changeset 35:d94018ca4ada

Deleted selected files

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/HTseqClean.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,19 +0,0 @@
-# HTseqClean
-# remove extra counts out of genes
-# for HTseq output
-
-# input : rawCounts
-# output : cleaned rawCounts
-
-# created Feb 6th, 2012
-# Modified Feb 16th, 2012
-# Marie-Agnes Dillies
-
-
-HTseqClean <- function( rawCounts ){
-
-  row2remove <- c("alignment_not_unique", "ambiguous", "no_feature", "not_aligned", "too_low_aQual")
-  rawCounts <- rawCounts[!rawCounts$Id %in% row2remove,]
-  rawCounts[is.na(rawCounts)] <- 0
-  return(rawCounts)
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/MAplotDE.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,16 +0,0 @@
-# MAplotDE
-# MAplot of DE genes
-
-# input : res, alpha,OUT_MAplotDEName 
-# output : MAplot (png)
-
-MAplotDE <- function( res, alpha, OUT_MAplotDEName, out = TRUE ){
-
- 	if (out) png( file=OUT_MAplotDEName )
-  
- 	plot( res$baseMean, res$log2FoldChange, pch=".", xlab="Mean expression", ylab="log2FC", main="",
-  		log="x", col=ifelse(res$padj < alpha, "red", "black") )
-	abline(h=0, col="red")
-
-  	if (out) dev.off()
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/RNAseqFunctions.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,38 +0,0 @@
-# RNAseqFunctions
-# when sourced, sources all R functions associated with RNAseq data analysis
-
-RNAseqFunctions <- function( RfuncDir ){
-  
-  source(paste(RfuncDir, "loadTargetFile.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "loadCountData.R", sep=""))
-# source(paste(RfuncDir, "loadStrandData.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "HTseqClean.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "raw2counts.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "barplotTC.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "barplotNul.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "removeNul.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "densityPlot.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "boxplotCounts.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "majSequence.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "clusterPlot.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "pairwiseSERE.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "pairwiseScatterPlots.R", sep=""))
-#  source(paste(RfuncDir, "pairwiseScatterPlotsAll.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "plotDispEstimates.R", sep=""))
-#  source(paste(RfuncDir, "deseqByCond.R", sep="")) 
-#  source(paste(RfuncDir, "edgeRByCond.R", sep=""))  
-#  source(paste(RfuncDir, "fisher.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "histoRawp.R", sep=""))
-#  source(paste(RfuncDir, "histoRawpMconds.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "MAplotDE.R", sep=""))
-#  source(paste(RfuncDir, "MAplotDEMconds.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "exportComplete.R", sep=""))
-#  source(paste(RfuncDir, "exportCompleteEdgeR.R", sep=""))
-#  source(paste(RfuncDir, "exportCompleteFisher.R", sep=""))
-#  source(paste(RfuncDir, "exportCompleteMconds.R", sep=""))
-#  source(paste(RfuncDir, "exportCompleteByCond.R", sep=""))
-#  source(paste(RfuncDir, "exportCompletePaired.R", sep=""))
-  source(paste(RfuncDir, "exportDiff.R", sep=""))
-#  source(paste(RfuncDir, "synthese.R", sep=""))
-#  source(paste(RfuncDir, "exportDiffByCond.R", sep=""))
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/anadiffGenes2conds.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,191 +0,0 @@
-# Analyse differentielle de donnees d expression par gene
-# avec DESeq
-# 2 conditions
-
-args <- commandArgs()
-#print(args[1])
-#print(args[2])
-#print(args[3])
-#print(args[4])
-#print(args[5])
-#print(args[6])
-#output file names
-#print(args[7]) # HTML file name
-#print(args[8]) # HTML file all images directory 
-#print(args[9]) # complete xls file name
-#print(args[10])# UP xls file name
