### R code from vignette source 'clusterSeq.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: <style-Sweave ################################################### BiocStyle::latex() ################################################### ### code chunk number 2: clusterSeq.Rnw:24-26 (eval = FALSE) ################################################### ## source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R") ## biocLite("clusterSeq") ################################################### ### code chunk number 3: clusterSeq.Rnw:29-30 ################################################### library(clusterSeq) ################################################### ### code chunk number 4: clusterSeq.Rnw:39-41 ################################################### data(ratThymus, package = "clusterSeq") head(ratThymus) ################################################### ### code chunk number 5: clusterSeq.Rnw:45-49 ################################################### replicates <- c("2week","2week","2week","2week", "6week","6week","6week","6week", "21week","21week","21week","21week", "104week","104week","104week","104week") ################################################### ### code chunk number 6: clusterSeq.Rnw:54-56 ################################################### library(baySeq) libsizes <- getLibsizes(data = ratThymus) ################################################### ### code chunk number 7: clusterSeq.Rnw:62-64 ################################################### ratThymus[ratThymus == 0] <- 1 normRT <- log2(ratThymus %*% diag(1/libsizes) * mean(libsizes)) ################################################### ### code chunk number 8: clusterSeq.Rnw:68-69 ################################################### normRT <- normRT[1:1000,] ################################################### ### code chunk number 9: clusterSeq.Rnw:78-80 ################################################### kClust <- kCluster(normRT, matrixFile = "kclust_matrix.txt.gz", B = 1000) head(kClust) ################################################### ### code chunk number 10: clusterSeq.Rnw:84-85 ################################################### mkClust <- makeClusters(kClust, normRT, threshold = 1) ################################################### ### code chunk number 11: clusterSeq.Rnw:90-92 ################################################### kClustR <- kCluster(normRT, replicates = replicates, matrixFile = "kclust_matrix_newForceReps.txt.gz", B = 1000) mkClustR <- makeClusters(kClustR, normRT, threshold = 1) ################################################### ### code chunk number 12: clusterSeq.Rnw:96-97 ################################################### mkClustRC <- makeClustersFF("kclust_matrix_newForceReps.txt.gz", method = "complete", cut.height = 5) ################################################### ### code chunk number 13: clusterSeq.Rnw:111-116 ################################################### library(baySeq) cD.ratThymus <- new("countData", data = ratThymus, replicates = c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4)) densityFunction(cD.ratThymus) <- nbinomDensity libsizes(cD.ratThymus) <- getLibsizes(cD.ratThymus) cD.ratThymus <- allModels(cD.ratThymus) ################################################### ### code chunk number 14: clusterSeq.Rnw:120-125 ################################################### #cl <- makeCluster(4) #cD.ratThymus <- getPriors(cD.ratThymus, consensus = TRUE, cl = cl) #cD.ratThymus <- getLikelihoods(cD.ratThymus, cl = cl) data(cD.ratThymus, package = "clusterSeq") ################################################### ### code chunk number 15: clusterSeq.Rnw:130-133 ################################################### cD.ratThymus <- cD.ratThymus[1:1000,] aM <- associatePosteriors(cD.ratThymus) sX <- makeClusters(aM, cD.ratThymus, threshold = 0.5) ################################################### ### code chunk number 16: clusterSeq.Rnw:137-138 ################################################### wallace(sX, mkClustRC) ################################################### ### code chunk number 17: plotClusterBS ################################################### par(mfrow = c(2,3)) plotCluster(sX[1:6], cD.ratThymus) ################################################### ### code chunk number 18: clusterSeq.Rnw:159-160 ################################################### sessionInfo()