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

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### code chunk number 1: style
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BiocStyle::latex()


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### code chunk number 2: Load a sample dataset
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library(RTN)
data(dt4rtn)


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### code chunk number 3: Create a new TNI object
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#Input 1: 'gexp', a named gene expression matrix (samples on cols)
#Input 2: 'transcriptionFactors', a named vector with TF ids (3 TFs for quick demonstration!)
#Input 3: 'gexpIDs', an optional data frame with gene annotation (it can be used to remove duplicated genes)
rtni <- new("TNI", gexp=dt4rtn$gexp, 
            transcriptionFactors=dt4rtn$tfs[c("PTTG1","E2F2","FOXM1","E2F3","RUNX2")]
            )
rtni <- tni.preprocess(rtni, gexpIDs=dt4rtn$gexpIDs)


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### code chunk number 4: Permutation
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rtni <- tni.permutation(rtni)


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### code chunk number 5: Bootstrap
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rtni <- tni.bootstrap(rtni) 


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### code chunk number 6: Run DPI filter
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rtni <- tni.dpi.filter(rtni) 


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### code chunk number 7: Check summary
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tni.get(rtni, what="summary")
refnet <- tni.get(rtni, what="refnet")
tnet <- tni.get(rtni, what="tnet")


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### code chunk number 8: Get graph
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g <- tni.graph(rtni)


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### code chunk number 9: Create a new TNA object (preprocess TNI-to-TNA)
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#Input 1: 'object', a TNI object with a pre-processed transcripional network
#Input 2: 'phenotype', a named numeric vector, usually with log2 differential expression values
#Input 3: 'hits', a character vector of gene ids considered as hits
#Input 4: 'phenoIDs', an optional data frame with anottation used to aggregate genes in the phenotype
rtna <- tni2tna.preprocess(object=rtni, 
                         phenotype=dt4rtn$pheno, 
                         hits=dt4rtn$hits, 
                         phenoIDs=dt4rtn$phenoIDs
                         )


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### code chunk number 10: Run MRA analysis pipeline
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rtna <- tna.mra(rtna)


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### code chunk number 11: Run overlap analysis pipeline
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rtna <- tna.overlap(rtna)


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### code chunk number 12: Run GSEA analysis pipeline
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rtna <- tna.gsea1(rtna, stepFilter=FALSE, nPermutations=100)
# ps. default 'nPermutations' is 1000.


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### code chunk number 13: Run GSEA analysis pipeline
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rtna <- tna.gsea2(rtna, tfs="PTTG1", nPermutations=100)
# ps. default 'nPermutations' is 1000.


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### code chunk number 14: Get results
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tna.get(rtna, what="summary")
tna.get(rtna, what="mra")
tna.get(rtna, what="overlap")
tna.get(rtna, what="gsea1")
tna.get(rtna, what="gsea2")


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### code chunk number 15: Plot GSEA
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tna.plot.gsea1(rtna, file="tna_gsea1", labPheno="abs(log2) diff. expression") 
tna.plot.gsea2(rtna, file="tna_gsea2", labPheno="log2 diff. expression") 


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### code chunk number 16: Session information
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print(sessionInfo(), locale=FALSE)