-#print(args[11]) #Down xls file name
-#print(args[12]) #the executable scipt (for getting the path)
-
-library(R2HTML)
-library(R.utils)
-
-#run example: 
-projectName <- "DESeqAnalysis"
-analysisVersion <- "V1"    # fitType=local, sharingMode=fit-only, method=blind 
-rawDir <- "raw"
-targetFile <- args[4]
-header <- as.integer(args[5]) #si on a header ou pas, si on a, header=1, sinon header=0
-withOutReplicates <- as.integer(args[6])
-
-#get the directory to write the results
-tab <- splitByPattern(args[7], pattern="/")
-res_dir <- ""
-for (e in tab[1:length(tab)-1]) { res_dir <- paste(res_dir, e, sep="")}
-#get the html output file name
-OUT_HTMLname <- args[7]
-#get the images directory to write to
-OUT_imgDir <- args[8]
-#if the directory dosen't existe, we should create it first
-
-alpha <- 0.05
-adjMethod <- "BH"
-outfile <- T
-runningScriptTab <-  splitByPattern(args[12], pattern="/")
-RfuncDir <- ""
-for (r in runningScriptTab[1:length(runningScriptTab)-1]) { RfuncDir <- paste(RfuncDir, r, sep="")} #find the path of executable script  
-RfuncDir <- paste(RfuncDir, "DESeqTools/", sep="") #define the function files path
-# Dossier contenant les fonctions
-print(RfuncDir)
-source( paste(RfuncDir, "RNAseqFunctions.R", sep="/") )
-
-# Chargement des packages et des fonctions
-library(DESeq)
-RNAseqFunctions(RfuncDir)
-# Chargement du target file
-target <- loadTargetFile( targetFile, header )
-# Chargement des donnees, construction d'une table de comptages par gene
-#have changed
-rawCounts <- loadCountData( target, header )
-conds <- unique(target$group)
-cond1 <- as.character(conds[1])
-cond2 <- as.character(conds[!conds == conds[1]])
-rawCounts <- HTseqClean( rawCounts )
-
-# Transformation en matrice de comptages
-counts <- raw2counts( rawCounts )[[1]]
-
-# Nombre de reads par echantillon
-OUT_barplotTCName <- paste(OUT_imgDir, "barplotTC.png", sep="/")
-barplotTC( counts, target$group, OUT_barplotTCName, out=outfile )
-
-# Proportion comptages nuls
-OUT_barplotNulName <- paste(OUT_imgDir, "barplotNul.png", sep="/")
-barplotNul( counts, target$group, OUT_barplotNulName, out=outfile )
-
-# Suppression comptages nuls
-counts <- removeNul( counts )[[1]]
-
-# Density plot
-OUT_densityPlotName <- paste(OUT_imgDir, "densityPlot.png", sep="/")
-densityPlot( counts, target$group, OUT_densityPlotName, out=outfile )
-
-# Boxplot
-OUT_boxplotCountsName <- paste(OUT_imgDir, "boxplotCounts.png", sep="/")
-boxplotCounts( counts, target$group, type = c("raw", "norm"), OUT_boxplotCountsName, out=outfile )
-# Sequence majoritaire
-OUT_majSequenceName <- paste(OUT_imgDir, "majSequence.png", sep="/")
-majSequence( counts, target$group, OUT_majSequenceName, out=outfile )
-
-# ScatterPlot between two samples
-OUT_scatterPlot <- paste(OUT_imgDir, "scatterPlot.png", sep="/")
-pairwiseScatterPlots(counts, target, OUT_scatterPlot, out=outfile, pdffile=FALSE)
-
-# SERE coefficient calculation (Poisson hypothesis for replicates techiques), to know if the variability between the réplicates or the conditons is hight or not. 
-coef <- pairwiseSERE(counts)
-print(coef)
-coef
-# Creation structure de donnees cds, !! we use newCountDataset because that we have first column not numeric, and DESeq dosen't take non numeric values.
-cds <- newCountDataSet( counts, target$group )
-
-# Diagnostic for clustering of non-normalized samples
-OUT_clusterPlot_before <- paste(OUT_imgDir, "clusteringOfSamplesBefore.png", sep="/")
-clusterPlot(cds, OUT_clusterPlot_before, out=outfile)
-
-
-# Normalisation (calcul des lib size factors )
-cds <- estimateSizeFactors( cds )
-
-# Estimation de la dispersion
-# parametres: 
-	# method: how samples are pooled to estimate dispersion. If no replicates use "blind"
-	# sharingMode: how variance estimate is computed with respect to the fitted line. 
-	# 				"Maximum" is the most conservative (max between fit and estimation), "fit-only" keeps the estimated value
