/usr/lib/R/site-library/genefilter/doc/howtogenefilter.R is in r-bioc-genefilter 1.60.0-1.
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### code chunk number 1: howtogenefilter.Rnw:41-47
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library("Biobase")
library("genefilter")
data(sample.ExpressionSet)
varLabels(sample.ExpressionSet)
table(sample.ExpressionSet$sex)
table(sample.ExpressionSet$type)
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### code chunk number 2: howtogenefilter.Rnw:70-74
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f1 <- kOverA(5, 200)
ffun <- filterfun(f1)
wh1 <- genefilter(exprs(sample.ExpressionSet), ffun)
sum(wh1)
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### code chunk number 3: howtogenefilter.Rnw:85-88
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f2 <- ttest(sample.ExpressionSet$type, p=0.1)
wh2 <- genefilter(exprs(sample.ExpressionSet), filterfun(f2))
sum(wh2)
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### code chunk number 4: howtogenefilter.Rnw:100-103
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ffun_combined <- filterfun(f1, f2)
wh3 <- genefilter(exprs(sample.ExpressionSet), ffun_combined)
sum(wh3)
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### code chunk number 5: aggregate
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knnCV <- function(EXPR, selectfun, cov, Agg, pselect = 0.01, Scale=FALSE) {
nc <- ncol(EXPR)
outvals <- rep(NA, nc)
for(i in 1:nc) {
v1 <- EXPR[,i]
expr <- EXPR[,-i]
glist <- selectfun(expr, cov[-i], p=pselect)
expr <- expr[glist,]
if( Scale ) {
expr <- scale(expr)
v1 <- as.vector(scale(v1[glist]))
}
else
v1 <- v1[glist]
out <- paste("iter ",i, " num genes= ", sum(glist), sep="")
print(out)
Aggregate(row.names(expr), Agg)
if( length(v1) == 1)
outvals[i] <- knn(expr, v1, cov[-i], k=5)
else
outvals[i] <- knn(t(expr), v1, cov[-i], k=5)
}
return(outvals)
}
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### code chunk number 6: aggregate
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gfun <- function(expr, cov, p=0.05) {
f2 <- ttest(cov, p=p)
ffun <- filterfun(f2)
which <- genefilter(expr, ffun)
}
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### code chunk number 7: aggregate
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library("class")
##scale the genes
##genescale is a slightly more flexible "scale"
##work on a subset -- for speed only
geneData <- genescale(exprs(sample.ExpressionSet)[1:75,], 1)
Agg <- new("aggregator")
testcase <- knnCV(geneData, gfun, sample.ExpressionSet$type,
Agg, pselect=0.05)
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### code chunk number 8: aggregate
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sort(sapply(aggenv(Agg), c), decreasing=TRUE)
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### code chunk number 9: howtogenefilter.Rnw:207-208
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toLatex(sessionInfo())
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