R语言 DFP包 readCSV()函数中文帮助文档(中英文对照)

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readCSV(DFP)
readCSV()所属R语言包：DFP

                                         Creates an ExpressionSet with an AnnotatedDataFrame from CSV files
                                         创建与ExpressionSet CSV文件AnnotatedDataFrame的

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function creates an ExpressionSet with an AnnotatedDataFrame. To do this, it requires two CSV files in a predefined format:
这个函数创建一个一个ExpressionSet的AnnotatedDataFrame。要做到这一点，它需要两个预定义格式的CSV文件：

"exprsData" with the expression values of genes (in rows) of different samples (in columns).
“exprsData基因的表达值不同的样本（列）（行）。

"pData" with the samples (in columns) and the metadata "class" (the most important for the algorithm discriminantFuzzyPattern), "age" and "sex".
pData与样本（列）和元数据类，年龄和性（算法discriminantFuzzyPattern最重要）。


用法----------Usage----------


readCSV(fileExprs, filePhenodata)



参数----------Arguments----------

参数：fileExprs
The path to the exprsData file.  
exprsData文件的路径。


参数：filePhenodata
The path to the pData file.  
pData文件的路径。


值----------Value----------

An ExpressionSet object with an AnnotatedDataFrame storing "class", "age" and "sex" information.
ExpressionSetAnnotatedDataFrame储存类，年龄和性的信息对象。


作者（S）----------Author(s)----------



Rodrigo Alvarez-Gonzalez<br>
Daniel Glez-Pena<br>
Fernando Diaz<br>
Florentino Fdez-Riverola<br>
Maintainer: Rodrigo Alvarez-Gonzalez &lt;<a href="mailto:rodrigo.djv@uvigo.es">rodrigo.djv@uvigo.es</a>&gt;




参考文献----------References----------

Patterns for Gene Selection and Data Reduction on Microarray Data. 7th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning: IDEAL 2006, (2006) pp. 1095-1102

举例----------Examples----------


dataDir <- system.file("extdata", package="DFP"); dataDir
fileExprs <- file.path(dataDir, "exprsData.csv"); fileExprs
filePhenodata <- file.path(dataDir, "pData.csv"); filePhenodata
rmadataset <- readCSV(fileExprs, filePhenodata); rmadataset
pData(phenoData(rmadataset))
exprs(rmadataset)[1:10,1:5]

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