R语言 DESeq包 nbinomTestForMatrices()函数中文帮助文档(中英文对照)

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nbinomTestForMatrices(DESeq)
nbinomTestForMatrices()所属R语言包：DESeq

                                         Perform row-wise tests for differences between the base means of two count matrices.
                                         执行行明智的试验碱基之间的差异是指两个数矩阵。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function is called by nbinomTest. Call it directly only if the S4 interface is unsuitable for your task.
此功能被称为nbinomTest。把它直接如果S4界面是不适合你的任务。


用法----------Usage----------


nbinomTestForMatrices(countsA, countsB, sizeFactorsA, sizeFactorsB, dispsA, dispsB )



参数----------Arguments----------

参数：countsA
A matrix of counts, where each column is a replicate  
一个数的矩阵，每一列是一个复制


参数：countsB
Another matrix of counts, where each column is a replicate
另一个数的矩阵，每一列是一个复制


参数：sizeFactorsA
Size factors for the columns of the matrix 'countsA'  
为矩阵countsA列的大小因素


参数：sizeFactorsB
Size factors for the columns of the matrix 'countsB'  
为矩阵countsB列的大小因素


参数：dispsA
The dispersions for 'countsA', a vector with one value per gene  
“countsA”，每一个基因值向量的分散


参数：dispsB
The same for 'countsB'  
为“countsB相同


Details

详情----------Details----------

See the vignette for an exact description of the null hypothesis tested.
空测试假说的一个确切的描述，请参阅的小插曲。


值----------Value----------

A vector of unadjusted p values, one for each row in the counts matrices.
未经调整的p值的一个向量，在数矩阵的每一行之一。


作者（S）----------Author(s)----------



Simon Anders, sanders@fs.tum.de




举例----------Examples----------


cds <- makeExampleCountDataSet()
cds <- estimateSizeFactors( cds )
cds <- estimateDispersions( cds, method="per-condition" )
colsA <- conditions(cds) == "A"
colsB <- conditions(cds) == "B"
bmvA <- getBaseMeansAndVariances( counts(cds)[,colsA], sizeFactors(cds)[colsA] )
bmvB <- getBaseMeansAndVariances( counts(cds)[,colsB], sizeFactors(cds)[colsB] )
pvals <- nbinomTestForMatrices(
   counts(cds)[,colsA],
   counts(cds)[,colsB],
   sizeFactors(cds)[colsA],
   sizeFactors(cds)[colsB],
   fitInfo(cds,"A")$dispFunc( rowMeans( counts( cds, normalized=TRUE ) ) ),
   fitInfo(cds,"B")$dispFunc( rowMeans( counts( cds, normalized=TRUE ) ) ) )
names( pvals ) <- row.names( counts(cds) )
head( pvals )

# This here should give the same results:[这应该得到相同的结果：]
head( nbinomTest( cds, "A", "B" )$pval )

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注：
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