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####### CNA and SNA input #######
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library(Canopy)
data("MDA231")
projectname = MDA231$projectname ## name of project
R = MDA231$R; R ## mutant allele read depth (for SNAs)

X = MDA231$X; X ## total depth (for SNAs)
WM = MDA231$WM; WM ## observed major copy number (for CNA regions)
Wm = MDA231$Wm; Wm ## observed minor copy number (for CNA regions)
epsilonM = MDA231$epsilonM ## standard deviation of WM, pre-fixed here
epsilonm = MDA231$epsilonm ## standard deviation of Wm, pre-fixed here
## whether CNA regions harbor specific CNAs (only needed for overlapping CNAs)
C = MDA231$C; C
Y = MDA231$Y; Y ## whether SNAs are affected by CNAs


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####### MCMC sampling #######
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K = 3:6 # number of subclones
numchain = 20 # number of chains with random initiations
sampchain = canopy.sample(R = R, X = X, WM = WM, Wm = Wm, epsilonM = epsilonM,
epsilonm = epsilonm, C = C, Y = Y, K = K,
numchain = numchain, simrun = 100000, writeskip = 200,
projectname = projectname, cell.line = TRUE,
plot.likelihood = TRUE)
save.image(file = paste(projectname, ‘_postmcmc_image.rda‘,sep=‘‘),
compress = ‘xz‘)


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####### BIC to determine number of subclones #######
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library(Canopy)
projectname=‘MDA231‘
load(paste(projectname, ‘_postmcmc_image.rda‘, sep=‘‘))
burnin = 100
thin = 10
# If pdf = TRUE, a pdf will be generated.
bic = canopy.BIC(sampchain = sampchain, projectname = projectname, K = K,
numchain = numchain, burnin = burnin, thin = thin, pdf = TRUE)
optK = K[which.max(bic)]


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####### posterior tree evaluation #######
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post = canopy.post(sampchain = sampchain, projectname = projectname, K = K,
numchain = numchain, burnin = burnin, thin = thin,
optK = optK, C = C, post.config.cutoff = 0.05)
samptreethin = post[[1]] # list of all post-burnin and thinning trees
samptreethin.lik = post[[2]] # likelihoods of trees in samptree
config = post[[3]]
config.summary = post[[4]]
print(config.summary)
# first column: tree configuration
# second column: posterior configuration probability in the entire tree space
# third column: posterior configuration likelihood in the subtree space
# note: if modes of posterior probabilities aren‘t obvious, run sampling longer.


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####### Tree output and plot #######
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# choose the configuration with the highest posterior likelihood
config.i = config.summary[which.max(config.summary[,3]),1]
cat(‘Configuration‘, config.i, ‘has the highest posterior likelihood.\n‘)
output.tree = canopy.output(post, config.i, C)
pdf.name = paste(projectname, ‘_config_highest_likelihood.pdf‘, sep=‘‘)
canopy.plottree(output.tree, pdf = TRUE, pdf.name = pdf.name)
# plot posterior tree with second configuration
output.tree = canopy.output(post, 1, C)
canopy.plottree(output.tree, pdf=TRUE, pdf.name = paste(projectname, ‘_second_config.pdf‘, sep = ‘‘))

根据癌变细胞的外显子数据获取肿瘤的“进化树”史