-	# fitType: refers to the model. "Local" is the published model, "parametric" is glm-based (may not converge), now we use "parametric" as default value.
-#in this case, without replicates
-if(withOutReplicates!=0){
-	cds <- estimateDispersions( cds, sharingMode="fit-only", method="blind")
-} else if(withOutReplicates==0){
-	#cds <- estimateDispersions( cds, sharingMode="fit-only", fitType="local")}
-	cds <- estimateDispersions( cds)}
-# Analyse differentielle, ajustement BH par defaut
-res <- nbinomTest( cds, cond1, cond2)  
-
-# Diagnostic for clustering of normalized samples
-OUT_clusterPlot <- paste(OUT_imgDir, "clusteringOfSamples.png", sep="/")
-clusterPlot(cds, OUT_clusterPlot, out=outfile)
-
-# Control plot of dispersion estimates
-OUT_plotDispEstimatesName <- paste(OUT_imgDir, "disperssionEstimates.png", sep="/")
-plotDispEstimates( cds, OUT_plotDispEstimatesName, out=outfile )
-
-# Distribution of raw p-values
-OUT_histoRawpName <- paste(OUT_imgDir, "histoRawPvalue.png", sep="/")
-histoRawp( res, OUT_histoRawpName, out=outfile )
-
-# MAplot showing DE genes
-OUT_MAplotDEName <- paste(OUT_imgDir, "MAplotDE.png", sep="/")
-MAplotDE( res, alpha, OUT_MAplotDEName, out=outfile )
-
-# export complete data
-OUT_completeName <- args[9]
-complete <- exportComplete( counts, res, target, adjMethod, cond1, cond2, OUT_completeName, out=outfile )
-
-# export significant genes
-OUT_upName <- args[10]
-OUT_downName <- args[11]
-diff <- exportDiff( complete, alpha, adjMethod, OUT_upName, OUT_downName, out=outfile )
-
-# write all images results into an HTML file
-prefixHTMLname <- tab[length(tab)]
-#HTMLCSS(file.path(res_dir), filename=prefixHTMLname, CSSfile="R2HTML")
-HTMLInitFile(file.path(res_dir), filename=prefixHTMLname, BackGroundColor="white")
-HTML.title("<center>Differential Expression DESeq analysis.", HR=1) 
-HTML.title("<center>BarplotTC: number of RNA-seq reads per sample.", HR=2)
-    	HTMLInsertGraph("barplotTC.png")
-
-HTML.title("<center>BarplotNul: number of RNA-seq reads that the count is 0 (nul).", HR=2)
-	HTMLInsertGraph("barplotNul.png")
-
-HTML.title("<center>DensityPlot: density of each sample.", HR=2)
-	HTMLInsertGraph("densityPlot.png")
-
-HTML.title("<center>Boxplot: number of RNA-seq reads distribution per sample.", HR=2)
-	HTMLInsertGraph("boxplotCounts.png")
-
-HTML.title("<center>MajorSequence: the proportion of reads associated with the most expressed sequence.", HR=2)
-	HTMLInsertGraph("majSequence.png")
-
-HTML.title("<center>ScatterPlot: Scatter plot of samples.", HR=2)
-	HTMLInsertGraph("scatterPlot.png")
-
-HTML.title("<center>Clustering Of No-Normalized Samples: Representing the no-normalized samples in Diagnostic.", HR=2)	
-	HTMLInsertGraph("clusteringOfSamplesBefore.png")
-
-HTML.title("<center>Clustering Of Normalized Samples: Representing the normalized samples in Diagnostic.", HR=2)	
-	HTMLInsertGraph("clusteringOfSamples.png")
-
-HTML.title("<center>DispersionEstimates: representing dispersion estimates vs mean expression.", HR=2)
-	HTMLInsertGraph("disperssionEstimates.png")
-
-HTML.title("<center>HistoRawPValue: histogram of raw p-value.", HR=2)
-	HTMLInsertGraph("histoRawPvalue.png")
-
-HTML.title("<center>MAplotDE: the differentially expressed genes (red point).", HR=2)
-	HTMLInsertGraph("MAplotDE.png")
-HTMLEndFile()
-absoluPrefixHTMLname <- paste(res_dir, prefixHTMLname, sep="")
-outName <- paste(absoluPrefixHTMLname, ".html", sep="")
-# change name is to be adapted into Galaxy
-file.rename(outName, OUT_HTMLname)
-

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/barplotNul.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,19 +0,0 @@
-# barplotNul
-# barplot representing null counts per sample
-
-# input : counts, target, projectName
-# output : barplotNul (png)
-
-# created Feb 7th, 2012
-# modified April 30th, 2012 (target$group instead of target)
-
-barplotNul <- function( counts, group,  OUT_barplotNulName, out = TRUE ){
-
-  if (out) png( file=OUT_barplotNulName )
-
-  N <- apply(counts, 2, function(x){sum(x == 0)})/nrow(counts)
