runs/RNA-Seq_analysis/DEGs/DEGs_0.9/cop_D_spa_L/DEGpipe_cop_D vs. spa_L.log

+[1] "set parameters:"
+[1] "Counts file:/mnt/NAS_coruscant_datashare/haasf/madland_RNA-seq_Hoecker/31315.p.sort.counts"
+[1] "Results stored at:/mnt/NAS_coruscant_datashare/haasf/madland_RNA-seq_Hoecker/DEGs_0.9"
+[1] "SampleNames: cop_D" "SampleNames: spa_L"
+[1] "LenGCTable: /mnt/NAS_coruscant_datashare/haasf/GeneAtlas_RNASeq/DEG_2nd_round/cosmoss_V3.3.release_2016-07-22.IsoformV31.fasta.length_GC_Contig_Daten_for_34840_1nd.csv"
+[1] "myLenPos: 1"
+[1] "myGCPos: 2"
+[1] "rpkm: 0"
+[1] "htseq: 0"
+[1] "pvtedgeR: 0.001"
+[1] "pvtDESeq2: 0.001"
+[1] "pvtNOISeq: 0.9"
+[1] "edgeRDir: edgeR"
+[1] "DESeq2Dir: DESeq2"
+[1] "NOISeqDir: NOISeq"
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+
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+                                      machine                                         login 
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+                                      "haasf"                                       "haasf" 
+[1] "cop_D"   "cop_D.1" "cop_D.2" "spa_L"   "spa_L.1" "spa_L.2"
+              cop_D cop_D.1 cop_D.2 spa_L spa_L.1 spa_L.2
+Pp3c1_20V3.1    253     200     237   398     419     391
+Pp3c1_40V3.1    394     340     363   114     101     142
+Pp3c1_60V3.1    574     456     525   546     498     448
+Pp3c1_70V3.1    537     424     479   407     449     484
+Pp3c1_80V3.1     11       5       9     4       2       1
+Pp3c1_100V3.1   777     641     690   760     603     872
+[1] "Raw data row number:  31315"
+[1] "Raw data column number:  6"
+[1] "Filtered data row number:  19925"
+[1] "Filtered data row number:  6"
+[1] "edgeR is running with cop_D vs. spa_L"
+[1] "DESeq2 is running with cop_D vs. spa_L"
+[1] "NOISeq is running with cop_D vs. spa_L"
+Filtering out low count features...
+19165 features are to be kept for differential expression analysis with filtering method 1
+[1] "GC content bias detection is to be computed for:"
+[1] "cop_D"   "cop_D.1" "cop_D.2" "spa_L"   "spa_L.1" "spa_L.2"
+[1] "cop_D"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+   Min     1Q Median     3Q    Max 
+-89.08 -23.60   0.00  19.70 144.72 
+
+Coefficients: (3 not defined because of singularities)
+              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)  2.227e+02  4.117e+01   5.410 5.85e-07 ***
+bx1         -1.315e+02  5.822e+01  -2.259 0.026469 *  
+bx2                 NA         NA      NA       NA    
+bx3                 NA         NA      NA       NA    
+bx4         -3.197e+06  5.062e+06  -0.632 0.529428    
+bx5          9.758e+02  1.529e+03   0.638 0.524949    
+bx6         -2.299e+02  1.184e+02  -1.942 0.055509 .  
+bx7          7.744e+01  5.246e+01   1.476 0.143623    
+bx8          1.635e+02  4.646e+01   3.520 0.000701 ***
+bx9          1.977e+02  4.890e+01   4.043 0.000116 ***
+bx10         1.267e+02  6.515e+01   1.945 0.055152 .  
+bx11        -1.179e+01  2.104e+02  -0.056 0.955444    
+bx12        -1.872e+02  1.231e+03  -0.152 0.879428    
+bx13                NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 41.17 on 84 degrees of freedom
+Multiple R-squared:   0.74,	Adjusted R-squared:  0.7091 
+F-statistic: 23.91 on 10 and 84 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "cop_D.1"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+   Min     1Q Median     3Q    Max 
+-78.87 -20.55   0.00  16.13 123.47 
+
+Coefficients: (3 not defined because of singularities)
+              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)  2.237e+02  3.521e+01   6.354 1.03e-08 ***
+bx1         -1.438e+02  4.980e+01  -2.888  0.00494 ** 
+bx2                 NA         NA      NA       NA    
+bx3                 NA         NA      NA       NA    
+bx4         -2.824e+06  4.329e+06  -0.652  0.51597    
+bx5          7.857e+02  1.307e+03   0.601  0.54947    
+bx6         -2.119e+02  1.013e+02  -2.092  0.03943 *  
+bx7          3.304e+01  4.487e+01   0.737  0.46347    
+bx8          1.110e+02  3.974e+01   2.793  0.00647 ** 
+bx9          1.358e+02  4.183e+01   3.248  0.00167 ** 
+bx10         7.478e+01  5.572e+01   1.342  0.18324    
+bx11        -1.024e+01  1.799e+02  -0.057  0.95475    
+bx12        -2.424e+02  1.053e+03  -0.230  0.81841    
+bx13                NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 35.21 on 84 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.7283,	Adjusted R-squared:  0.6959 
+F-statistic: 22.51 on 10 and 84 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "cop_D.2"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+   Min     1Q Median     3Q    Max 
+-79.62 -23.23   0.00  13.89 137.59 
+
+Coefficients: (3 not defined because of singularities)
+              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)  2.288e+02  3.820e+01   5.988 5.08e-08 ***
+bx1         -1.461e+02  5.403e+01  -2.704 0.008281 ** 
+bx2                 NA         NA      NA       NA    
+bx3                 NA         NA      NA       NA    
+bx4         -3.114e+06  4.697e+06  -0.663 0.509135    
+bx5          8.950e+02  1.418e+03   0.631 0.529772    
+bx6         -2.280e+02  1.099e+02  -2.075 0.041057 *  
+bx7          4.137e+01  4.868e+01   0.850 0.397806    
+bx8          1.293e+02  4.311e+01   2.999 0.003566 ** 
+bx9          1.698e+02  4.538e+01   3.741 0.000334 ***
+bx10         1.038e+02  6.046e+01   1.717 0.089692 .  
