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API ()一个闪亮的应用,浏览API也可以:
API(闪亮的= TRUE)MultiAssayExperiment类这是一个类及其构造函数和提取器的概述:
空< - MultiAssayExperiment()是空的“MultiAssayExperiment”# # 0 # #实验没有列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度0:访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()slotNames(空的)# # [1]“Elist”“pData”“sampleMap”“元数据”“滴”我们解释每一个组成部分的作用MultiAssayExperiment在下面。
的Elist槽和类的司机MultiAssayExperiment类,因为它包含了实验数据。这是一个SimpleList(类似于基地列表),每一个元素的数据类型。
类(Elist(空)# Elist# # [1]“Elist”# # attr(“包”)# # [1]“MultiAssayExperiment”的元素Elist可以包含的实名和基于范围数据类,支持最少的方法,明白了API ()这里没有讨论有关使用数据类。下面的类的工作Elist元素,来支持一个好的各种各样的数据类型:
矩阵:基础数据类,可用于基于id的数据集,如基因表达总结每个基因、代谢组学、微rna,或微生物组数据。ExpressionSet:富有表示基于id的数据集,可以用于同一类型的数据矩阵,但存储额外assay-level元数据。SummarizedExperiment:基于id的矩阵像数据集的另一个丰富的表示RangedSummarizedExperiment:对于矩形基于范围的数据集,这意味着一套基因组范围是多个样本化验。可用于基因表达、甲基化或其他数据类型指的是基因的位置。RangedRaggedAssay:继承自GRangesListranged-based粗糙的数组,这意味着一个潜在的不同的基因组范围为每个样本化验。一个典型示例是分段的拷贝数,分割的拷贝数的改变发生在每个样本和不同基因的位置。元素中包含的数据集Elist必须列名称和行名称。列名称对应于样品,用于匹配试验数据样本存储在元数据pData,解释说在接下来的两个部分。
(:标准方括号构造子集,用一个逗号。假设值行,逗号前的子集和价值观逗号后列的子集。colnames ():对应于实验样本rownames ():对应功能如基因、蛋白质等昏暗的():返回一个向量的行数和列数的MultiAssayExperiment让一组“主”的元数据描述生物标本实验对象,患者,等。为了简单起见,我们将参考每个实验对象病人。
类(pData(空)# DataFrame# # [1]“DataFrame”# # attr(“包”)# # [1]“S4Vectors”pData每病人或标本包含一行,每一列变量的临床或实验的元数据。rownames (pData)必须提供标识符用于病人或标本。
在下面的例子中,我们将分析4例,用以下与病人相关的元数据。虽然pData内部存储作为一个吗DataFrame,MultiAssayExperiment构造函数将自动转换data.frame。
病人。数据< - data.frame(性= c (“M”、“F”、“M”,“F”),年龄= 38:41 row.names = c(“杰克”,“吉尔”、“Bob”,“芭芭拉”))patient.data# #性别年龄38 # # # #杰克米吉尔F 39 # #鲍勃40 M F 41 # #芭芭拉DataFrame许多典型的目的DataFrame和data.frame行为等价;但是,Dataframe更灵活,因为它允许任何向量数据类型存储在其列。的灵活性DataFrame许可证,例如,存储多个剂量反应值一个细胞系,即使剂量和响应的数量是不一致的在所有的细胞系。剂量可能存储在一个列pData作为一个SimpleList,和响应在另一列,也作为一个SimpleList。或者,剂量反应可以存储在一个单一的列值pData作为一个两列矩阵每个细胞株。
sampleMap是一个DataFrame这提供了一个“主”数据之间的映射(pData)和实验分析:
类(sampleMap(空)# DataFrame# # [1]“DataFrame”# # attr(“包”)# # [1]“S4Vectors”的sampleMap提供了一个明确的地图从每个实验观察到有且只有一个行pData。然而,容许一行pData与多个实验观察或有关任何观测。换句话说,有一个“多对一”映射从实验观测到的行pData和“one-to-any-number”从一排排的映射pData实验观察。pData三列,列名如下:
主提供了“主”样本的名字。所有值在本专栏中也必须出现在的rownames pData (MultiAssayExperiment)。在这个例子中,许用值在本专栏“杰克”,“吉尔”,“芭芭拉”,“鲍勃”。
分析提供了样本实验数据集使用的名称,它在实践中往往不同于主样本的名字。对于每个检测,所有的列名必须在本专栏中找到。否则,这些化验是孤儿:不可能匹配样本在整个实验。正如上面提到的,重复的值是允许的,代表复制相同的整体实验层次注释。
assayname提供的名称不同的实验/试验进行。这些都是用户定义的,唯一要求的名称Elist实验分析存储,必须包含在本专栏。
这个设计是出于以下情况:
可以是任何类,用于存储study-wide元数据,比如引用信息。它也可以为空,与空的MultiAssayExperiment:
类(元数据(空的))#空(类“任何”)# #[1]“零”维护出处的行和列在构造子集操作期间下降。
如果每个试验使用相同的colnames(如果相同的样品标识符用于每个实验),一个简单的列表,这些数据集是充分的MultiAssayExperiment ()构造函数。没有必要让他们有相同的rownames或colnames:
exprss1 < -矩阵(rnorm (16), ncol = 4, dimnames =列表(sprintf (“ENST00000%i”,示例(288754:290000 4)),c(“杰克”,“吉尔”、“Bob”、“鲍比”)))exprss2 < -矩阵(rnorm (12), ncol = 3, dimnames =列表(sprintf (“ENST00000%i”,示例(288754:290000 4)),c(“杰克”、“简”、“Bob”))) doubleExp < -列表(“甲基2 k = exprss1甲基3 k = exprss2) simpleMultiAssay < - MultiAssayExperiment (Elist = doubleExp)# #警告MultiAssayExperiment (Elist = doubleExp):无论是sampleMap还是# # pData提供sampleMap将生成simpleMultiAssay# #“MultiAssayExperiment”2 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度2:# #[1]甲基2 k:“矩阵”- 4行4列# #[2]甲基3 k:“矩阵”- 4行3列访问槽使用:# # # # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()在上面的例子中,用户没有提供pData参数的构造函数里面装满了一个微不足道的DataFrame:
pData (simpleMultiAssay)# # DataFrame 1 5行和列# # pheno1 # # <逻辑>杰克吉尔NA NA # # # # # #鲍勃NA # #鲍比简NA NA # #但是,pData可以提供。这里,请注意任何化验样本(列)中的不能映射到一个相应的行pData会下降。这是确保内部效度的部分MultiAssayExperiment。