-  barplot(N, col=as.integer(group)+1, main = "Proportion of null counts per Sample", ylim = c(0,1))
-  legend("topright", as.character(unique(group)), lty=1, col=as.integer(unique(group))+1)
-
-  if (out) dev.off()
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/barplotTC.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,20 +0,0 @@
-# barplotTC
-# barplot representing total count per sample
-
-# input : counts, target, projectName
-# output : barplotTC (png)
-
-# created Feb 7th, 2012
-# modified April 30th, 2012 (group instead of target$group)
-
-barplotTC <- function( counts, group, OUT_barplotTCName, out = TRUE ){
-
-  if (out) png( file=OUT_barplotTCName )
-
-  ylim <- c(0, max(colSums(counts))*1.2)
-  barplot( colSums(counts), col=as.integer(group)+1, main = "Total Read Count per Sample",  ylim=ylim )
-  legend( "topright", as.character(unique(group)), lty=1,
-         col=as.integer(unique(group))+1 )
-
-  if (out) dev.off()
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/boxplotCounts.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,18 +0,0 @@
-# boxplotCounts
-# boxplots representing counts distribution per sample
-
-# input : counts, target, projectName, type of data (raw or norm)
-# output : boxplot (png)
-
-# created Feb 7th, 2012
-# modified April 30th, 2012
-
-boxplotCounts <- function( counts, group, type = c("raw", "norm"), OUT_boxplotCountsName, out = TRUE ){
-
-  if (out) png( file=OUT_boxplotCountsName )
-
-  boxplot( log2(counts+1), col=as.integer(group)+1, main = paste(type[1], " counts distribution", sep="" ) )
-  legend( "topright", as.character(unique(group)), lty=1, col=as.integer(unique(group))+1 )
-
-  if (out) dev.off()
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/clusterPlot.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,27 +0,0 @@
-# clusterPlot
-# dendrogram of sample clustering
-
-# input : counts, outputName, type of data (raw or norm)
-# output : dendrogram (jpeg)
-
-# created Sept 13th, 2012
-# modified Oct 30th, 2012
-# Marie-Agnes Dillies
-
-
-clusterPlot <- function( cds, OUT_clusterPlot, type = "raw", out = TRUE ){
-
-  if (out) png( file=OUT_clusterPlot )
-
-  if (type == "norm"){
-    cdsblind <- estimateDispersions( cds, method="blind" )
-    vsd <- getVarianceStabilizedData( cdsblind )
-  }
-  else {
-    vsd <- counts(cds)
-  }
-  hc <- hclust( dist(t(vsd)), method="ward" )
-  plot( hc, xlab = "Euclidean distance, Ward criterion", main=paste("Cluster Dendrogram, ", type, " data", sep="") )
-
-  if (out) dev.off()
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/densityPlot.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,23 +0,0 @@
-# densityPlot
-# density plot of all samples
-
-# input : counts, target, projectName
-# output : densplot (png)
-
-# created Feb 7th, 2012
-# modified April 30th, 2012
-
-
-densityPlot <- function( counts, group, OUT_densityPlotName, out = TRUE ){
-
-  if (out) png( file=OUT_densityPlotName )
-
-  couleurs <- as.integer( group ) + 1
-  ylim <- c(0, max(density(log2(counts)+1)$y)*1.5)
-  plot( density(log2(counts[,1])+1), main="Density of counts distribution", col=couleurs[1], ylim = ylim )
-  for (i in 2:ncol(counts))
-  	lines( density(log2(counts[,i])+1), col=couleurs[i] )
-  legend( "topright", as.character(unique(group)), lty=1, col=as.integer(unique(group))+1 )
-
-  if (out) dev.off()
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/exportComplete.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,20 +0,0 @@
-# exportComplete
-# export complete data and results
-
-# input : counts res, target
-# output : complete data and xls file (in text format)
-
-# created Feb 14th, 2012
-# modified March 9th, 2012 (order of cond1 and cond2)
-
-
-exportComplete <- function( counts, res, target, adjMethod, cond1, cond2, OUT_completeName, out = T ){
-	
-	complete <- data.frame( res$id, counts, res[,3:ncol(res)] )
-	colnames(complete) <- c( "id", as.character(target$label), cond2, cond1, "FC", "log2FC", "rawp", 