+bx11        -2.343e+01  1.952e+02  -0.120 0.904775    
+bx12        -7.244e+01  1.142e+03  -0.063 0.949571    
+bx13                NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 38.2 on 84 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.7492,	Adjusted R-squared:  0.7194 
+F-statistic:  25.1 on 10 and 84 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "spa_L"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-157.64  -30.74    0.00   25.01  244.26 
+
+Coefficients: (3 not defined because of singularities)
+              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)  2.856e+02  6.857e+01   4.166 7.50e-05 ***
+bx1         -2.242e+02  9.698e+01  -2.312  0.02322 *  
+bx2                 NA         NA      NA       NA    
+bx3                 NA         NA      NA       NA    
+bx4         -4.604e+06  8.431e+06  -0.546  0.58643    
+bx5          1.393e+03  2.546e+03   0.547  0.58584    
+bx6         -3.153e+02  1.972e+02  -1.599  0.11362    
+bx7          9.791e+01  8.737e+01   1.121  0.26563    
+bx8          2.620e+02  7.738e+01   3.385  0.00108 ** 
+bx9          3.633e+02  8.145e+01   4.460 2.52e-05 ***
+bx10         5.441e+02  1.085e+02   5.014 2.93e-06 ***
+bx11        -1.408e+02  3.504e+02  -0.402  0.68875    
+bx12        -4.576e+02  2.050e+03  -0.223  0.82388    
+bx13                NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 68.57 on 84 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.8055,	Adjusted R-squared:  0.7824 
+F-statistic: 34.79 on 10 and 84 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "spa_L.1"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-147.46  -30.11    0.00   24.13  221.02 
+
+Coefficients: (3 not defined because of singularities)
+              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)  2.912e+02  6.504e+01   4.478 2.36e-05 ***
+bx1         -2.295e+02  9.198e+01  -2.495  0.01456 *  
+bx2                 NA         NA      NA       NA    
+bx3                 NA         NA      NA       NA    
+bx4         -4.576e+06  7.996e+06  -0.572  0.56870    
+bx5          1.391e+03  2.415e+03   0.576  0.56601    
+bx6         -3.291e+02  1.871e+02  -1.760  0.08211 .  
+bx7          8.446e+01  8.287e+01   1.019  0.31100    
+bx8          2.371e+02  7.339e+01   3.230  0.00177 ** 
+bx9          3.203e+02  7.725e+01   4.146 8.04e-05 ***
+bx10         4.856e+02  1.029e+02   4.719 9.37e-06 ***
+bx11        -8.546e+01  3.324e+02  -0.257  0.79771    
+bx12        -5.652e+02  1.944e+03  -0.291  0.77198    
+bx13                NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 65.04 on 84 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.7981,	Adjusted R-squared:  0.7741 
+F-statistic: 33.21 on 10 and 84 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "spa_L.2"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+     Min       1Q   Median       3Q      Max 
+-151.439  -25.151    1.658   18.062  194.951 
+
+Coefficients: (3 not defined because of singularities)
+              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)  2.650e+02  5.815e+01   4.557 1.75e-05 ***
+bx1         -1.941e+02  8.224e+01  -2.360 0.020590 *  
+bx2                 NA         NA      NA       NA    
+bx3                 NA         NA      NA       NA    
+bx4         -3.345e+06  7.150e+06  -0.468 0.641126    
+bx5          9.604e+02  2.159e+03   0.445 0.657610    
+bx6         -2.599e+02  1.672e+02  -1.554 0.123980    
+bx7          7.611e+01  7.409e+01   1.027 0.307245    
+bx8          2.434e+02  6.562e+01   3.708 0.000373 ***
+bx9          2.841e+02  6.908e+01   4.113 9.06e-05 ***
+bx10         4.639e+02  9.203e+01   5.041 2.62e-06 ***
+bx11        -1.956e+02  2.972e+02  -0.658 0.512238    
+bx12        -4.971e+02  1.738e+03  -0.286 0.775613    
+bx13                NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 58.15 on 84 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.8018,	Adjusted R-squared:  0.7782 
+F-statistic: 33.99 on 10 and 84 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "GC content bias detection is to be computed for:"
+[1] "cop_D" "spa_L"
+[1] "cop_D"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-10.840  -2.753   0.000   2.310  17.825 
+
+Coefficients: (3 not defined because of singularities)
+              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)  2.951e+01  5.001e+00   5.901 7.38e-08 ***
+bx1         -1.845e+01  7.073e+00  -2.608 0.010780 *  
+bx2                 NA         NA      NA       NA    
+bx3                 NA         NA      NA       NA    
+bx4         -3.991e+05  6.149e+05  -0.649 0.518120    
+bx5          1.158e+02  1.857e+02   0.624 0.534586    
+bx6         -2.923e+01  1.438e+01  -2.032 0.045289 *  
+bx7          6.510e+00  6.373e+00   1.022 0.309914    
+bx8          1.752e+01  5.644e+00   3.105 0.002597 ** 
+bx9          2.184e+01  5.941e+00   3.677 0.000415 ***
+bx10         1.339e+01  7.915e+00   1.692 0.094414 .  
