##----评估=错误-------------------------------------------------------------#if（！requireNamespace（“BiocManager”，悄悄地=TRUE））#install.软件包（“BiocManager”）#BiocManager:：安装（“gCrisprTools”）##----消息=假，警告=假---------------------------------------------图书馆（Biobase）图书馆（limma）库（gCrisprTools）## -----------------------------------------------------------------------------数据（“es”，package=“gCrisprTools”）锿头部（出口）## -----------------------------------------------------------------------------数据（“ann”，package=“gCrisprTools”）头部（ann）## -----------------------------------------------------------------------------sk<-relevel（作为.factor（pData（es）$TREATMENT_NAME），“控制引用”）names（sk）<-row.names（pData（es））sk公司##---fig.width=7，fig.height=5--------------------------------------------数据（“aln”，package=“gCrisprTools”）水头（aln）ct校准图（aln，sk）##----图宽=6，图高=8----------------------------------------------es.floor<-ct.filterReads（es，read.floor=30，sampleKey=sk）es<-ct.filterReads（es，trim=1000，log2.ratio=4，sampleKey=sk）##确认注释对象以排除修剪的gRNA的便利功能ann<-ct.prepareAnnotation（ann，es，controls=“NoTarget”）##----图宽=6，图高=8----------------------------------------------es<-ct.normalizeGuides（es，'scale'，annotation=ann，sampleKey=sk，plot.it=TRUE）时间点<-gsub（'^（控制|死亡）'，''，pData（es）$TREATMENT_NAME）名称（时间点）<-colnames（es）es.norm<-ct.normalizeGuides（es，'FQ'，annotation=ann，sampleKey=timepoints，plot.it=TRUE）es.norm<-ct.normalizeGuides（es，'slope'，annotation=ann，sampleKey=sk，plot.it=TRUE）es.norm<-ct.normalizeGuides（es，'controlScale'，annotation=ann，sampleKey=sk，plot.it=TRUE，geneSymbi='NoTarget'）es.norm<-ct.normalizeGuides（es，“controlSpline”，annotation=ann，sampleKey=sk，plot.it=TRUE，geneSymb=“NoTarget”）##----评估=错误--------------------------------------------------------------##未运行：#路径2QC<-ct.makeQCReport（es，#修剪=1000，#log2.比率=0.05，#sampleKey=sk，#annotation=ann，#aln=氮化铝，#标识符=“Crispr_QC_report”，#lib.size=空# )##----图宽=6，图高=6------------------------------------------------ct.raw计数密度（es，sk）##----图宽=6，图高=6----------------------------------------------ct.gRNARankByReplicate（es，sk）#gRNA丰度分布可视化##----图宽=6，图高=6----------------------------------------------ct.gRNARankByReplicate（es，sk，annotation=ann，geneSymb=“Target1633”）##----图宽=6，图高=6----------------------------------------------ct.viewControls（es，ann，sk，normalize=FALSE，geneSymb='NoTarget'）##----图宽=6，图高=4----------------------------------------------ct.guideCDF（es，sk，plotType=“gRNA”）## -----------------------------------------------------------------------------设计<-model.matrix（~0+REPLICATE_POOL+TREATMENT_NAME，pData）colnames（设计）<-gsub（'REAMENT_NAME'，''，colnames（设计））对比度<-makeContrasts（死亡扩展-控制扩展，级别=设计）vm<-voom（表达式，设计）fit<-lmFit（vm，设计）适合<-对比度。适合（适合，对比度）适合<-eBayes（适合）##----消息=假，警告=假---------------------------------------------结果DF<-ct.generateResults（生成结果）(适合，注释=ann，RRAalphaCutoff=0.1，排列=1000，得分=“综合”)##----图宽=6，图高=6----------------------------------------------ct.top目标（适合，结果DF，安，目标=10，enrich=真）##----图宽=6，图高=8----------------------------------------------ct.stackGuides公司(锿，sk、，plotType=“目标”，注释=ann，子集=名称（sk）[grep（'扩展'，sk）])##----图宽=6，图高=4----------------------------------------------ct.viewGuides（“Target1633”，fit，ann）##----图宽=6，图高=4----------------------------------------------ct.signalSummary（结果DF，目标=列表（'TargetSetA'=c（样本（唯一（resultsDF$geneSymbol），3）），“TargetSetB”=c（示例（唯一（resultsDF$geneSymbol），2））##----评估=错误--------------------------------------------------------------##未运行：#路径2对比<-#ct.makeContrastReport（eset=es，#fit=配合，#sampleKey=sk，#results=结果DF，#注释=ann，#comparison.id=空，#标识符=“Crispr_Contrast_Report”）##----评估=错误---------------------------------------------------------------##未运行：#路径2报告<-#ct.makeReport（fit=fit，#eset＝es，#sampleKey=sk，#注释=ann，#results=结果DF，#aln=氮化铝，#outdir=“.”）##----评估=错误--------------------------------------------------------------##未运行：#genesetdb<-sparrow:：getMSigGeneSetDb（collection='h'，species='human'，id.type='entrez'）# ##如果您有一个不均匀地针对元素的库（例如，可变数量的##elements/promoters per genes），您可以通过GREAT进行整合#基因数据库。GREAT<-ct.GREATdb（ann，gsdb=基因集数据库）# #ct.seas（结果DF，gdb=genesetdb）##ct.seas（resultsDF，gdb=genesetdb.GREAT）##----图宽=6，图高=6，警告=假-------------------------------data（“essential.genes”，package=“gCrisprTools”）#为演示创建的人工列表数据（“resultsDF”，package=“gCrisprTools”）ROC<-ct.ROC（结果DF，本质基因，‘丰富’）str（ROC）##----图宽=6，图高=6，警告=假-------------------------------PRC<-ct.PRC（结果DF，重要基因，‘丰富’）str（中国）##----图宽=6，图高=6，警告=假-------------------------------##'tar<-sample（唯一（resultsDF$geneSymbol），20）##'res<-ct.targetSetEnrichment（resultsDF，tar）targetsTest<-ct.targetSetEnrichment（结果DF，essential.genes，enrich=FALSE）str（目标测试）##-----------------------------------------------------------------------------sessionInfo（）