-							paste("adjp",adjMethod,sep="") )
-
-  if (out)
-  		write.table( complete, file=OUT_completeName, sep="\t", row.names=F )
-  return( complete )
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/exportDiff.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,42 +0,0 @@
-# exportDiff
-# export differentially expressed genes
-
-# input : complete, alpha, adjMethod, projectName
-# output : diff genes, up and down in xls files
-
-# created Feb 14th, 2012
-
-
-exportDiff <- function( complete, alpha, adjMethod, OUT_upName, OUT_downName, out = T ){
-	
-	diff <- complete[which(complete[,grep("adjp",colnames(complete))] < alpha),]
-
-	gup <- up( diff )	
-	gdown <- down( diff )
-	
-  if (out){
-    gup[,(ncol(gup)-4):ncol(gup)] <- format( gup[,(ncol(gup)-4):ncol(gup)], digits=3, dec=",")
-    gdown[,(ncol(gdown)-4):ncol(gdown)] <- format( gdown[,(ncol(gdown)-4):ncol(gdown)], digits=3, dec=",")
-		write.table(gup, file=OUT_upName, row.names=F, sep="\t")
-		write.table(gdown, file=OUT_downName, row.names=F, sep="\t")
-  }	
-  return( diff )
-}
-
-
-up <- function( diff ){
-		
-	up <- diff[diff$log2FC > 0,]
-	up <- up[order(up[,grep("adjp",colnames(up))]),]
-
-	return( up )	
-}
-
-
-down <- function( diff ){
-		
-	down <- diff[diff$log2FC < 0,]
-	down <- down[order(down[,grep("adjp",colnames(down))]),]
-
-	return( down )	
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/histoRawp.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,18 +0,0 @@
-# histoRawp
-# histogram of raw p-values
-
-# input : res, OUT_histoRawpName
-# output : histogram (png)
-
-
-histoRawp <- function( res, OUT_histoRawpName, out = TRUE ){
-
-  if (out) png( file=OUT_histoRawpName )
-  
-  ind <- grep("val", colnames(res))
-  hist( res[,ind], nclass=50, xlab="Raw p-values", main="", col="skyblue" )
-
-  if (out) dev.off()
-}
-
-

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/loadCountData.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,36 +0,0 @@
-# loadCountData
-# loads counts, one file per lane
-# file names from target file
-
-# input : target
-# output : raw count table
-
-# created Feb 6th, 2012
-# modified May 2nd, 2012 (colnames -> target$label)
-# Marie-Agnes Dillies
-
-
-loadCountData <- function(target, header){
-
-  require(DESeq)
-  fileNames <- target$files
-
-if(header!=0){
-	#rawCounts <- read.table(as.character(paste(rawDir,target$files[1],sep="/")), sep="\t", header=TRUE)
-	rawCounts <- read.table(as.character(target$files[1],sep="/"), sep="\t", header=TRUE)
-} else if(header==0){
-	rawCounts <- read.table(as.character(target$files[1],sep="/"), sep="\t")}
-  
-  colnames(rawCounts) <- c("Id", as.character(target$label[1]))
-
-  for (i in 2:length(fileNames)){
-	if(header!=0){
-  		tmp <- read.table(as.character(target$files[i],sep="/"), sep="\t", header=TRUE)
-	} else if(header==0){
-		tmp <- read.table(as.character(target$files[i],sep="/"), sep="\t")}
-  	colnames(tmp) <- c("Id", as.character(target$label[i]))
-  	rawCounts <- merge(rawCounts, tmp, by="Id", all=T)
-  }
-  rawCounts[is.na(rawCounts)] <- 0
-  return(rawCounts)
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/loadTargetFile.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,17 +0,0 @@
-# loadTargetFile
-# loads file containing sample info
-
-# input : targetFile Name
-# output : target
-
-# created Feb 6th, 2012
-# Marie-Agnes Dillies
-
-
-loadTargetFile <- function(targetFile, header){
-if(header!=0){
-  return(read.table(targetFile, header=T, sep="\t"))
-	}else if(header==0){
-  return(read.table(targetFile, sep="\t"))
-	}	
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/majSequence.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,26 +0,0 @@
-# majSequence
-# compute proportion of reads associated with most expressed sequence
-
-# input : counts, target, projectName
-# output : barplot, % associated with majority gene
-
-# created Feb 7th, 2012
-# modified Feb 20th, 2012
-# modified April 30th, 2012
-# Marie-Agnes Dillies
-
-