+bx11        -2.385e+00  2.556e+01  -0.093 0.925880    
+bx12        -2.060e+01  1.495e+02  -0.138 0.890743    
+bx13                NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 5.001 on 84 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.7389,	Adjusted R-squared:  0.7078 
+F-statistic: 23.77 on 10 and 84 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "spa_L"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-13.829  -2.732   0.000   2.121  19.774 
+
+Coefficients: (3 not defined because of singularities)
+              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)  2.532e+01  5.736e+00   4.415 2.99e-05 ***
+bx1         -1.937e+01  8.112e+00  -2.388 0.019195 *  
+bx2                 NA         NA      NA       NA    
+bx3                 NA         NA      NA       NA    
+bx4         -3.783e+05  7.052e+05  -0.536 0.593114    
+bx5          1.125e+02  2.130e+02   0.528 0.598735    
+bx6         -2.700e+01  1.650e+01  -1.636 0.105494    
+bx7          7.650e+00  7.308e+00   1.047 0.298233    
+bx8          2.234e+01  6.473e+00   3.452 0.000875 ***
+bx9          2.896e+01  6.813e+00   4.251 5.48e-05 ***
+bx10         4.503e+01  9.077e+00   4.961 3.61e-06 ***
+bx11        -1.293e+01  2.931e+01  -0.441 0.660188    
+bx12        -4.626e+01  1.715e+02  -0.270 0.787947    
+bx13                NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 5.736 on 84 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.8031,	Adjusted R-squared:  0.7796 
+F-statistic: 34.26 on 10 and 84 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "cop_D"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-10.840  -2.753   0.000   2.310  17.825 
+
+Coefficients: (3 not defined because of singularities)
+              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)  2.951e+01  5.001e+00   5.901 7.38e-08 ***
+bx1         -1.845e+01  7.073e+00  -2.608 0.010780 *  
+bx2                 NA         NA      NA       NA    
+bx3                 NA         NA      NA       NA    
+bx4         -3.991e+05  6.149e+05  -0.649 0.518120    
+bx5          1.158e+02  1.857e+02   0.624 0.534586    
+bx6         -2.923e+01  1.438e+01  -2.032 0.045289 *  
+bx7          6.510e+00  6.373e+00   1.022 0.309914    
+bx8          1.752e+01  5.644e+00   3.105 0.002597 ** 
+bx9          2.184e+01  5.941e+00   3.677 0.000415 ***
+bx10         1.339e+01  7.915e+00   1.692 0.094414 .  
+bx11        -2.385e+00  2.556e+01  -0.093 0.925880    
+bx12        -2.060e+01  1.495e+02  -0.138 0.890743    
+bx13                NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 5.001 on 84 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.7389,	Adjusted R-squared:  0.7078 
+F-statistic: 23.77 on 10 and 84 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "spa_L"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-13.829  -2.732   0.000   2.121  19.774 
+
+Coefficients: (3 not defined because of singularities)
+              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)  2.532e+01  5.736e+00   4.415 2.99e-05 ***
+bx1         -1.937e+01  8.112e+00  -2.388 0.019195 *  
+bx2                 NA         NA      NA       NA    
+bx3                 NA         NA      NA       NA    
+bx4         -3.783e+05  7.052e+05  -0.536 0.593114    
+bx5          1.125e+02  2.130e+02   0.528 0.598735    
+bx6         -2.700e+01  1.650e+01  -1.636 0.105494    
+bx7          7.650e+00  7.308e+00   1.047 0.298233    
+bx8          2.234e+01  6.473e+00   3.452 0.000875 ***
+bx9          2.896e+01  6.813e+00   4.251 5.48e-05 ***
+bx10         4.503e+01  9.077e+00   4.961 3.61e-06 ***
+bx11        -1.293e+01  2.931e+01  -0.441 0.660188    
+bx12        -4.626e+01  1.715e+02  -0.270 0.787947    
+bx13                NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 5.736 on 84 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.8031,	Adjusted R-squared:  0.7796 
+F-statistic: 34.26 on 10 and 84 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "Length bias detection information is to be computed for:"
+[1] "cop_D"   "cop_D.1" "cop_D.2" "spa_L"   "spa_L.1" "spa_L.2"
+[1] "cop_D"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-47.735 -17.305  -1.238  15.959  88.735 
+
+Coefficients: (1 not defined because of singularities)
+             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)   1152.65      28.35  40.658   <2e-16 ***
+bx1          -1103.95      39.75 -27.774   <2e-16 ***
+bx2          -1109.77      43.49 -25.519   <2e-16 ***
+bx3           -829.55      36.69 -22.607   <2e-16 ***
+bx4           -928.87      32.44 -28.631   <2e-16 ***
+bx5           -807.87      32.07 -25.188   <2e-16 ***
+bx6           -767.47      33.26 -23.072   <2e-16 ***
+bx7           -743.70      36.31 -20.483   <2e-16 ***
+bx8           -573.50      43.51 -13.180   <2e-16 ***
+bx9           -703.79      65.67 -10.717   <2e-16 ***
+bx10          -145.04     173.37  -0.837   0.4052    
+bx11         -5777.33    3222.59  -1.793   0.0767 .  
+bx12        107095.72   61039.75   1.755   0.0831 .  