simpleMultiAssay2 < - MultiAssayExperiment (Elist = doubleExp pData = patient.data)# #警告MultiAssayExperiment (Elist = doubleExp pData = patient.data): # # sampleMap不提供,试图生成sampleMap……# #警告.generateMap (pData newElist):数据行:# #鲍比-甲基2 k简-甲基3 k # # # #由于丢失的表型数据下降simpleMultiAssay2# #“MultiAssayExperiment”2 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度2:# #[1]甲基2 k:“矩阵”- 4行3列# #[2]甲基3 k:“矩阵”- 4行2列访问槽使用:# # # # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()pData (simpleMultiAssay2)# # DataFrame 4行2列# # # #性别年龄<因素> <整数> 38 # # # #杰克米吉尔F 39 # #鲍勃40 M F 41 # #芭芭拉MultiAssayExperiment对象:丰富的例子在本节中,我们证明所有核心支持数据类,使用不同的样本ID约定对于每个试验,与主pData。目前支持类的数据集矩阵,ExpressionSet,SummarizedExperiment,RangedSummarizedExperiment,RangedRaggedAssay。
我们有三个矩阵像数据集。第一个假设表达数据,在本例中,我们作为一个代表ExpressionSet:
库(Biobase) (arraydat < -矩阵(seq (101、108), ncol = 4, dimnames =列表(c (“ENST00000294241”、“ENST00000355076”), c (“array1”、“array2”,“array3”、“array4”))))# # # # array1 array2 array3 array4 ENST00000294241 101 103 105 107 102 104 106 108 # # ENST00000355076arraypdat <——(data.frame (slope53 = rnorm (4), row.names = c (“array1”、“array2”,“array3”、“array4”)),“AnnotatedDataFrame”) exprdat < - ExpressionSet (assayData = arraydat phenoData = arraypdat) exprdat# # ExpressionSet (storageMode: lockedEnvironment) # # assayData: 2功能,4 # #样品元素名称:exprs # # protocolData:没有# # phenoData # # sampleNames: array1 array2 array3 array4 # # varLabels: slope53 # # varMetadata: labelDescription # # featureData:没有# # experimentData:使用“experimentData(对象)# #注释:下面的地图匹配pData样本名称exprdata样品名称。注意,命令行最初不匹配,这是好的。
(exprmap < - data.frame(主= rownames (patient.data) [c(1、2、4、3)],分析= c (“array1”、“array2”,“array3”、“array4”), stringsAsFactors = FALSE))# #主要分析杰克array1 # # 1 # #芭芭拉array3 2吉尔array2 # # 3 # # 4鲍勃array4现在甲基化数据,我们将代表作为一个矩阵。它使用基因标识符,但措施部分重叠的一组基因。为了好玩,我们商店作为一个简单的矩阵。此外,它包含一个复制的病人。
(methyldat < -矩阵(1:10,ncol = 5, dimnames =列表(c (“ENST00000355076”、“ENST00000383706”), c (“methyl1”、“methyl2”,“methyl3”、“methyl4”、“methyl5”))))# # # # methyl1 methyl2 methyl3 methyl4 methyl5 ENST00000355076 1 3 5 7 9 # # ENST00000383706 2 4 6 8 10下面的地图匹配pData样本名称methyldat样品名称。
(methylmap < - data.frame(主= c(“杰克”,“杰克”,“吉尔”,“芭芭拉”,“鲍勃”),测定= c (“methyl1”、“methyl2”,“methyl3”、“methyl4”、“methyl5”), stringsAsFactors = FALSE))# #主要分析杰克methyl1 # # 1 # # 2杰克methyl2吉尔methyl3 # # 3 # # 4芭芭拉methyl4 # # 5鲍勃methyl5现在我们有一个microRNA的平台,没有共同的标识符与其他数据集,我们也代表矩阵。它也为吉尔缺失的数据。只是为了好玩,我们使用相同的示例命名约定是数组。
(microdat < -矩阵(201:212 ncol = 3, dimnames =列表(c (“hsa-miR-21”、“hsa - mir - 191”,“hsa - mir - 148 a”、“hsa-miR148b”), c (“micro1”、“micro2”,“micro3”))))# # micro1 micro2 micro3 # # hsa-miR-21 201 205 209 # # hsa - mir - 191 202 206 210 # # hsa - mir - 148 - 203 207 211 # # hsa-miR148b 204 208 212和下面的地图匹配pData样本名称microdat样品名称。
(micromap < - data.frame(主= c(“杰克”,“芭芭拉”,“鲍勃”),测定= c (“micro1”、“micro2”,“micro3”), stringsAsFactors = FALSE))# #主要分析杰克micro1 # # 1 # # 2芭芭拉micro2 # # 3鲍勃micro3让我们有RangedRaggedAssay在这个包中定义和扩展GRangesList。这是用于分段拷贝数等数据,提供为每个样品基因组范围可能不同。我们从一开始GRangesList之后,它将被自动转换的MultiAssayExperiment构造函数。
suppressPackageStartupMessages(库(GenomicRanges)) # #完全包含ENST00000355076 gr1一起< -农庄(seqnames =“chr3”,范围= IRanges(58000000, 58000000),链=“+”,得分= 5 l, GC = 0.45) # #首先是在ENST0000035076 gr2 < -农庄(seqnames = c (“chr3”、“chr3”),范围= IRanges (c(58493000 3),宽度= 9000),链= c(“+”,“-”),得分= 3:4,GC = c (0.3, 0.5)) gr3 < -农庄(seqnames = c (“chr1”、“chr2”),范围= IRanges (c (1、4), c(9)),链= c(“-”,“-”),得分= c (2 6 l, l), GC = c (0.4, 0.1)) grl < - GRangesList (“gr1一起”= gr1一起,“gr2”= gr2 gr3 = gr3)名称(grl) < - c (“snparray1”、“snparray2”,“snparray3”) grl# # GRangesList长度的对象3:# # $ snparray1与1和2 # #农庄组织对象元数据列:# # seqnames范围链|得分GC # # < Rle > < IRanges > < Rle > | <整数> <数字> # # [1]chr3 (58000000、58000000) + | 5 snparray2美元0.45 # # # # # #农庄对象与范围和2元数据列:# # seqnames范围链|得分GC # # [1] chr3 (58493000、58493000) 0.3 + | 3 # # [2] chr3 [9002] - | 4 snparray3美元0.5 # # # # # #农庄对象与范围和2元数据列:# # seqnames范围链|得分GC # # [1] chr1 [1,3] - 0.4 | 6 # # [2] chr2 (4、9) - 0.1 | 2 # # # # # # seqinfo: - - - - - - - 3因基因组序列;没有seqlengths以下data.frame匹配pData样本的GRangesList:
(rangemap < - data.frame(主= c(“杰克”,“吉尔”,“吉尔”),测定= c (“snparray1”、“snparray2”,“snparray3”), stringsAsFactors = FALSE))# #主要分析杰克snparray1 # # 1 # # 2吉尔吉尔snparray3 snparray2 # # 3最后,我们创建一个数据集的类RangedSummarizedExperiment:
库(SummarizedExperiment) nrows < - 5;ncols < - 4计数< -矩阵(runif (e4 nrows * ncols 1 1), nrows) rowRanges < -农庄(代表(c (“chr1”、“chr2”), c (2, nrows - 2)), IRanges(地板(runif (nrows 1 e5 1 e6)),宽度= 100),链=样本(c (“+”,“-”), nrows,真的),feature_id = sprintf (“ID \ \ % 03 d”, 1: nrows))的名字(rowRanges) < -信[1:5]colData < - DataFrame(治疗=代表(c(“芯片”,“输入”),2),row.names = c (“mysnparray1”、“mysnparray2”、“mysnparray3”、“mysnparray4”))交易所< - SummarizedExperiment(化验= SimpleList(数量=计数),rowRanges = rowRanges colData = colData)(rangemap2 < - data.frame(主= c(“杰克”,“吉尔”、“Bob”,“芭芭拉”),测定= c (“mysnparray1”、“mysnparray2”,“mysnparray3”、“mysnparray4”), stringsAsFactors = FALSE))# #主要分析杰克mysnparray1 # # 1 # # 2吉尔mysnparray2鲍勃mysnparray3 # # 3 # # 4芭芭拉mysnparray4的MultiAssayExperiment构造函数可以创建sampleMap自动如果使用一个命名约定,但是在这个例子中它不能因为我们使用特定于平台的样品标识符(如mysnparray1等)。所以我们必须提供一个ID映射匹配每个实验的样品回pData作为一个三列data.frame或DataFrame有三个列命名为“主”,“试验”,“assayname”。这里我们从一个列表:
listmap < -列表(exprmap、methylmap micromap, rangemap, rangemap2)名称(listmap) < - c (“Affy”、“甲基450 k”,“microrna的”,“CNV gistic”,“CNV gistic2”) listmapAffy美元# # # #主要分析杰克array1 # # 1 # #芭芭拉array3 2吉尔array2 # # 3 # # 4鲍勃array4 # # # #的甲基450 k美元# #主要分析杰克methyl1 # # 1 # # 2杰克methyl2 # # 3吉尔methyl3 # # 4芭芭拉methyl4鲍勃methyl5 # # 5 # # # # $ microrna的# #主要分析杰克micro1 # # 1 # # 2芭芭拉micro2鲍勃micro3 # # 3 # # # # $ # #“CNV gistic”主要分析杰克snparray1 # # 1 # # 2吉尔吉尔snparray3 snparray2 # # 3 # # # # $ # #“CNV gistic2”主要分析杰克mysnparray1 # # 1 # # 2吉尔mysnparray2鲍勃mysnparray3 # # 3 # # 4芭芭拉mysnparray4和使用方便的功能listToMap转换的列表data.frame有效的对象的对象sampleMap:
dfmap < - listToMap dfmap (listmap)# # DataFrame 19行3列# #主要分析assayname # # <人物> <人物> <人物> # # 1杰克array1 Affy # # 2吉尔array2 Affy # # 3芭芭拉array3 Affy # # 4鲍勃array4 Affy # # 5杰克methyl1甲基450 k # #……# # 15吉尔snparray3 CNV gistic # # 16杰克mysnparray1 CNV gistic2 # # 17吉尔mysnparray2 CNV gistic2 # # 18鲍勃mysnparray3 CNV gistic2 # # 19芭芭拉mysnparray4 CNV gistic2请注意,dfmap可以恢复到与另一个列表提供的功能:
mapToList (dfmap“assayname”)列表()创建一个名为实验MultiAssay函数的列表。所有这些名字必须找到在第三列dfmap:
objlist < -列表(“Affy”= exprdat“甲基450 k = methyldat = microdat“microrna的”,“CNV gistic”= grl“CNV gistic2”=的比例MultiAssayExperiment类对象我们建议使用MultiAssayExperiment ()构造函数:
myMultiAssay < - MultiAssayExperiment (objlist,耐心。数据,myMultiAssay dfmap)“MultiAssayExperiment”# # 5 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,4列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 2行,5列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行,3列# # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 5行,3列# # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行,4列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()下面的器函数可以用来获取从对象中提取数据:
Elist (myMultiAssay)# #“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,4列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 2行,5列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行3列# # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 5行3列# # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行4列pData (myMultiAssay)# # DataFrame 4行2列# # # #性别年龄<因素> <整数> 38 # # # #杰克米吉尔F 39 # #鲍勃40 M F 41 # #芭芭拉sampleMap (myMultiAssay)# # DataFrame 19行3列# #主要分析assayname # # <人物> <人物> <人物> # # 1杰克array1 Affy # # 2吉尔array2 Affy # # 3芭芭拉array3 Affy # # 4鲍勃array4 Affy # # 5杰克methyl1甲基450 k # #……# # 15吉尔snparray3 CNV gistic # # 16杰克mysnparray1 CNV gistic2 # # 17吉尔mysnparray2 CNV gistic2 # # 18鲍勃mysnparray3 CNV gistic2 # # 19芭芭拉mysnparray4 CNV gistic2元数据(myMultiAssay)# #空请注意,Elist类扩展了SimpleList类来添加一些特定于有效性检查MultiAssayExperiment。它可以像一个列表。
MultiAssayExperiment对象的PrepMultiAssay在创建函数有助于诊断常见的问题MultiAssayExperiment对象。它提供了错误信息和/或警告(无论是在实例名称colnames或Elist元素名称)与sampleMap中发现的不一致。输入参数是相同的MultiAssayExperiment(例如,Elist,pData,sampleMap)。结果的输出PrepMultiAssay函数是一个列表的输入,包括“滴”元素的名称无法匹配。
例子Elist没有创建名称会提示一个错误PrepMultiAssay。命名Elists是必不可少的检查MultiAssayExperiment。
objlist3 < - objlist(名称(objlist3) < -零)# #空试(PrepMultiAssay (objlist3,耐心。数据、dfmap) Elist美元)也可能出现在匹配的名称Elist元素的“assayname”专栏sampleMap。如果名字只相差是相同的和独特的,名字将标准化小写和取代。
名(objlist3) < - toupper(名称(objlist))名称(objlist3)# # [1]“AFFY”“甲基450 k”“microrna的”“CNV GISTIC”“CNV GISTIC2”assayname“独特(dfmap [])# # [1]“Affy”“甲基450 k”“microrna的”“CNV gistic”“CNV gistic2”PrepMultiAssay (objlist3,耐心。数据、dfmap) Elist美元Elist # #名不匹配sampleMap assaynames # #标准化将尝试……# # -名称设置为小写# #“Elist”类对象的长度5:# # [1]affy:“ExpressionSet”- 2行,4列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 2行,5列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行3列# # [4]cnv gistic:“RangedRaggedAssay”- 5行3列# # [5]cnv gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行4列当colnames在Elist不能匹配回到主数据(pData),这些将被删除和添加到元素。
exampleMap < - sampleMap (simpleMultiAssay2)酸式焦磷酸钠(doubleExp colnames)# # $甲基2 k的# #[1]“杰克”“吉尔”“Bob”“鲍比”# # # # $甲基3 k的# #[1]“杰克”“Jane”“Bob”exampleMap# # DataFrame 5行3列# #主要分析assayname # # <人物> <人物> <人物> # # 1杰克杰克甲基2 k # # 2吉尔吉尔甲基2 k # # 3鲍勃鲍勃甲基2 k # # 4杰克杰克甲基3 k # # 5鲍勃鲍勃甲基3 kPrepMultiAssay (doubleExp,耐心。数据、exampleMap)美元下降# #不是所有colnames sampleMap Elist中发现,# #滴样本Elist……甲基2 k甲基3 k # # # #“鲍比”“简”# # $”列。甲基2 k的# #[1]“鲍比”# # # # $的列。甲基3 k的# #[1]“简”执行类似的操作检查sampleMap名称和“主要”pDatarownames。在这个例子中,我们添加一行对应于“乔”没有匹配的实验数据。
exMap < - rbind (dfmap DataFrame(主=“乔”,分析=“乔”,assayname =“新甲基”))PrepMultiAssay (objlist,耐心。数据,exMap)美元下降# #警告PrepMultiAssay (objlist,耐心。数据,exMap):Lengths of names ## in the Elist and sampleMap are not equal# #不是所有名字的主要列sampleMap # #可以匹配到pData rownames;看到美元下跌# # DataFrame 1行3列# #主要分析assayname # # <人物> <人物> <人物> # # 1乔乔新的甲基# # $ sampleMap_rows # # DataFrame 1行3列# #主要分析assayname # # <人物> <人物> <人物> # # 1乔乔新的甲基创建一个MultiAssayExperiment的结果PrepMultiAssay函数,每个对应元素的结果列表,输入参数MultiAssayExperiment构造函数。
预备< - PrepMultiAssay (objlist,耐心。数据,exMap)# #警告PrepMultiAssay (objlist,耐心。数据,exMap):Lengths of names ## in the Elist and sampleMap are not equal# #不是所有名字的主要列sampleMap # #可以匹配到pData rownames;看到美元下跌# # DataFrame 1行3列# #主要分析assayname # # <人物> <人物> <人物> # # 1乔乔新的甲基preppedMulti < - MultiAssayExperiment(预备Elist美元,预备pData美元,预备sampleMap美元)preppedMulti“MultiAssayExperiment”# # 5 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,4列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 2行,5列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行,3列# # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 5行,3列# # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行,4列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()RangedRaggedAssay类注意,GRangesList转换为RangedRaggedAssay等,一个类用于数据分段拷贝数提供了不同的基因组范围为每个示例。RangedRaggedAssay是由这个包和继承自定义GRangesList:
方法(class = " RangedRaggedAssay”)# # [1]!! = $ # #[4]$ < - % % < # #[7]< = = = > # #[10]> =过滤器NROW # # [13] ROWNAMES减少[# #[16][< -[[[[< -总anyNA附加# # # # [19][22]。性格as.complex as.data.frame # # [25]。env as.integer。表# # [28]。逻辑。矩阵。数字# # [31]。原始化验由c classNameForDisplay强迫# # # #[34][37]强迫< - colnames colnames < - # # [40] countOverlaps覆盖昏暗的# #[43]分离。叫droplevels # #[46]复制elementMetadata elementMetadata < - # # [49] elementNROWS应用端# #[52]端< - endoapply eval # #[55]扩大扩大。网格extractROWS # # [58] findOverlaps侧面getHits # # [61] getListElement头high2low # # [64] ifelse相交。na # # [67]。无序isDisjoint isEmpty # # [70] lapp长度长度# #[73]匹配mcols mcols < - # # [76] mendoapply元数据的元数据< - # # [79]mstack名字名字< - # #[82]狭窄ncol nrow # #[85]顺序overlapsAny parallelSlotNames # # [88] pcompare pcompareRecursively pintersect # #[91]推动者psetdiff punion # #[94]范围范围范围< - # #[97]排名降低重新刊登# #[100]重命名代表rep.int # # [103] replaceROWS调整限制# #[106]牧师revElements rowRanges < - # # [109] rownames酸式焦磷酸钠分数# #[112]分数< - seqinfo seqinfo < - # # [115] seqlevelsInUse seqnames seqnames < - # # [118] setdiff转变shiftApply # #[121]显示showAsCell排序# #[124]分裂分裂< - splitAsList # #[127]堆栈开始开始< - # # # #[130]链链< -子集[133]subsetByColumn subsetByOverlaps subsetByRow # #表尾tapply # #[136][139]联盟独特unlist # #[142]不可分割的updateObject宽度值# #[145]值< - < - # #[148]窗口窗口宽度与# # < -[151]在xtabs xtfrm # # [154] zipdown # #看到的吗?方法的访问帮助和源代码getMethod (“colnames”、“RangedRaggedAssay”)# #方法定义:# # # # (x)的函数。= NULL = TRUE,前缀“上校”)# # {# #。local < -函数(x) # #基地::名称(x) # #。local (x) # #} # # <环境:名称空间:MultiAssayExperiment > # # # #签名:# # x”RangedRaggedAssay“# # # #目标定义“RangedRaggedAssay”它有一些额外的方法所需的任何数据类中包含MultiAssayExperiment:
类(Elist (myMultiAssay) [[4]])# # [1]“RangedRaggedAssay”# # attr(“包”)# # [1]“MultiAssayExperiment”rownames (Elist (myMultiAssay) [[4]])# # [1]“1”“2”“3”“4”“5”colnames (Elist (myMultiAssay) [[4]])# # [1]“snparray1”“snparray2”“snparray3”的要求之一分析(专门为这个方法RangedRaggedAssayElist有一个元素)的元数据分数获得的列值结果分析矩阵。我们虚构的值添加到这些列包含在列表元素。看到化验、RangedRaggedAssay任何方法文档。
元数据(Elist (myMultiAssay)[[4]]) < -列表(snparray1 = DataFrame(得分= 1),snparray2 = DataFrame(得分= 1),snparray3 = DataFrame(得分= 3))测定(Elist (myMultiAssay)[[4]],背景= 2)# # # # snparray1 snparray2 snparray3 chr3:58000000 - 59502360: + 1 2 2 # # chr3:58493000 - 58501999: + 2 1 2 # # chr3:3 - 9002: - 2 1 2 # # chr1:1-3: - 2 2 3 # # chr2:4-9: - 2 2 3的核心功能MultiAssayExperiment是允许构造子集的化验,rownames colnames,同时在所有的实验,同时保证继续匹配样本。
实验样本存储在一排排pData但Elist列的元素,所以当我们引用列构造子集,我们指的是列的实验分析。构造子集样品/列回忆pData后会更明显:
pData (myMultiAssay)# # DataFrame 4行2列# # # #性别年龄<因素> <整数> 38 # # # #杰克米吉尔F 39 # #鲍勃40 M F 41 # #芭芭拉构造子集的样本确定所选样本行pData DataFrame,然后选择所有列Elist对应于这些行。这里我们用一个整数来保持pData的前两行,和所有相关实验分析两个主要样本:
subsetByColumn (myMultiAssay 1:2)“MultiAssayExperiment”# # 5 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,2列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 2行,3列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行,列1 # # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 5行3列# # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行,2列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()注意,上面的操作使不同数量的列/每个样本分析,反映出现实一些样品可能没有被化验在所有的实验中,并有可能在一些复制。
使用一个特征向量构造子集主标识符对应的一些rownames pData返回相同的结果:
subsetByColumn (myMultiAssay, c(“杰克”,“吉尔”))“MultiAssayExperiment”# # 5 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,2列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 2行,3列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行,列1 # # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 5行3列# # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行,2列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()列可以使用一个逻辑子集:
malesMultiAssay < - subsetByColumn (myMultiAssay pData (myMultiAssay)性= =“M”)美元pData (malesMultiAssay)# # DataFrame 2行2列# # # #性别年龄<因素> <整数> # #杰克40 M 38 # #鲍勃·M注意选择男性病人从所有化验可以完成同样使用方括号:
myMultiAssay [pData (myMultiAssay)性= =“M”美元,)“MultiAssayExperiment”# # 5 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,2列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 2行,3列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行,2 # # [4]CNV gistic列:“RangedRaggedAssay”- 1行,列1 # # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行,2列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()最后,对于特殊用例可以发挥细节控制的样本选择使用列表或CharacterList,这只是一个方便的形式的列表包含特征向量。
allsamples < - colnames allsamples (myMultiAssay)长度5 # # # # CharacterList [[“Affy”]] array1 array2 array3 array4 # #[[“甲基450 k”]] methyl1 methyl2 methyl3 methyl4 methyl5 # # [[“microrna”]] micro1 micro2 micro3 # # [[“CNV gistic”]] snparray1 snparray2 snparray3 # # [[“CNV gistic2”]] mysnparray1 mysnparray2 mysnparray3 mysnparray4现在让我们摆脱甲基450 k数组3 - 5,形式不同但功能等价的几个方法:
allsamples[["甲基450 k "]] < - allsamples[[“甲基450 k”]] [3: 5] myMultiAssay [, as.list (allsamples))“MultiAssayExperiment”# # 5 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,4列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 2行,2列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行,3列# # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 5行,3列# # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行,4列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()您可以选择某些化验/实验使用子集,通过提供一个性格,逻辑,或整数向量。使用角色:一个例子
subsetByAssay (myMultiAssay c (“Affy”、“CNV gistic”))# #“MultiAssayExperiment”2 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度2:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,4列# # [2]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 5行3列访问槽使用:# # # # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()例子使用逻辑和整数:
is.cnv = grepl (CNV,名称(Elist (myMultiAssay))) is.cnv# #[1]假假假真真实的subsetByAssay (myMultiAssay is.cnv)# #“MultiAssayExperiment”2 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度2:# # [1]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 5行3列# # [2]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行4列访问槽使用:# # # # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()subsetByAssay (myMultiAssay (is.cnv))# #“MultiAssayExperiment”2 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度2:# # [1]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 5行3列# # [2]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行4列访问槽使用:# # # # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()subsetByRow,subsetByColumn,subsetByAssay内源性操作,它总是返回另一个MultiAssayExperiment对象。使用分析(myMultiAssay)在一个普通的检索实验数据列表数据集的原始类。
行分析对应的试验特性或测量,如基因。无论分析是基于id(例如矩阵,ExpressionSet)或基于范围(例如RangedSummarizedExperiment, RangedRaggedAssay),他们可以使用任何子集:
一个特征向量的id匹配rownames在每个试验
一个整数向量这将从每个试验选择行这个职位。这可能没有意义,除非每个Elist元素代表相同的测量相同的顺序,将生成一个错误如果任何整数元素超过任何Elist元素的行数。最可能使用整数构造子集将“()”功能,例如看每个试验的前6行。
一个逻辑向量将直接传递给行构造子集为每个试验操作。发出警告,如果这导致回收的化验。
一个列表或CharacterListElist相同的长度。构造子集列表的每个元素将被传递到底Elist行相应的元素的子集。
再一次,这个操作总是返回一个MultiAssayExperiment类,除非“滴= TRUE”传递给子集,与任何Elist元素不包含功能零行。
例如,返回一个MultiAssayExperiment那里Affy和甲基450 k只包含ENST0000035076行,“microrna的”和“CNV gistic”零行:(下降参数设置为真正的默认情况下)
featSubsetted0 < - subsetByRow (myMultiAssay ENST00000355076)类(featSubsetted0)# # [1]“MultiAssayExperiment”# # attr(“包”)# # [1]“MultiAssayExperiment”类(Elist (featSubsetted0))# # [1]“Elist”# # attr(“包”)# # [1]“MultiAssayExperiment”Elist (featSubsetted0)# #“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 1行,4列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 1行,5列# # [3]microrna的:“矩阵”——0行3列# # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”——0行3列# # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”——0行,4列在下面,AffyExpressionSet保持两行但顺序颠倒,和甲基450 k仅保留其第二行。
