R语言 genefu包 intrinsic.cluster()函数中文帮助文档(中英文对照)

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intrinsic.cluster(genefu)
intrinsic.cluster()所属R语言包：genefu

                                         Function to fit a Single Sample Predictor (SSP) as in Perou, Sorlie, Hu, and Parker publications
                                         函数在Perou，Sorlie，胡锦涛为适应单一样本（SSP）的预测，和帕克出版物

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function fits the Single Sample Predictor (SSP) as published in Sorlie et al 2003, Hu et al 2006 and Parker et al 2009. This model is actually a nearest centroid classifier where the centroids representing the breast cancer molecular subtypes are identified through hierarchical clustering using an "intrinsic gene list".
此功能适合在Sorlie等，2006年胡锦涛等人，2003年和2009年Parker等人发表的预测（SSP），单一样本。该模型实际上是一个代表的乳腺癌分子亚型的重心，通过层次聚类确定使用的是“内在的基因列表”最近的重心分类。


用法----------Usage----------


intrinsic.cluster(data, annot, do.mapping = FALSE, mapping,
  std = c("none", "scale", "robust"), rescale.q = 0.05, intrinsicg,
  number.cluster = 3, mins = 5, method.cor = c("spearman", "pearson"),
  method.centroids = c("mean", "median", "tukey"), filen, verbose = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：data
Matrix of gene expressions with samples in rows and probes in columns, dimnames being properly defined.  
矩阵中的行和列的探针样品的基因表达，dimnames被正确定义。


参数：annot
Matrix of annotations with at least one column named "EntrezGene.ID", dimnames being properly defined.  
矩阵至少有一列名为“EntrezGene.ID”的注释，dimnames被正确定义。


参数：do.mapping
TRUE if the mapping through Entrez Gene ids must be performed (in case of ambiguities, the most variant probe is kept for each gene), FALSE otherwise.  
TRUE如果通过Entrez基因ID的映射必须执行（含糊不清的情况下，每个基因保存最变种探针），FALSE否则。


参数：mapping
Matrix with columns "EntrezGene.ID" and "probe" used to force the mapping such that the probes are not selected based on their variance.  
列“EntrezGene.ID”和“探针”使用强制映射探针没有被选中，根据其方差矩阵。


参数：std
Standardization of gene expressions: scale for traditional standardization based on mean and standard deviation, robust for standardization based on the 0.025 and 0.975 quantiles, none to keep gene expressions unchanged.  
基因表达的标准化：scale根据均值和标准差，传统的标准化robust为0.025和0.975分位数的标准化，none保持基因的表达不变。


参数：rescale.q
Proportion of expected outliers for (robust) rescaling the gene expressions.  
（robust）重新调整基因表达的预期离群值的比例。


参数：intrinsicg
Intrinsic gene lists. May be specified by the user as a matrix wit hat least 2 columns named probe and EntrezGene.ID for the probe names and the corresponding Entrez Gene ids. The intrinsic gene lists published by Sorlie et al. 2003, Hu et al. 2006 and Parker et al. 2009 are stored in ssp2003, ssp2006 and pam50 respectively.  
内在的基因名单。可以由用户指定矩阵机智的帽子至少2列名为探针，探针名称和相应的Entrez基因标识EntrezGene.ID。发表由Sorlie等内在的基因列表。 2003年，胡锦涛等。 2006年和帕克等。 2009年ssp2003，ssp2006和pam50分别存储。


参数：number.cluster
The number of main clusters to be identified by hierarchical clustering.  
层次聚类确定的主要聚类。


参数：mins
The minimum number of samples to be in a main cluster.  
最低数量的样品是在主聚类。


参数：method.cor
Correlation coefficient used to identified the nearest centroid. May be spearman or pearson.  
相关系数用来确定最近的重心。可能是spearman或pearson。


参数：method.centroids
LMethod to compute a centroid from gene expressions of a cluster of samples: mean, median or tukey (Tukey's Biweight Robust Mean).  
LMethod计算重心：从聚类的样本的基因表达mean，median或tukey（Tukey的Biweight稳健的均值）。


参数：filen
Name of the csv file where the subtype clustering model must be stored.  
csv文件必须存储亚型聚类分析模型的名称。


参数：verbose
TRUE to print informative messages, FALSE otherwise.  
TRUE打印翔实的消息，FALSE否则。


值----------Value----------


参数：model
Single Sample Predictor
单样本预测


参数：subtype
Subtypes identified by the SSP. For published intrinsic gene lists, subtypes can be either "Basal", "Her2", "LumA", "LumB" or "Normal".
由SSP确定亚型。亚型出版的内在基因列表，可以为“基底”，“HER2”，“亮度”，“LumB”或“正常”。


参数：subtype.proba
Probabilities  to belong to each subtype estimated from the correlations to each centroid.
概率属于各亚型的相关性，估计每个重心。


参数：cor
Correlation coefficient to each centroid.
每个重心的相关系数。


作者（S）----------Author(s)----------



Benjamin Haibe-Kains




参考文献----------References----------





参见----------See Also----------

subtype.cluster, intrinsic.cluster.predict, ssp2003, ssp2006, pam50
subtype.cluster，intrinsic.cluster.predict，ssp2003，ssp2006，pam50


举例----------Examples----------


## load SSP signature published in Sorlie et al. 2003[＃负载过磷酸钙签名发表在Sorlie等。 2003]
data(ssp2003)
## load NKI data[＃负载NKI日经指数数据]
data(nkis)
## load VDX data[＃加载VDX的数据。]
data(vdxs)
ssp2003.nkis <- intrinsic.cluster(data=data.nkis, annot=annot.nkis,
  do.mapping=TRUE, std="robust",
  intrinsicg=ssp2003$centroids.map[ ,c("probe", "EntrezGene.ID")],
  number.cluster=5, mins=5, method.cor="spearman",
  method.centroids="mean", verbose=TRUE)
str(ssp2003.nkis, max.level=1)

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