+bx13               NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 28.35 on 82 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.9658,	Adjusted R-squared:  0.9607 
+F-statistic: 192.7 on 12 and 82 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "cop_D.1"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-41.575 -15.249  -1.209  15.114  78.548 
+
+Coefficients: (1 not defined because of singularities)
+            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)   885.44      25.07  35.323  < 2e-16 ***
+bx1          -840.25      35.14 -23.909  < 2e-16 ***
+bx2          -838.06      38.45 -21.796  < 2e-16 ***
+bx3          -582.53      32.44 -17.954  < 2e-16 ***
+bx4          -685.47      28.69 -23.896  < 2e-16 ***
+bx5          -584.60      28.36 -20.615  < 2e-16 ***
+bx6          -561.23      29.41 -19.082  < 2e-16 ***
+bx7          -542.73      32.10 -16.906  < 2e-16 ***
+bx8          -399.77      38.47 -10.391  < 2e-16 ***
+bx9          -536.56      58.07  -9.241 2.39e-14 ***
+bx10          -29.16     153.29  -0.190   0.8496    
+bx11        -5358.59    2849.37  -1.881   0.0636 .  
+bx12        99813.35   53970.37   1.849   0.0680 .  
+bx13              NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 25.07 on 82 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.9529,	Adjusted R-squared:  0.946 
+F-statistic: 138.3 on 12 and 82 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "cop_D.2"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-43.960 -18.188  -3.353  14.756  84.046 
+
+Coefficients: (1 not defined because of singularities)
+            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)  1023.56      27.09  37.783  < 2e-16 ***
+bx1          -978.38      37.98 -25.759  < 2e-16 ***
+bx2          -983.64      41.56 -23.670  < 2e-16 ***
+bx3          -703.72      35.06 -20.069  < 2e-16 ***
+bx4          -818.02      31.00 -26.386  < 2e-16 ***
+bx5          -701.46      30.65 -22.887  < 2e-16 ***
+bx6          -666.86      31.79 -20.979  < 2e-16 ***
+bx7          -645.48      34.70 -18.604  < 2e-16 ***
+bx8          -498.71      41.58 -11.994  < 2e-16 ***
+bx9          -604.16      62.75  -9.627 4.08e-15 ***
+bx10         -138.53     165.66  -0.836    0.405    
+bx11        -4485.25    3079.43  -1.457    0.149    
+bx12        81554.83   58328.11   1.398    0.166    
+bx13              NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 27.09 on 82 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.9599,	Adjusted R-squared:  0.954 
+F-statistic: 163.4 on 12 and 82 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "spa_L"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-92.061 -33.018  -0.015  30.282 144.240 
+
+Coefficients: (1 not defined because of singularities)
+              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)    864.854     53.843  16.062  < 2e-16 ***
+bx1           -817.619     75.490 -10.831  < 2e-16 ***
+bx2           -816.850     82.593  -9.890 1.23e-15 ***
+bx3           -243.588     69.692  -3.495 0.000767 ***
+bx4           -423.021     61.617  -6.865 1.17e-09 ***
+bx5           -316.383     60.915  -5.194 1.47e-06 ***
+bx6           -393.192     63.176  -6.224 1.96e-08 ***
+bx7           -347.516     68.958  -5.040 2.74e-06 ***
+bx8           -284.300     82.641  -3.440 0.000917 ***
+bx9           -360.200    124.726  -2.888 0.004958 ** 
+bx10             2.367    329.263   0.007 0.994281    
+bx11         -4028.076   6120.452  -0.658 0.512296    
+bx12         74960.033 115928.651   0.647 0.519693    
+bx13                NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 53.84 on 82 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.7543,	Adjusted R-squared:  0.7183 
+F-statistic: 20.98 on 12 and 82 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "spa_L.1"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-94.119 -30.458  -2.842  31.452 127.761 
+
+Coefficients: (1 not defined because of singularities)
+             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)    962.28      51.56  18.662  < 2e-16 ***
+bx1           -916.41      72.29 -12.676  < 2e-16 ***
+bx2           -910.38      79.09 -11.510  < 2e-16 ***
+bx3           -352.97      66.74  -5.289 1.00e-06 ***
+bx4           -556.42      59.01  -9.430 1.01e-14 ***
+bx5           -440.78      58.33  -7.556 5.26e-11 ***
+bx6           -517.02      60.50  -8.546 5.77e-13 ***
+bx7           -459.76      66.04  -6.962 7.60e-10 ***
+bx8           -392.39      79.14  -4.958 3.78e-06 ***
+bx9           -434.71     119.44  -3.639 0.000477 ***
+bx10           -99.83     315.32  -0.317 0.752345    
+bx11         -3737.58    5861.22  -0.638 0.525459    
+bx12         69236.26  111018.51   0.624 0.534591    
+bx13               NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 51.56 on 82 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.7938,	Adjusted R-squared:  0.7636 
+F-statistic:  26.3 on 12 and 82 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "spa_L.2"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-80.866 -28.578   0.021  25.746 115.797 
+
+Coefficients: (1 not defined because of singularities)
+             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)    929.28      42.92  21.649  < 2e-16 ***
+bx1           -881.30      60.18 -14.644  < 2e-16 ***
+bx2           -880.98      65.84 -13.380  < 2e-16 ***
+bx3           -434.43      55.56  -7.819 1.59e-11 ***
+bx4           -538.02      49.12 -10.953  < 2e-16 ***
+bx5           -445.12      48.56  -9.166 3.36e-14 ***
+bx6           -492.44      50.37  -9.777 2.06e-15 ***
+bx7           -457.49      54.97  -8.322 1.61e-12 ***
+bx8           -342.07      65.88  -5.192 1.48e-06 ***
+bx9           -497.79      99.43  -5.006 3.12e-06 ***
+bx10           150.04     262.49   0.572    0.569    
+bx11         -7645.05    4879.31  -1.567    0.121    
+bx12        141505.46   92419.93   1.531    0.130    
+bx13               NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 42.92 on 82 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.8551,	Adjusted R-squared:  0.8339 
+F-statistic: 40.34 on 12 and 82 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "Length bias detection information is to be computed for:"
+[1] "cop_D" "spa_L"
+[1] "cop_D"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+   Min     1Q Median     3Q    Max 
+-5.672 -2.231 -0.210  2.090 10.918 
+
+Coefficients: (1 not defined because of singularities)
+             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)   133.027      3.498  38.031  < 2e-16 ***
+bx1          -126.958      4.904 -25.888  < 2e-16 ***
+bx2          -127.331      5.366 -23.731  < 2e-16 ***
+bx3           -91.699      4.527 -20.254  < 2e-16 ***
+bx4          -105.620      4.003 -26.386  < 2e-16 ***
+bx5           -90.845      3.957 -22.957  < 2e-16 ***
+bx6           -86.611      4.104 -21.103  < 2e-16 ***
+bx7           -83.841      4.480 -18.716  < 2e-16 ***
+bx8           -63.776      5.369 -11.879  < 2e-16 ***
+bx9           -80.174      8.103  -9.895 1.21e-15 ***
+bx10          -12.902     21.390  -0.603   0.5481    
+bx11         -687.007    397.606  -1.728   0.0878 .  