featSubsetted < - subsetByRow (myMultiAssay, c (“ENST00000355076”、“ENST00000294241”)) exprs (Elist (myMultiAssay) [[1]])# # # # array1 array2 array3 array4 ENST00000294241 101 103 105 107 102 104 106 108 # # ENST00000355076exprs (Elist (featSubsetted) [[1]])# # # # array1 array2 array3 array4 ENST00000355076 102 104 106 108 101 103 105 107 # # ENST00000294241GenomicRanges为MultiAssayExperiment对象包含基于范围对象(目前RangedSummarizedExperiment和RangedRaggedAssay),这些可以通过一个子集农庄对象,例如:
gr < -农庄(seqnames = c (“chr1”)、链= c(“-”、“+”、“-”),范围= IRanges(开始= c(1、4、6),宽度= 3))现在构造子集。函数在这里工作IRanges: subsetByOverlaps——看到它的灵活的类型的构造子集的参数范围。这里是前三个参数子集,其余的传递给IRanges: subsetByOverlaps通过“…”:
子集< - subsetByRow (gr, myMultiAssay maxgap = 2 l, type = "内部")Elist(子集)# #“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 0行,4列# #[2]甲基450 k:“矩阵”——0行5列# # [3]microrna的:“矩阵”——0行3列# # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 1行3列# # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”——0行,4列(支架的方法MultiAssayExperiment但更紧凑的比是一样的subsetBy * ()方法。括号内的三个职位操作符显示的行,列,和化验,分别(伪代码):
myMultiAssay(行、列、化验)例如,选择基因ENST00000355076:
myMultiAssay (“ENST00000355076”,)# #“MultiAssayExperiment”2 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度2:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 1行,4列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 1行,5列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()以上操作在所有类型的化验工作,是否实名(如矩阵,ExpressionSet SummarizedExperiment)或基于范围(例如RangedSummarizedExperiment, RangedRaggedAssay)。
子集可以通过行、列和化验在单个支架手术,他们将在这个顺序进行(行、列,然后分析):
myMultiAssay [“ENST00000355076”, 1:2, c (“Affy”、“甲基450 k”))# #“MultiAssayExperiment”2 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度2:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 1行,2列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 1行,3列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()通过列字、整数和逻辑都是允许的,例如:
myMultiAssay(“杰克”,)“MultiAssayExperiment”# # 5 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,列1 # #[2]甲基450 k:“矩阵”- 2行,2列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行,列1 # # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 1行,列1 # # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行,1列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()myMultiAssay [1]“MultiAssayExperiment”# # 5 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,列1 # #[2]甲基450 k:“矩阵”- 2行,2列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行,列1 # # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 1行,列1 # # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行,1列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()myMultiAssay [c(真的,假的,假的,假的))“MultiAssayExperiment”# # 5 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,列1 # #[2]甲基450 k:“矩阵”- 2行,2列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行,列1 # # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 1行,列1 # # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行,1列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()分析-字符,整数,和逻辑允许:
myMultiAssay (,“microrna的”)# # 1 # #上市的“MultiAssayExperiment”对象与一个用户定义的名称和各自的类实验。# #包含一个“Elist”类对象的长度1:# # [1]microrna的:“矩阵”- 4行,3列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()myMultiAssay [3],# # 1 # #上市的“MultiAssayExperiment”对象与一个用户定义的名称和各自的类实验。# #包含一个“Elist”类对象的长度1:# # [1]microrna的:“矩阵”- 4行,3列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()myMultiAssay [,, c(假的,假的,真的,假的,假的))# # 1 # #上市的“MultiAssayExperiment”对象与一个用户定义的名称和各自的类实验。# #包含一个“Elist”类对象的长度1:# # [1]microrna的:“矩阵”- 4行,3列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()指定= FALSE下降与零行或零化验列,例如:
myMultiAssay [“ENST00000355076”,,, = FALSE)“MultiAssayExperiment”# # 5 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 1行,4列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 1行,5列# # [3]microrna的:“矩阵”——0行3列# # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”——0行3列# # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 0行,4列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()使用默认= TRUE下降化验,没有行或列删除:
myMultiAssay [“ENST00000355076”,,, = TRUE)# #“MultiAssayExperiment”2 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度2:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 1行,4列# #[2]甲基450 k:“矩阵”- 1行,5列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()rownames colnames返回CharacterListrownames和colnames所有化验。一个CharacterList只是一个替代品吗列表当每个元素包含一个特征向量,这提供了一个不错的显示方法:
rownames (myMultiAssay)长度5 # # # # CharacterList [[“Affy”]] ENST00000294241 ENST00000355076 # #[[“甲基450 k”]] ENST00000355076 ENST00000383706 # # [[“microrna”]] hsa-miR-21 hsa - mir - 191 hsa - mir - 148 -一个hsa-miR148b # # [[“CNV gistic”]] 1 2 3 4 5 # # [[“CNV gistic2”]] a b c d ecolnames (myMultiAssay)长度5 # # # # CharacterList [[“Affy”]] array1 array2 array3 array4 # #[[“甲基450 k”]] methyl1 methyl2 methyl3 methyl4 methyl5 # # [[“microrna”]] micro1 micro2 micro3 # # [[“CNV gistic”]] snparray1 snparray2 snparray3 # # [[“CNV gistic2”]] mysnparray1 mysnparray2 mysnparray3 mysnparray4Elist对象中的任何数据类必须支持以下方法:
colnames ()rownames ()(昏暗的()这是如果不的方法之一:
objlist2 < - objlist objlist2 [[2]] < - data.frame (objlist2[[2]])无效。obj < -尝试(MultiAssayExperiment (objlist2,耐心。数据,dfmap invalid.obj))“MultiAssayExperiment”# # 5 # #实验列出用户定义的对象名称和各自的类。# #包含一个“Elist”类对象的长度5:# # [1]Affy:“ExpressionSet”- 2行,4列# #[2]甲基450 k:“data.frame”- 2行,5列# # [3]microrna的:“矩阵”- 4行,3列# # [4]CNV gistic:“RangedRaggedAssay”- 5行,3列# # [5]CNV gistic2:“RangedSummarizedExperiment”- 5行,4列访问时段使用# #:# # Elist()——获得实验实例的“Elist”# # pData的主/表型()——“DataFrame”# # sampleMap示例可用性()——“DataFrame”# #元数据的元数据对象()——“任何”类# #参见:subsetByAssay (), subsetByRow (), subsetByColumn ()下面的方法定义MultiAssayExperiment:
方法(class = " MultiAssayExperiment”)# # [1]Elist Elist < -[化验# # [5]colnames getHits isEmpty长度# #[9]元数据名称pData pData < - # # [13] rownames sampleMap sampleMap < -显示# # [17]subsetByAssay subsetByColumn subsetByRow # #看到的吗?方法的访问帮助和源代码c ()现有的函数添加新的化验MultiAssayExperiment
sessionInfo ()# # R版本3.3.0(2016-05-03)# #平台:x86_64-pc-linux-gnu(64位)# #:下运行Ubuntu 16.04 LTS # # # #语言环境:# # [1]LC_CTYPE = en_US。utf - 8 LC_NUMERIC = C # #[3]而= en_US。utf - 8 LC_COLLATE = C # # [5] LC_MONETARY = en_US。utf - 8 LC_MESSAGES = en_US。utf - 8 # # [7] LC_PAPER = en_US。utf - 8 LC_NAME = C # # [9] LC_ADDRESS C = C LC_TELEPHONE = # # [11] LC_MEASUREMENT = en_US。utf - 8 LC_IDENTIFICATION = C附加基本包:# # # # # # [1]stats4并行数据图形grDevices跑龙套数据集# #[8]方法基础# # # #其他附加包:# # [1]SummarizedExperiment_1.3.2 GenomicRanges_1.25.0 # # [3] GenomeInfoDb_1.9.2 IRanges_2.7.0 # # [5] S4Vectors_0.11.0 Biobase_2.33.0 # # [7] BiocGenerics_0.19.0 MultiAssayExperiment_0.101.2 # # # #通过加载一个名称空间(而不是附加):# # [1]Rcpp_0.12.5 knitr_1.13 XVector_0.13.0 # # [4] magrittr_1.5 zlibbioc_1.19.0 xtable_1.8-2 # # [7] R6_2.1.2 stringr_1.0.0 tools_3.3.0 # # [10] shinydashboard_0.5.1 htmltools_0.3.5 yaml_2.1.13 # # [13] digest_0.6.9 shiny_0.13.2 formatR_1.4 # # [16] evaluate_0.9 mime_0.4 rmarkdown_0.9.6 # # [19] stringi_1.0-1 httpuv_1.3.3