liverdata {clippda} | R Documentation

## A dataframe of the protein expression data, peak information, and sample information

### Description

A dataframe of the duplicate protein expression data, peak information, sample information (e.g. sample ID, stage, gender, etc.). This is a pre-processed version of “raw `.csv`” file from the Biomarker wizard. The pre-processing involves filtering out samples with conflicting peak information, and detecting and discarding samples with no replicates.

### Usage

    data(liverdata)

### Format

A data frame with 13886 observations on the following 6 variables.

`SampleTag`

  a numeric vector of sample ID.

`CancerType`

  a factor, with levels `c` and `n`, indicating cancer class

`Spectrum`

  a numeric vector, indicating the experimental run.

`Peak`

  a numeric vector identifying the peak.

`Intensity`

  a numeric vector of expression values.

`Substance.Mass`

  a numeric vector contaning the m/z (mass-to-charge ratio) value.

### Source

Ward DG, Cheng Y, N'Kontchou G, Thar TT, Barget N, Wei W, Billingham LJ, Martin A, Beaugrand M, Johnson PJ: Changes in the serum proteome associated with the development of hepatocellular carcinoma in hepatitis C-related cirrhosis. Br J Cancer. 2006, 94(2):287-92.

### References

Ward DG, Cheng Y, N'Kontchou G, Thar TT, Barget N, Wei W, Billingham LJ, Martin A, Beaugrand M, Johnson PJ: Changes in the serum proteome associated with the development of hepatocellular carcinoma in hepatitis C-related cirrhosis. Br J Cancer. 2006, 94(2):287-92.

### Examples

    #######################################################
    #######################################################
    ## a pre-proceesed version of the raw .csv file from the
    ## Biomarker wizard.
    #######################################################
    #######################################################

    data(liverdata)
    data(liverRawData)
    ############################################################################################
    ############################################################################################
    # liverdata is obtained by pre-processing of the raw .csv file from the Biomarker wizard
    # as follows. These samples pre-processed to:
    #  (i) discard the information on samples which have no replicate data, and
    # (ii) for samples with more than 2 replicate expression data, only duplicates with most
    #      similar peak information are retained for use in subsequent analyses.
    # A wrapper function for executing these two pre-processing steps is preProcRepeatedPeakData
    #############################################################################################
    #############################################################################################

    threshold <- 0.80
    no.replicates <- 2
    no.peaks <- 53
    Data <- preProcRepeatedPeakData(liverRawData, no.peaks, no.replicates, threshold)

    ###########################################################################################
    ###########################################################################################
    # Only sample with ID 250 has no replicates and has been omitted from the data to be used
    # in subsequent analyses. This fact may varified by  using:
    ###########################################################################################
    ###########################################################################################

    setdiff(unique(liverRawData$SampleTag),unique(liverdata$SampleTag))
    setdiff(unique(Data$SampleTag),unique(liverdata$SampleTag))

    #########################################################################
    # Now filter out the samples with conflicting replicate peak information
    # using the spectrumFilter function:
    #########################################################################

    TAGS <- spectrumFilter(Data,threshold,no.peaks)$SampleTag

    NewRawData2 <- spectrumFilter(Data,threshold,no.peaks)
    dim(Data)

    dim(liverdata)

    dim(NewRawData2)

    #########################################################################################
    #########################################################################################
    # In the case of this data (the liver data), all technical replicates have coherent peak
    # information, since no sample information has been discarded by spectra filter.
    #########################################################################################
    #########################################################################################

    ##########################################################################################
    ##########################################################################################
    # Let us have a look at what the pre-processing does to samples with more than 2 replicate
    # spectra. Both samples with IDs 25 and 40 have more than 2 replicates.
    ##########################################################################################
    ##########################################################################################

    length(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 25,]$Intensity)/no.peaks
    length(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 40,]$Intensity)/no.peaks

    ######################################################################################
    ######################################################################################
    # Take correlations of the log-intensities to find which of the 2 replicates have the
    # most coherent peak information.
    ########################################################################################
    ########################################################################################

    Mat1 <- matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 25,]$Intensity,53,3)
    Mat2 <-matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 40,]$Intensity,53,4)
    cor(log2(Mat1))
    cor(log2(Mat2))

    #use mostSimilarTwo function to get duplicate spectra with most coherent peak information

    Mat1 <- matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 25,]$Intensity,53,3)
    Mat2 <-matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 40,]$Intensity,53,4)
    sort(mostSimilarTwo(cor(log2(Mat1))))
    sort(mostSimilarTwo(cor(log2(Mat2))))

    #######################################################################################
    #######################################################################################
    #Next, check that the pre-processed data, \Robject{NewRawData2}, contains similar
    # information to liverdata (the allready pre-processed data, included in the clippda).
    #######################################################################################
    #######################################################################################
    names(NewRawData2)
    dim(NewRawData2)
    names(liverdata)
    dim(liverdata)
    setdiff(NewRawData2$SampleTag,liverdata$SampleTag)
    setdiff(liverdata$SampleTag,NewRawData2$SampleTag)
    summary(NewRawData2$Intensity)
    summary(liverdata$Intensity)

[Package clippda version 1.44.0 Index]