+bx12        12686.940   7531.126   1.685   0.0959 .  
+bx13               NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 3.498 on 82 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.9602,	Adjusted R-squared:  0.9544 
+F-statistic: 165.1 on 12 and 82 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "spa_L"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-7.8969 -2.8701 -0.0651  2.8540 11.5169 
+
+Coefficients: (1 not defined because of singularities)
+            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)   83.170      4.414  18.841  < 2e-16 ***
+bx1          -78.936      6.189 -12.754  < 2e-16 ***
+bx2          -78.722      6.771 -11.626  < 2e-16 ***
+bx3          -31.436      5.714  -5.502 4.18e-07 ***
+bx4          -45.955      5.052  -9.097 4.61e-14 ***
+bx5          -36.480      4.994  -7.305 1.64e-10 ***
+bx6          -42.422      5.179  -8.190 2.93e-12 ***
+bx7          -38.435      5.653  -6.798 1.57e-09 ***
+bx8          -30.755      6.775  -4.539 1.91e-05 ***
+bx9          -39.425     10.226  -3.856 0.000229 ***
+bx10           1.922     26.994   0.071 0.943405    
+bx11        -475.593    501.781  -0.948 0.346011    
+bx12        8831.499   9504.335   0.929 0.355509    
+bx13              NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 4.414 on 82 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.8055,	Adjusted R-squared:  0.777 
+F-statistic: 28.29 on 12 and 82 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "cop_D"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+   Min     1Q Median     3Q    Max 
+-5.672 -2.231 -0.210  2.090 10.918 
+
+Coefficients: (1 not defined because of singularities)
+             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)   133.027      3.498  38.031  < 2e-16 ***
+bx1          -126.958      4.904 -25.888  < 2e-16 ***
+bx2          -127.331      5.366 -23.731  < 2e-16 ***
+bx3           -91.699      4.527 -20.254  < 2e-16 ***
+bx4          -105.620      4.003 -26.386  < 2e-16 ***
+bx5           -90.845      3.957 -22.957  < 2e-16 ***
+bx6           -86.611      4.104 -21.103  < 2e-16 ***
+bx7           -83.841      4.480 -18.716  < 2e-16 ***
+bx8           -63.776      5.369 -11.879  < 2e-16 ***
+bx9           -80.174      8.103  -9.895 1.21e-15 ***
+bx10          -12.902     21.390  -0.603   0.5481    
+bx11         -687.007    397.606  -1.728   0.0878 .  
+bx12        12686.940   7531.126   1.685   0.0959 .  
+bx13               NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 3.498 on 82 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.9602,	Adjusted R-squared:  0.9544 
+F-statistic: 165.1 on 12 and 82 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "spa_L"
+
+Call:
+lm(formula = datos[, i] ~ bx)
+
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max 
+-7.8969 -2.8701 -0.0651  2.8540 11.5169 
+
+Coefficients: (1 not defined because of singularities)
+            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
+(Intercept)   83.170      4.414  18.841  < 2e-16 ***
+bx1          -78.936      6.189 -12.754  < 2e-16 ***
+bx2          -78.722      6.771 -11.626  < 2e-16 ***
+bx3          -31.436      5.714  -5.502 4.18e-07 ***
+bx4          -45.955      5.052  -9.097 4.61e-14 ***
+bx5          -36.480      4.994  -7.305 1.64e-10 ***
+bx6          -42.422      5.179  -8.190 2.93e-12 ***
+bx7          -38.435      5.653  -6.798 1.57e-09 ***
+bx8          -30.755      6.775  -4.539 1.91e-05 ***
+bx9          -39.425     10.226  -3.856 0.000229 ***
+bx10           1.922     26.994   0.071 0.943405    
+bx11        -475.593    501.781  -0.948 0.346011    
+bx12        8831.499   9504.335   0.929 0.355509    
+bx13              NA         NA      NA       NA    
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+
+Residual standard error: 4.414 on 82 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.8055,	Adjusted R-squared:  0.777 
+F-statistic: 28.29 on 12 and 82 DF,  p-value: < 2.2e-16
+
+[1] "Reference sample is: cop_D"
+[1] "Confidence intervals for median of M:"
+        0.5%                  99.5%                 Diagnostic Test
+cop_D.1 "-0.0313505119004088" "-0.0212968285519678" "FAILED"       
+cop_D.2 "0.00209072129036879" "0.0102805154775408"  "FAILED"       
+spa_L   "-0.144812121541504"  "-0.0882340953504831" "FAILED"       
+spa_L.1 "-0.133311172191204"  "-0.0793091745105574" "FAILED"       
+spa_L.2 "-0.114383811109408"  "-0.0590570220158505" "FAILED"       
+[1] "Diagnostic test: FAILED. Normalization is required to correct this bias."
