### R code from vignette source 'hierGWAS.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: data ################################################### library(hierGWAS) data(simGWAS) sim.geno <- data.matrix(simGWAS[,1:1000]) sim.pheno <- simGWAS$y sim.covar <- cbind(simGWAS$sex,simGWAS$age) ################################################### ### code chunk number 2: cluster SNPs ################################################### # cluster SNPs in chromosome 1 SNPindex.chrom1 <- seq(1,500) dendr.chrom1 <- cluster.snp(sim.geno,SNP_index = SNPindex.chrom1) # cluster SNPs in chromosome 2 SNPindex.chrom2 <- seq(501,1000) dendr.chrom2 <- cluster.snp(sim.geno,SNP_index = SNPindex.chrom2) ################################################### ### code chunk number 3: multi split ################################################### res.multisplit <- multisplit(sim.geno,sim.pheno,covar = sim.covar) # the matrix of selected coefficients for each sample split show(res.multisplit$sel.coeff[1:10,1:10]) # the samples which will be used for testing show(res.multisplit$out.sample[1:10,1:10]) ################################################### ### code chunk number 4: hierarchical testing ################################################### result.chrom1 <- test.hierarchy(sim.geno, sim.pheno, dendr.chrom1, res.multisplit, covar = sim.covar, SNP_index = SNPindex.chrom1) result.chrom2 <- test.hierarchy(sim.geno, sim.pheno, dendr.chrom1, res.multisplit, covar = sim.covar, SNP_index = SNPindex.chrom2, global.test = FALSE, verbose = FALSE) show(result.chrom2) ################################################### ### code chunk number 5: r2 computation ################################################### SNP_index <- seq(991,1000) res.r2 <- compute.r2(sim.geno, sim.pheno, res.multisplit, covar = sim.covar, SNP_index = SNP_index) show(res.r2) ################################################### ### code chunk number 6: session info ################################################### sessionInfo()