Поиск координат из графика BCV в edgeR

Question

Как узнать функцию (x) и, следовательно, координаты функции, которые генерируют график дисперсии (BCV) из пакета edgeR?

Мне нужно знать «координаты» вершин (максимальное и минимальное значение для каждой вершины) дисперсии «тренд» и где «линия тренда (синий)» пересекает общую линию дисперсии (красная линия)

для удобства я сделал пример:

data <- "chr start end depth depth1 depth2 depth3 depth4 depth5 depth6 
chr1 3273 3273 7 200 35 1 200 850 0 
chr1 3274 3274 3 50 25 5 300 1500 2 
chr1 3275 3275 8 600 15 8 100 300 5 
chr1 3276 3276 4 30 2 10 59 20 0 
chr1 3277 3277 25 20 7 4 600 45 0" 
data <- read.table(text=data, header=T) 

datamatrix <- data [, c(4:10)] 
library (edgeR) 

#grouping factor 
group <- c(1, 2, 2, 2, 2, 2, 2) #groups of each sample) 

#create a DGEList 
y <- DGEList(counts=datamatrix,group=group) 

Согласно пакету кромкообрезного, я могу оценить дисперсию моего набора данных с помощью:

y <- estimateDisp(y) 

y$common.dispersion 

Квадратный корень общей дисперсии дает коэффициент биологической вариации. И оценки дисперсии можно рассматривать в BCV участке:

plotBCV(y) 

Answer 1

Я думаю, что это решает трюк

#finding dispersion coordinates 

    afun <- approxfun(y$AveLogCPM, y$trended.dispersion) 

#ranging between -2 and 12 the "par" number to check the intersection 
    optim(par=-1, function(x) { (afun(x) - y$common.dispersion)^2 }) #-0.9056 
    optim(par=0, function(x) { (afun(x) - y$common.dispersion)^2 }) #-0.4955 
    optim(par=2, function(x) { (afun(x) - y$common.dispersion)^2 }) #1.8237 

#with the plotBCV function code, I have the access to tagwise, trended, common dispersions, and the abundance values, for each CpG as: y$tagwise.dispersion, y$trended.dispersion, y$common.dispersion, and y$AveLogCPM, respectively. 

min (y$trended.dispersion) #[1] 1.09009 
max (y$trended.dispersion) #[1] 1.50691 

#to the vertex, you can subset a table according to the AveLogCPM range that you want to know the max and min like this: 

afuntable<- data.table(y$AveLogCPM, y$trended.dispersion) 
afuntablemod <-subset (afuntable, V1 >= 0) 
afuntablemod <-subset (afuntablemod, V1 <= 2) 
min (afuntablemod$V2) #[1] 1.318002 

#and again 
afuntable<- data.table(y$AveLogCPM, y$trended.dispersion) 
afuntablemod <-subset (afuntable, V1 >= 2) 
afuntablemod <-subset (afuntablemod, V1 <= 12) 
max (afuntablemod$V2) #[1] 1.50691