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### chunk number 1: 
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options(width=70)


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### chunk number 2: simulateData
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set.seed(0)
data <- matrix(rnorm(4000, mean=0), nrow=100, ncol=40)
data[1:30,1:20] <- rnorm(600,mean=1)
phenotype <- factor(rep(c(0,1), each=20))
geneSetName <- "Test Gene Set"


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### chunk number 3: gsri
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library(GSRI)
res <-gsri(data, phenotype, geneSetName, plotResults=TRUE, writeResults=FALSE)


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### chunk number 4: gsriOutput
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print(res)


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### chunk number 5: gsriGrenander
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res2 <-gsri(data, phenotype, "Test Gene Set with Grenander", useGrenander=TRUE)
res2$numRegGenes


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### chunk number 6: statFcn
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statFcn <- function(d, p)  {
m <- lm(d ~ p)
pval <- summary(m)$coefficients[2,4]
}


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### chunk number 7: testFcn
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testFcn <- function(data, phenotype)  {
pvals <- apply(data, 1, statFcn, phenotype)
return(pvals)
}


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### chunk number 8: gsriOwnTest
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res3 <-gsri(data, phenotype, geneSetName, test=testFcn, plotResults=FALSE, nBootstraps=20)


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### chunk number 9: gsriFromFile
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dataFileName <- system.file("extdata", "data.gct", package="GSRI")
phenotypeFileName <- system.file("extdata", "phenotype.cls", package="GSRI")
geneSetFileName <- system.file("extdata", "geneSets.gmt", package="GSRI")
res4 <- gsriFromFile(dataFileName, phenotypeFileName, geneSetFileName)
res4$numRegGenes


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### chunk number 10: sessionInfo
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sessionInfo()