-majSequence <- function( counts, group, OUT_majSequenceName, out = T, position = "topright" ){
-
-  if (out) png( file=OUT_majSequenceName )
-
-  maj <- apply(counts, 2, function(x){x <- x[order(x, decreasing=T)]; x[1]*100/sum(x)})
-  seqname <- apply(counts, 2, function(x){x <- x[order(x, decreasing=T)]; names(x)[1]})
-
-  x <- barplot( maj, col=as.integer(group)+1, main = "Proportion of reads from most expressed gene", 
-		ylim = c(0, max(maj)*1.2), cex.main=0.8 )
-  for (i in 1:length(seqname)) text( x[i], maj[i]/2, seqname[i], cex=0.8, srt=90, adj=0)
-  legend( position, as.character(unique(group)), lty=1, col=as.integer(unique(group))+1 )
-
-  if (out) dev.off()
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/pairwiseSERE.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,41 +0,0 @@
-# pairwiseSERE
-# compute pairwise SERE statistics
-
-# input : counts
-# output : matrix of SERE values
-
-# created october 19th, 2012
-# Marie-Agnes Dillies
-
-
-pairwiseSERE <- function( counts ){
-  
-  sere <- matrix( NA, ncol=ncol(counts), nrow=ncol(counts) )
-  for (i in 1:ncol(counts)){
-    for (j in 1:ncol(counts)){
-      sere[i,j] <- sigfun_Pearson( counts[,c(i,j)] )
-    }
-  }
-  colnames(sere) <- rownames(sere) <- colnames(counts)
-  return( formatC(sere, format="f", digits=2) )
-}
-
-sigfun_Pearson <- function(observed) {
-  #calculate lambda and expected values
-  laneTotals<- colSums(observed);
-  total <- sum(laneTotals)
-  fullObserved <- observed[rowSums(observed)>0,];
-  fullLambda <- rowSums(fullObserved)/total;
-  fullLhat <- fullLambda > 0;
-  fullExpected<- outer(fullLambda, laneTotals);
-
-  #keep values
-  fullKeep <- which(fullExpected > 0);
-  
-  #calculate degrees of freedom (nrow*(ncol -1) >> number of parameters - calculated (just lamda is calculated >> thats why minus 1)
-  #calculate pearson and deviance for all values
-  oeFull <- (fullObserved[fullKeep] - fullExpected[fullKeep])^2/ fullExpected[fullKeep] # pearson chisq test
-  dfFull <- length(fullKeep) - sum(fullLhat!=0);
-  
-  return(c(sqrt(sum(oeFull)/dfFull)));
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/pairwiseScatterPlots.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,31 +0,0 @@
-# pairwiseScatterPlots
-# scatter plots for pairwise comparaisons of log counts
-
-# input : counts, target, outputName
-# output : scatter plots (pdf: allows multiple figures in one file)
-
-# created Feb 21th, 2012
-# modified Sept 27th, 2012 (pdf output file)
-# modified Oct 30th, 2012 (png)
-# Marie-Agnes Dillies
-
-
-pairwiseScatterPlots <- function( counts, target, OUT_scatterPlot, out = TRUE, pdffile = FALSE ){
-
-  if (out & !pdffile) png( OUT_scatterPlot )
-  if (pdffile) pdf( OUT_scatterPlot )
-  
-  conds <- unique(target$group)
-  # colnames(counts) <- target$label
-  
-  for (i in 1:(length(conds)-1)){
-  	for (j in (i+1):length(conds)){
-  		cond1 <- conds[i]; cond2 <- conds[j]
-		pairs( log2(counts[, which(target$group %in% c(as.character(cond1), as.character(cond2)))]+1), 
-				pch=".", cex=0.5, main = paste(cond1, cond2, sep=" vs ") )
-  	}
-  }
-
-  if (pdffile) dev.off()
-  if (out) dev.off()
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/plotDispEstimates.R	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,21 +0,0 @@
-# plotDispEstimates
-# scatter plots representing dispersion estimates vs mean expression
-
-# input : cds, OUT_plotDispEstimatesName
-# output : scatterplot (png)
-
-plotDispEstimates <- function( cds, OUT_plotDispEstimatesName, out = TRUE ){
-
-  if (out) png( file=OUT_plotDispEstimatesName )
-  
-  plot(
-  	rowMeans( counts(cds, normalized=T) ),
-  	fitInfo(cds)$perGeneDispEsts,
-  	pch=".", log="xy",
-  	xlab = "Mean expression strength", ylab = "Dispersion estimate" )
-  	
-  xg <- 10^seq(-.5, 5, length.out=300)
-  lines( xg, fitInfo(cds)$dispFun(xg), col="red" )
-
-  if (out) dev.off()
-}

--- a/SMART/DiffExpAnal/DESeqTools/raw/f1cond1.tsv	Tue Apr 30 14:35:27 2013 -0400
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,18761 +0,0 @@
