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

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testGeneForDEU(DEXSeq)
testGeneForDEU()所属R语言包：DEXSeq

                                         Test a single gene for differential exon usage.
                                         测试使用差外显子的单基因。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function first fits a GLM for the null model, then a GLM for the full model for each exon counting bin. Then, p values are derived with a chi-squared test from the deviance differences between the models.
此功能适用于空模型的GLM，然后为每个外显子计数斌模型的GLM。然后推导与模型之间的偏差差异卡方检验，P值。


用法----------Usage----------


testGeneForDEU( ecs, gene, formula0=NULL, formula1=NULL )



参数----------Arguments----------

参数：ecs
An ExonCountSet object.  
一个ExonCountSet的对象。


参数：gene
The ID of the gene to be tested for differential exon usage.  
差外显子的使用情况进行测试，该基因的ID。


参数：formula0
Formula for the null model. If NULL, the default  "count ~ sample + exon + condition is used.  
公式为空模型。如果为NULL，默认“count ~ sample + exon + condition使用。


参数：formula1
Formula for the full model. If NULL, the default  "count ~ sample + exon + condition * I(exon==exonID) is used.  
公式为完整的模型。如果为NULL，默认“count ~ sample + exon + condition * I(exon==exonID)使用。


Details

详情----------Details----------

The terms in the formulas must be columns of design(ecs). In addition, in formula1, the variable exonID is set to the ID of the currently tested exon counting bin, looping through all the counting bins.
公式中的条款必须是列design(ecs)。此外，formula1变exonID设置目前测试的外显子计数斌ID，遍历所有的计数箱。

The GLMs are of the negative binomial family, using the dispersions from the dispersion column in fData(ecs).
的GLMs是负二项式家庭，使用dispersionfData(ecs)列的分散。


值----------Value----------

A data frame with columns "deviance", "df" (degrees of freedom) and pvalues from the test.
与列“越轨”的数据框，“东风”（自由度）和测试pvalues的。


参见----------See Also----------

testForDEU
testForDEU


举例----------Examples----------


   data("pasillaExons", package="pasilla")
   pasillaExons <- estimateSizeFactors( pasillaExons )
   pasillaExons <- estimateDispersions( pasillaExons )
   pasillaExons <- fitDispersionFunction( pasillaExons )
   testGeneForDEU(pasillaExons, "FBgn0085442")

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