+[1] "WARNING: Your experiment has biological replicates. You should consider using NOISeqBIO instead of NOISeq."
+[1] "Computing (M,D) values..."
+[1] "Computing probability of differential expression..."
+[1] "WARNING: Your experiment has biological replicates. You should consider using NOISeqBIO instead of NOISeq."
+[1] "Computing (M,D) values..."
+[1] "Computing probability of differential expression..."
+[1] "WARNING: Your experiment has biological replicates. You should consider using NOISeqBIO instead of NOISeq."
+[1] "Computing (M,D) values..."
+[1] "Computing probability of differential expression..."
+Computing Z values...
+Filtering out low count features...
+18493 features are to be kept for differential expression analysis with filtering method 1
+...k-means clustering done
+Size of 15 clusters:
+ [1] 11124   122   755  1550  3987     7    79    28     2    32   241   118    10    15   423
+Resampling cluster...[1] 1
+Size of 15 subclusters of cluster: 1
+ [1]  284  948  844  563  392  523  297  691 1270  609 2038 1122  343  492  708
+[1] 2
+[1] 3
+[1] 4
+Size of 15 subclusters of cluster: 4
+ [1] 126 157 119  64 145  72 114 139 170 132  53  63 171  11  14
+[1] 5
+Size of 15 subclusters of cluster: 5
+ [1] 221  74 362 282 150 235 136 285 571 379 162 124 326 275 405
+[1] 6
+[1] 7
+[1] 8
+[1] 9
+[1] 10
+[1] 11
+[1] 12
+[1] 13
+[1] 14
+[1] 15
+Computing Z for noise...
+Computing probability of differential expression...
+p0 = 0.123525284927494
+Probability
+   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
+ 0.0000  0.8815  0.9811  0.8738  0.9984  1.0000     672 
+Computing Z values...
+Filtering out low count features...
+19165 features are to be kept for differential expression analysis with filtering method 1
+...k-means clustering done
+Size of 15 clusters:
+ [1]  1540   251    24    10   698   436  4767     8    93     7    28     2 11100   123    78
+Resampling cluster...[1] 1
+Size of 15 subclusters of cluster: 1
+ [1] 120  54 124 131  57  96   9 111  14 147  75  75 244 197  86
+[1] 2
+[1] 3
+[1] 4
+[1] 5
+[1] 6
+[1] 7
+Size of 15 subclusters of cluster: 7
+ [1]  69 339 178 230 231 469 114 645 270 147 356 611 312 309 487
+[1] 8
+[1] 9
+[1] 10
+[1] 11
+[1] 12
+[1] 13
+Size of 15 subclusters of cluster: 13
+ [1]  285  519  170 1068  960  584  300  749  437  843 1135  637 2363  579  471
+[1] 14
+[1] 15
+Computing Z for noise...
+Computing probability of differential expression...
+p0 = 0.13247647813093
+Probability
+   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
+ 0.0000  0.8655  0.9764  0.8641  0.9977  1.0000 
+Computing Z values...
+Filtering out low count features...
+19165 features are to be kept for differential expression analysis with filtering method 1
+...k-means clustering done
+Size of 15 clusters:
+ [1]  838 5417   99  101   12    5  285 1963 1461 8354   13  442   49   39   87
+Resampling cluster...[1] 1
+[1] 2
+Size of 15 subclusters of cluster: 2
+ [1] 211 405 205 355 286 546 265 342 408 356 385 442 100 559 552
+[1] 3
+[1] 4
+[1] 5
+[1] 6
+[1] 7
+[1] 8
+Size of 15 subclusters of cluster: 8
+ [1]  60 188 214 121 156  28 164  82 188 189 119  95  84 146 129
+[1] 9
+Size of 15 subclusters of cluster: 9
+ [1]  41 124  99  72 244  80 128 149 142  80  72  86  35  81  28
+[1] 10
+Size of 15 subclusters of cluster: 10
+ [1]  506  478  343  298  721  209  278  113  686  579  469 2142  680  363  489
+[1] 11
+[1] 12
+[1] 13
+[1] 14
+[1] 15
+Computing Z for noise...
+Computing probability of differential expression...