-GliNS1	G144
-13CDNA73	4
-15E1.2	75
-182-FIP	118
-2'-PDE	39
-3'HEXO	18
-3.8-1	0
-384D8-2	3
-76P	61
-7h3	4
-8D6A	1
-A1BG	1
-A2BP1	19
-A2M	2724
-A4GALT	0
-A4GNT	0
-AAA1	2
-AAAS	57
-AACS	1904
-AADACL1	3
-AADAT	18
-AAK1	2
-AAMP	215
-AANAT	0
-AARS	157
-AARSD1	27
-AARSL	21
-AASDH	15
-AASDHPPT	162
-AASS	159
-AATF	68
-AATK	3
-ABAT	493
-ABC1	7
-ABCA1	23
-ABCA10	1
-ABCA11	10
-ABCA12	3
-ABCA13	0
-ABCA2	38
-ABCA3	95
-ABCA4	0
-ABCA5	1
-ABCA6	0
-ABCA7	23
-ABCA8	98
-ABCA9	155
-ABCB1	0
-ABCB10	64
-ABCB11	0
-ABCB4	51
-ABCB5	2
-ABCB6	26
-ABCB7	34
-ABCB8	84
-ABCB9	12
-ABCC1	24
-ABCC10	17
-ABCC11	4
-ABCC12	0
-ABCC13	4
-ABCC2	1
-ABCC3	4
-ABCC4	17
-ABCC5	41
-ABCC6	27
-ABCC8	29
-ABCC9	4
-ABCD1	9
-ABCD2	2
-ABCD3	147
-ABCD4	44
-ABCE1	490
-ABCF1	68
-ABCF2	42
-ABCF3	35
-ABCG1	1
-ABCG2	48
-ABCG4	0
-ABHD1	0
-ABHD10	6
-ABHD11	1804
-ABHD14A	44
-ABHD14B	18
-ABHD2	85
-ABHD3	133
-ABHD4	114
-ABHD5	34
-ABHD6	62
-ABHD7	0
-ABHD8	49
-ABI1	275
-ABI2	195
-ABI3	0
-ABI3BP	3
-ABL1	112
-ABL2	25
-ABLIM1	70
-ABLIM2	0
-ABLIM3	1
-ABO	0
-ABR	199
-ABRA	0
-ABT1	51
-ABTB1	11
-ABTB2	19
-ACAA1	34
-ACAA2	144
-ACACA	47
-ACACB	2
-ACAD10	36
-ACAD11	109
-ACAD8	22
-ACAD9	116
-ACADL	1
-ACADM	69
-ACADS	37
-ACADSB	36
-ACADVL	200
-ACAS2	9
-ACAS2L	3
-ACAT1	111
-ACAT2	165
-ACATE2	12
-ACBD3	213
-ACBD4	4
-ACBD5	14
-ACBD6	130
-ACBD7	6
-ACCN2	20
-ACCN3	11
-ACCN4	1
-ACD	9
-ACDC	2
-ACE	0
-ACF	25
-ACHE	199
-ACIN1	44
-ACLY	313
-ACMSD	6
-ACN9	133
-ACO1	70
-ACO2	348
-ACOT2	19
-ACOT4	1
-ACOT7	192
-ACOT8	2
-ACOT9	15
-ACOX1	97
-ACOX2	2
-ACOX3	4
-ACOXL	0
-ACP1	239
-ACP2	42
-ACP5	0
-ACP6	241
-ACPL2	55
-ACPP	7
-ACR	0
-ACRBP	0
-ACRC	3
-ACRV1	0
-ACSBG1	7
-ACSL1	5
-ACSL3	440
-ACSL4	63
-ACSL5	2
-ACSL6	19
-ACSM2	0
-ACSM3	1
-ACSS1	91
-ACSS2	55
-ACTA1	74
-ACTA2	0
-ACTB	26071
-ACTC	1
-ACTG1	2667
-ACTG2	26
-ACTL6A	58
-ACTL6B	0
-ACTL8	0
-ACTN1	463
-ACTN2	12
-ACTN4	3028
-ACTR10	77
-ACTR1A	234
-ACTR1B	18
-ACTR2	3044
-ACTR3	319
-ACTR3B	2
-ACTR5	13
-ACTR6	162
-ACTR8	64
-ACTRT1	0
-ACVR1	7
-ACVR1B	17
-ACVR1C	0
-ACVR2	14
-ACVR2A	3
-ACVR2B	2
-ACVRL1	0
-ACY1	10
-ACY1L2	46
-ACY3	0
-ACYP1	59
-ACYP2	58
-AD-003	1
-AD-020	9
-AD023	0
-AD031	51
-AD7C-NTP	3
-ADA	1889
-ADAL	0
-ADAM10	251
-ADAM11	9
-ADAM12	932
-ADAM15	74
-ADAM17	101
-ADAM18	0
-ADAM19	118
-ADAM20	0
-ADAM21	6
-ADAM22	264
-ADAM23	66
-ADAM28	0
-ADAM32	0
-ADAM33	35
-ADAM8	0
-ADAM9	581
-ADAMDEC1	0
-ADAMTS1	61
-ADAMTS10	58
-ADAMTS12	22
-ADAMTS13	3
-ADAMTS15	19
-ADAMTS16	16
-ADAMTS17	1
-ADAMTS18	0
-ADAMTS19	0
-ADAMTS2	2
-ADAMTS20	0
-ADAMTS3	147
-ADAMTS4	23
-ADAMTS5	43
-ADAMTS6	31
-ADAMTS7	2
-ADAMTS8	0
-ADAMTS9	321
-ADAMTSL1	6
-ADAMTSL2	0
-ADAMTSL3	0
-ADAMTSL4	1
-ADAR	53
-ADARB1	7
-ADARB2	0
-ADAT1	38
-ADC	0
-ADCK1	28
-ADCK2	11
-ADCK4	106
-ADCK5	4
-ADCY1	186
-ADCY2	0
-ADCY3	14
-ADCY5	9
-ADCY6	182
-ADCY7	19
-ADCY8	0
-ADCY9	21
-ADCYAP1	0
-ADCYAP1R1	3
-ADD1	322
-ADD2	48
-ADD3	448
-ADFP	31
-ADH1B	0
-ADH1C	0
-ADH4	3
-ADH5	490
-ADHFE1	5
-ADI1	181
-ADIPOR1	102
-ADIPOR2	26
-ADK	135
-ADM	78
-ADM2	0
-ADMP	0
-ADMR	2386
-ADNP	253
-ADORA1	3
-ADORA2A	1
-ADORA2B	7
-ADPGK	2019
-ADPN	7
-ADPRH	2
-ADPRHL1	0
-ADPRHL2	31
-ADRA1A	0
-ADRA1B	0
-ADRA1D	1
-ADRA2A	39
-ADRA2B	0
-ADRB1	11
-ADRB2	0
-ADRB3	17
-ADRBK1	51
-ADRBK2	4
-ADRM1	189
-ADSL	96
-ADSS	165
-ADSSL1	0
-AE2	6
-AEBP1	1856
-AEBP2	144
-AEGP	3
-AER61	3
-AES	1381
-AF15Q14	1
-AF1Q	24
-AF5Q31	244
-AFAP	139
-AFAR3	6
-AFF1	19
-AFF2	0
-AFF3	7
-AFF4	1
-AFG3L1	5
-AFG3L2	107
-AFMID	92
-AFP	0
-AFTIPHILIN	81
-AG1	6
-AGA	19
-AGBL2	1
-AGBL3	2
-AGC1	8
-AGER	4
-AGGF1	52
-AGL	71
-AGMAT	5
-AGPAT1	83
-AGPAT2	2
-AGPAT3	20
-AGPAT4	51
-AGPAT5	260
-AGPAT6	51
-AGPAT7	25
-AGPS	96
-AGR2	21
-AGRN	345
-AGRP	0
-AGT	948
-AGTPBP1	28
-AGTR1	0
-AGTR2	0
-AGTRAP	204
-AGXT2L1	0
-AHCTF1	69
-AHCY	594
-AHCYL1	709
-AHDC1	8
-AHI1	55
-AHNAK	0
-AHR	458
-AHSA1	136
-AHSA2	38
-AHSG	0
-AICDA	1
-AIFL	0
-AIG1	63
-AIM1	2
-AIM1L	0
-AIP	87
-AIP1	92
-AIPL1	8
-AK1	37
-AK2	156
-AK3	197
-AK3L1	14
-AK5	9
-AK7	1
-AKAP1	42
-AKAP10	86
-AKAP11	78
-AKAP12	72
-AKAP13	26
-AKAP14	9
-AKAP3	3
-AKAP6	29
-AKAP7	57
-AKAP8	51
-AKAP8L	155
-AKAP9	56
-AKIP	1
-AKNA	8
-AKR1A1	126
-AKR1B1	305
-AKR1B10	0
