10: miRNAtap.Rnw:169-171 ################################################### results.ks = runTest(GOdata, algorithm = "classic", statistic = "ks") results.ks ################################################### ### code chunk number 11: miRNAtap.Rnw:177-179 ################################################### allRes = GenTable(GOdata, KS = results.ks, orderBy = "KS", topNodes = 20) allRes[,c('GO.ID','Term','KS')] ################################################### ### code chunk number 12: miRNAtap.Rnw:190-191 ################################################### toLatex(sessionInfo())