+p0 = 0.118952608096406
+Probability
+   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
+ 0.0000  0.8902  0.9858  0.8784  0.9994  1.0000 
+[1] "6659 differentially expressed features"
+[1] "3143 differentially expressed features (up in first condition)"
+[1] "3516 differentially expressed features (down in first condition)"
+[1] "7729 differentially expressed features"
+[1] "1680 differentially expressed features (up in first condition)"
+[1] "6049 differentially expressed features (down in first condition)"
+[1] "5739 differentially expressed features"
+[1] "9106 differentially expressed features"
+[1] "5630 differentially expressed features"
+[1] "8626 differentially expressed features"
+[1] "5643 differentially expressed features"
+[1] "8998 differentially expressed features"
+[1] "13456 differentially expressed features"
+[1] "6659 differentially expressed features"
+[1] "14179 differentially expressed features"
+[1] "7729 differentially expressed features"
+[1] "5739 differentially expressed features"
+[1] "5630 differentially expressed features"
+[1] "DEGs edgeR"
+[1] 11120
+[1] "DEGs deseq2"
+[1] 10520
+[1] "DEGs noiseq"
+[1] 5739
+[1] "DEGs noiseqbio"
+[1] 6659
+[1] "DEGs intersection without direction check (four methods)"
+[1] 5186
+   [1] "Pp3c1_40V3.1"    "Pp3c1_140V3.1"   "Pp3c1_200V3.1"   "Pp3c1_470V3.1"   "Pp3c1_540V3.1"   "Pp3c1_580V3.1"   "Pp3c1_620V3.1"  
+   [8] "Pp3c1_690V3.1"   "Pp3c1_900V3.1"   "Pp3c1_950V3.1"   "Pp3c1_1000V3.1"  "Pp3c1_1160V3.1"  "Pp3c1_1330V3.1"  "Pp3c1_1570V3.1" 
+  [15] "Pp3c1_1800V3.1"  "Pp3c1_1810V3.1"  "Pp3c1_1860V3.1"  "Pp3c1_1870V3.1"  "Pp3c1_1940V3.1"  "Pp3c1_2170V3.1"  "Pp3c1_2210V3.1" 
+  [22] "Pp3c1_2220V3.1"  "Pp3c1_2420V3.1"  "Pp3c1_3040V3.1"  "Pp3c1_3160V3.1"  "Pp3c1_3180V3.1"  "Pp3c1_3200V3.1"  "Pp3c1_3210V3.1" 
+  [29] "Pp3c1_3300V3.1"  "Pp3c1_3440V3.1"  "Pp3c1_3500V3.1"  "Pp3c1_3590V3.1"  "Pp3c1_3610V3.1"  "Pp3c1_3700V3.1"  "Pp3c1_3730V3.1" 
+  [36] "Pp3c1_3890V3.1"  "Pp3c1_4010V3.1"  "Pp3c1_4140V3.1"  "Pp3c1_4180V3.1"  "Pp3c1_4270V3.1"  "Pp3c1_4350V3.1"  "Pp3c1_4470V3.1" 
+  [43] "Pp3c1_4600V3.1"  "Pp3c1_5050V3.1"  "Pp3c1_5300V3.1"  "Pp3c1_5320V3.1"  "Pp3c1_5460V3.1"  "Pp3c1_5570V3.1"  "Pp3c1_5800V3.1" 
+  [50] "Pp3c1_5820V3.1"  "Pp3c1_5870V3.1"  "Pp3c1_6020V3.1"  "Pp3c1_6050V3.1"  "Pp3c1_6110V3.1"  "Pp3c1_6130V3.1"  "Pp3c1_6280V3.1" 
+  [57] "Pp3c1_6360V3.1"  "Pp3c1_6450V3.1"  "Pp3c1_6470V3.1"  "Pp3c1_6930V3.1"  "Pp3c1_7030V3.1"  "Pp3c1_7300V3.1"  "Pp3c1_7360V3.1" 
+  [64] "Pp3c1_7370V3.1"  "Pp3c1_7380V3.1"  "Pp3c1_7450V3.1"  "Pp3c1_7500V3.1"  "Pp3c1_7520V3.1"  "Pp3c1_7540V3.1"  "Pp3c1_7710V3.1" 
+  [71] "Pp3c1_7800V3.1"  "Pp3c1_7810V3.1"  "Pp3c1_7830V3.1"  "Pp3c1_7950V3.1"  "Pp3c1_8110V3.1"  "Pp3c1_8170V3.1"  "Pp3c1_8240V3.1" 
+  [78] "Pp3c1_8490V3.1"  "Pp3c1_8530V3.1"  "Pp3c1_8870V3.1"  "Pp3c1_8890V3.1"  "Pp3c1_9180V3.1"  "Pp3c1_9250V3.1"  "Pp3c1_9320V3.1" 
+  [85] "Pp3c1_9560V3.1"  "Pp3c1_9600V3.1"  "Pp3c1_9790V3.1"  "Pp3c1_9970V3.1"  "Pp3c1_10000V3.1" "Pp3c1_10010V3.1" "Pp3c1_10080V3.1"
+  [92] "Pp3c1_10090V3.1" "Pp3c1_10100V3.1" "Pp3c1_10220V3.1" "Pp3c1_10400V3.1" "Pp3c1_10470V3.1" "Pp3c1_10540V3.1" "Pp3c1_10810V3.1"
+  [99] "Pp3c1_11030V3.1" "Pp3c1_11050V3.1" "Pp3c1_11090V3.1" "Pp3c1_11190V3.1" "Pp3c1_11980V3.1" "Pp3c1_12120V3.1" "Pp3c1_12140V3.1"
+ [106] "Pp3c1_12470V3.1" "Pp3c1_12610V3.1" "Pp3c1_12630V3.1" "Pp3c1_12790V3.1" "Pp3c1_12810V3.1" "Pp3c1_12850V3.1" "Pp3c1_12860V3.1"