-AKR1C1	0
-AKR1C2	0
-AKR1C3	0
-AKR1C4	0
-AKR1CL2	0
-AKR1D1	11
-AKR7A2	36
-AKR7A3	3
-AKT1	99
-AKT1S1	14
-AKT2	359
-AKT3	217
-ALAD	38
-ALAS1	71
-ALAS2	0
-ALB	0
-ALCAM	236
-ALDH16A1	71
-ALDH18A1	79
-ALDH1A1	111
-ALDH1A2	0
-ALDH1A3	0
-ALDH1B1	35
-ALDH1L1	0
-ALDH1L2	0
-ALDH2	93
-ALDH3A1	2
-ALDH3A2	307
-ALDH3B1	15
-ALDH4A1	17
-ALDH5A1	6
-ALDH6A1	110
-ALDH7A1	199
-ALDH8A1	5
-ALDH9A1	45
-ALDOA	501
-ALDOB	0
-ALDOC	56
-ALF	117
-ALG1	13
-ALG10	17
-ALG12	27
-ALG14	20
-ALG2	24
-ALG3	25
-ALG5	39
-ALG6	260
-ALG8	61
-ALG9	14
-ALK	0
-ALKBH	8
-ALKBH1	67
-ALKBH3	4
-ALKBH4	32
-ALKBH5	103
-ALKBH6	23
-ALKBH7	340
-ALKBH8	18
-ALLC	0
-ALMS1	18
-ALOX12	2
-ALOX12B	0
-ALOX12P2	0
-ALOX15	0
-ALOX15B	0
-ALOX5	0
-ALOX5AP	0
-ALOXE3	0
-ALPK1	101
-ALPK2	56
-ALPK3	0
-ALPP	9
-ALS2	125
-ALS2CL	0
-ALS2CR10	1
-ALS2CR11	0
-ALS2CR13	25
-ALS2CR15	6
-ALS2CR16	1
-ALS2CR19	6
-ALS2CR2	7
-ALS2CR3	55
-ALS2CR4	18
-ALS2CR7	0
-ALS2CR8	5
-ALS4	222
-ALX3	3
-ALX4	0
-AMACO	4
-AMACR	15
-AMBN	0
-AMD1	68
-AMDHD1	0
-AMDHD2	18
-AMFR	139
-AMH	5
-AMHR2	0
-AMICA1	1
-AMID	2
-AMIGO	7
-AMIGO1	2
-AMIGO2	0
-AMMECR1	41
-AMN	4
-AMOT	27
-AMOTL1	171
-AMOTL2	62
-AMPD1	0
-AMPD2	194
-AMPD3	12
-AMPH	7
-AMSH-LP	1
-AMT	5
-AMY1A	0
-AMY2A	5
-AMY2B	2
-AMZ2	89
-ANAPC1	26
-ANAPC10	47
-ANAPC11	496
-ANAPC13	137
-ANAPC2	10
-ANAPC4	18
-ANAPC5	74
-ANAPC7	85
-ANGEL1	18
-ANGEL2	19
-ANGPT1	47
-ANGPT2	0
-ANGPTL1	27
-ANGPTL2	46
-ANGPTL4	2
-ANGPTL7	0
-ANK1	10
-ANK2	660
-ANK3	10
-ANKDD1A	1
-ANKFY1	83
-ANKH	486
-ANKHD1	95
-ANKIB1	972
-ANKMY1	13
-ANKMY2	53
-ANKRA2	70
-ANKRD1	0
-ANKRD10	208
-ANKRD11	17
-ANKRD12	168
-ANKRD13	83
-ANKRD13B	145
-ANKRD13C	3
-ANKRD13D	15
-ANKRD15	263
-ANKRD16	11
-ANKRD17	152
-ANKRD19	4
-ANKRD2	0
-ANKRD20A	9
-ANKRD20A1	0
-ANKRD20B	0
-ANKRD21	0
-ANKRD23	20
-ANKRD24	1
-ANKRD25	149
-ANKRD26	39
-ANKRD27	69
-ANKRD28	200
-ANKRD29	0
-ANKRD30B	1895
-ANKRD32	37
-ANKRD36	2
-ANKRD37	13
-ANKRD38	2
-ANKRD39	9
-ANKRD40	5
-ANKRD42	12
-ANKRD44	0
-ANKRD45	0
-ANKRD46	10
-ANKRD47	4
-ANKRD49	1
-ANKRD5	1
-ANKRD50	0
-ANKRD52	132
-ANKRD6	42
-ANKRD7	3
-ANKRD9	72
-ANKS1	15
-ANKS1A	7
-ANKS1B	85
-ANKS3	6
-ANKS6	11
-ANKZF1	41
-ANLN	74
-ANP32A	170
-ANP32B	413
-ANP32C	0
-ANP32E	348
-ANPEP	0
-ANTXR1	89
-ANTXR2	83
-ANUBL1	10
-ANXA1	103
-ANXA10	0
-ANXA11	169
-ANXA13	0
-ANXA2	621
-ANXA2P1	0
-ANXA2P3	2
-ANXA3	0
-ANXA4	27
-ANXA5	874
-ANXA6	164
-ANXA7	230
-ANXA8	3
-ANXA9	3
-AOAH	2
-AOC2	5
-AOC3	4
-AOF1	41
-AOF2	287
-AOX1	0
-AP1B1	67
-AP1G1	308
-AP1G2	13
-AP1GBP1	95
-AP1M1	64
-AP1S1	10
-AP1S2	1445
-AP1S3	3
-AP2A1	33
-AP2A2	10
-AP2B1	467
-AP2M1	509
-AP2S1	95
-AP3B1	424
-AP3B2	9
-AP3D1	1299
-AP3M1	206
-AP3M2	34
-AP3S1	259
-AP3S2	36
-AP4B1	25
-AP4E1	23
-AP4M1	73
-AP4S1	36
-APAF1	56
-APBA1	19
-APBA2	135
-APBA2BP	9
-APBA3	50
-APBB1	182
-APBB1IP	1
-APBB2	121
-APBB3	4
-APC	44
-APC2	24
-APCDD1	158
-APEG1	11
-APEH	174
-APEX1	2812
-APEX2	38
-APG10L	16
-APG12L	42
-APG16L	7
-APG3L	13
-APG4A	0
-APG4B	104
-APG4C	19
-APG4D	2
-APG5L	17
-APG7L	39
-APG9L1	4
-APH-1A	16
-APH1A	277
-APH1B	2
-API5	1068
-APIP	102
-APLN	1
-APLP1	696
-APLP2	3233
-APOA1BP	67
-APOA2	0
-APOA4	0
-APOB	0
-APOBEC2	0
-APOBEC3B	24
-APOBEC3C	211
-APOBEC3F	1
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-GRAMD1B	34
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-GRB2	213
-GRB7	0
-GRCA	27
-GRCC10	11
-GRCC9	0
-GREB1	2071
-GREM1	0
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-GRHL1	7
-GRHL3	0
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-GRIA4	77
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-GRID2	2
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-GRIP1	8
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-GRIPAP1	46
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-GRK7	0
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-GRPEL2	39
-GRPR	0
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-GSC	5
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-GSS	81
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-GTPBP1	60
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-GUCA1A	2
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