################################################### ### chunk number 1: loadPacks ################################################### #line 280 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" library(clippda) ################################################### ### chunk number 2: setWidth ################################################### #line 282 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" options(width=60) ################################################### ### chunk number 3: liverdata ################################################### #line 312 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" data(liverdata) data(liverRawData) data(liver_pheno) liverdata[1:4,] liverRawData[1:4,] ################################################### ### chunk number 4: decription1 ################################################### #line 322 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" names(liverdata) dim(liverdata) ################################################### ### chunk number 5: checkNo.replicates ################################################### #line 331 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" no.peaks <- 53 no.replicates <- 2 checkNo.replicates(liverRawData,no.peaks,no.replicates) ################################################### ### chunk number 6: preProcRepeatedPeakData ################################################### #line 350 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" threshold <- 0.80 Data <- preProcRepeatedPeakData(liverRawData, no.peaks, no.replicates, threshold) ################################################### ### chunk number 7: difference ################################################### #line 360 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" setdiff(unique(liverRawData$SampleTag),unique(liverdata$SampleTag)) setdiff(unique(Data$SampleTag),unique(liverdata$SampleTag)) ################################################### ### chunk number 8: spectrumFilter ################################################### #line 368 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" TAGS <- spectrumFilter(Data,threshold,no.peaks)$SampleTag NewRawData2 <- Data[Data$SampleTag %in% TAGS,] dim(Data) dim(liverdata) dim(NewRawData2) ################################################### ### chunk number 9: no.replicates ################################################### #line 383 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" length(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 25,]$Intensity)/no.peaks length(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 40,]$Intensity)/no.peaks ################################################### ### chunk number 10: coherencepeaks ################################################### #line 390 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" Mat1 <- matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 25,]$Intensity,53,3) Mat2 <-matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 40,]$Intensity,53,4) cor(log2(Mat1)) cor(log2(Mat2)) ################################################### ### chunk number 11: coherencepeaks ################################################### #line 402 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" Mat1 <- matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 25,]$Intensity,53,3) Mat2 <-matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 40,]$Intensity,53,4) sort(mostSimilarTwo(cor(log2(Mat1)))) sort(mostSimilarTwo(cor(log2(Mat2)))) ################################################### ### chunk number 12: confirmpreprocessing ################################################### #line 414 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" names(NewRawData2) dim(NewRawData2) names(liverdata) dim(liverdata) setdiff(NewRawData2$SampleTag,liverdata$SampleTag) setdiff(liverdata$SampleTag,NewRawData2$SampleTag) summary(NewRawData2$Intensity) summary(liverdata$Intensity) ################################################### ### chunk number 13: sampleClusteredData ################################################### #line 431 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" JUNK_DATA <- sampleClusteredData(NewRawData2,no.peaks) head(JUNK_DATA)[,1:5] ################################################### ### chunk number 14: column1 ################################################### #line 439 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" as.vector(t(matrix(liverdata[liverdata$SampleTag %in% 156,]$Intensity,53,2))[,1:5]) length(as.vector(t(matrix(liverdata[liverdata$SampleTag %in% 156,]$Intensity,53,2)))) as.vector(t(matrix(NewRawData2[NewRawData2$SampleTag %in% 156,]$Intensity,53,2))[,1:5]) length(as.vector(t(matrix(NewRawData2[NewRawData2$SampleTag %in% 156,]$Intensity,53,2)))) ################################################### ### chunk number 15: createClassObject ################################################### #line 481 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" OBJECT=new("aclinicalProteomicsData") OBJECT@rawSELDIdata=as.matrix(NewRawData2) #OBJECT@rawSELDIdata=as.matrix(liverdata) OBJECT@covariates=c("tumor" , "sex") OBJECT@phenotypicData=as.matrix(liver_pheno) OBJECT@variableClass=c('numeric','factor','factor') OBJECT@no.peaks=no.peaks OBJECT ################################################### ### chunk number 16: ExtractComponetsOfeSet ################################################### #line 514 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" head(proteomicsExprsData(OBJECT)) head(proteomicspData(OBJECT)) ################################################### ### chunk number 17: biologicalParameters ################################################### #line 557 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" intraclasscorr <- 0.60 signifcut <- 0.05 Data=OBJECT sampleSizeParameters(Data, intraclasscorr, signifcut) Z <- as.vector(fisherInformation(Data)[2,2])/2 Z sampleSize(Data, intraclasscorr, signifcut) ################################################### ### chunk number 18: contourplot ################################################### #line 604 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" m <- 2 DIFF <- seq(0.1,0.50,0.01) VAR <- seq(0.2,4,0.1) beta <- c(0.90,0.80,0.70) alpha <- 1 - c(0.001, 0.01,0.05)/2 Corr <- c(0.70,0.90) Z <- 2.4 Indicator <- 1 observedPara <- c(1,0.4) #the variance you computed from pilot data #observedPara <- data.frame(var=c(0.7,0.5,1.5),diFF=c(0.37,0.33,0.43)) sampleSizeContourPlots(Z,m,DIFF,VAR,beta,alpha,observedPara,Indicator) ################################################### ### chunk number 19: contourplot ################################################### #line 621 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" observedVAR=1 observedDIFF=0.4 ################################################### ### chunk number 20: scatterplot ################################################### #line 643 "vignettes/clippda/inst/doc/clippda.Rnw" Z <- 2.460018 m <- 2 DIFF <- seq(0.1,0.50,0.01) VAR <- seq(0.2,4,0.1) beta <- c(0.90,0.80,0.70) alpha <- 1 - c(0.001, 0.01,0.05)/2 observedDIFF <- 0.4 observedVAR <- 1.0 observedSampleSize <- 80 Indicator <- 1 Angle <- 60 sampleSize3DscatterPlots(Z,m,DIFF,VAR,beta,alpha,observedDIFF,observedVAR,observedSampleSize,Angle,Indicator)