+ [113] "Pp3c1_13120V3.1" "Pp3c1_13170V3.1" "Pp3c1_13430V3.1" "Pp3c1_13570V3.1" "Pp3c1_13670V3.1" "Pp3c1_13671V3.1" "Pp3c1_13830V3.1"
+ [120] "Pp3c1_13890V3.1" "Pp3c1_13910V3.1" "Pp3c1_13930V3.1" "Pp3c1_14230V3.1" "Pp3c1_14330V3.1" "Pp3c1_14380V3.1" "Pp3c1_14740V3.1"
+ [127] "Pp3c1_14760V3.1" "Pp3c1_14800V3.1" "Pp3c1_14870V3.1" "Pp3c1_14910V3.1" "Pp3c1_15160V3.1" "Pp3c1_15210V3.1" "Pp3c1_15400V3.1"
+ [134] "Pp3c1_15410V3.1" "Pp3c1_15730V3.1" "Pp3c1_15750V3.1" "Pp3c1_15940V3.1" "Pp3c1_16250V3.1" "Pp3c1_16500V3.1" "Pp3c1_16840V3.1"
+ [141] "Pp3c1_16850V3.1" "Pp3c1_16900V3.1" "Pp3c1_17080V3.1" "Pp3c1_17220V3.1" "Pp3c1_18130V3.1" "Pp3c1_18440V3.1" "Pp3c1_18460V3.1"
+ [148] "Pp3c1_18530V3.1" "Pp3c1_18830V3.1" "Pp3c1_18860V3.1" "Pp3c1_18910V3.1" "Pp3c1_18940V3.1" "Pp3c1_19060V3.1" "Pp3c1_19210V3.1"
+ [155] "Pp3c1_19230V3.1" "Pp3c1_19240V3.1" "Pp3c1_19370V3.1" "Pp3c1_20310V3.1" "Pp3c1_20690V3.1" "Pp3c1_20870V3.1" "Pp3c1_20960V3.1"
+ [162] "Pp3c1_21160V3.1" "Pp3c1_21200V3.1" "Pp3c1_21230V3.1" "Pp3c1_21270V3.1" "Pp3c1_21480V3.1" "Pp3c1_21540V3.1" "Pp3c1_21650V3.1"
+ [169] "Pp3c1_21730V3.1" "Pp3c1_21760V3.1" "Pp3c1_21810V3.1" "Pp3c1_21890V3.1" "Pp3c1_21920V3.1" "Pp3c1_22090V3.1" "Pp3c1_22120V3.1"
+ [176] "Pp3c1_22260V3.1" "Pp3c1_22360V3.1" "Pp3c1_22450V3.1" "Pp3c1_22500V3.1" "Pp3c1_22520V3.1" "Pp3c1_22560V3.1" "Pp3c1_22590V3.1"
+ [183] "Pp3c1_22640V3.1" "Pp3c1_23010V3.1" "Pp3c1_23020V3.1" "Pp3c1_23040V3.1" "Pp3c1_23190V3.1" "Pp3c1_23260V3.1" "Pp3c1_23300V3.1"
+ [190] "Pp3c1_23410V3.1" "Pp3c1_23490V3.1" "Pp3c1_23670V3.1" "Pp3c1_23850V3.1" "Pp3c1_23900V3.1" "Pp3c1_23930V3.1" "Pp3c1_23960V3.1"
+ [197] "Pp3c1_23970V3.1" "Pp3c1_24000V3.1" "Pp3c1_24120V3.1" "Pp3c1_24420V3.1" "Pp3c1_24500V3.1" "Pp3c1_24560V3.1" "Pp3c1_24790V3.1"
+ [204] "Pp3c1_24820V3.1" "Pp3c1_24950V3.1" "Pp3c1_25000V3.1" "Pp3c1_25070V3.1" "Pp3c1_25080V3.1" "Pp3c1_25290V3.1" "Pp3c1_25410V3.1"
+ [211] "Pp3c1_25450V3.1" "Pp3c1_25750V3.1" "Pp3c1_25770V3.1" "Pp3c1_25850V3.1" "Pp3c1_25920V3.1" "Pp3c1_25940V3.1" "Pp3c1_26270V3.1"
+ [218] "Pp3c1_26720V3.1" "Pp3c1_26730V3.1" "Pp3c1_26740V3.1" "Pp3c1_26780V3.1" "Pp3c1_27020V3.1" "Pp3c1_27160V3.1" "Pp3c1_27440V3.1"
+ [225] "Pp3c1_27990V3.1" "Pp3c1_28090V3.1" "Pp3c1_28390V3.1" "Pp3c1_28430V3.1" "Pp3c1_28480V3.1" "Pp3c1_28680V3.1" "Pp3c1_28750V3.1"
+ [232] "Pp3c1_29030V3.1" "Pp3c1_29070V3.1" "Pp3c1_29090V3.1" "Pp3c1_29130V3.1" "Pp3c1_29300V3.1" "Pp3c1_29460V3.1" "Pp3c1_29500V3.1"
+ [239] "Pp3c1_29560V3.1" "Pp3c1_29630V3.1" "Pp3c1_29650V3.1" "Pp3c1_29700V3.1" "Pp3c1_29770V3.1" "Pp3c1_29970V3.1" "Pp3c1_30080V3.1"
+ [246] "Pp3c1_30090V3.1" "Pp3c1_30130V3.1" "Pp3c1_30150V3.1" "Pp3c1_30400V3.1" "Pp3c1_30620V3.1" "Pp3c1_30790V3.1" "Pp3c1_30990V3.1"
+ [253] "Pp3c1_31250V3.1" "Pp3c1_31280V3.1" "Pp3c1_31440V3.1" "Pp3c1_31540V3.1" "Pp3c1_31630V3.1" "Pp3c1_31720V3.1" "Pp3c1_31730V3.1"
+ [260] "Pp3c1_31930V3.1" "Pp3c1_32070V3.1" "Pp3c1_32090V3.1" "Pp3c1_32170V3.1" "Pp3c1_32190V3.1" "Pp3c1_32200V3.1" "Pp3c1_32350V3.1"
+ [267] "Pp3c1_32440V3.1" "Pp3c1_32520V3.1" "Pp3c1_32740V3.1" "Pp3c1_32760V3.1" "Pp3c1_32910V3.1" "Pp3c1_32920V3.1" "Pp3c1_33030V3.1"
+ [274] "Pp3c1_33120V3.1" "Pp3c1_33150V3.1" "Pp3c1_33430V3.1" "Pp3c1_33440V3.1" "Pp3c1_33470V3.1" "Pp3c1_33480V3.1" "Pp3c1_33790V3.1"
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+ [288] "Pp3c1_35170V3.1" "Pp3c1_35321V3.1" "Pp3c1_35330V3.1" "Pp3c1_35410V3.1" "Pp3c1_35460V3.1" "Pp3c1_35610V3.1" "Pp3c1_35630V3.1"
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