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

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RankingBaldiLong(GeneSelector)
RankingBaldiLong()所属R语言包：GeneSelector

                                        Ranking based on the t-statistic of Baldi and Long
                                         综合巴尔迪和术语的t-统计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs bayesian t tests on a gene expression matrix.
执行上的基因表达矩阵的贝叶斯t检验。


用法----------Usage----------


RankingBaldiLong(x, y, type = c("unpaired", "paired", "onesample"),
                  m = 100, conf = NULL, pvalues = TRUE, gene.names = NULL, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x
A matrix of gene expression values with rows corresponding to genes and columns corresponding to observations or alternatively an object of class ExpressionSet.<br> If type = paired, the first half of the columns corresponds to  the first measurements and the second half to the second ones.  For instance, if there are 10 observations, each measured twice, stored in an expression matrix expr,  then expr[,1] is paired with expr[,11], expr[,2] with expr[,12], and so on.
一个matrix基因表达值与相应的基因和相应的意见，或者一个对象类ExpressionSet。参考列的行，如果type = paired上半年，列对应第一次测量和下半年第二。例如，如果有10个观测，每个测两次，表达矩阵expr，则expr[,1]expr[,11]，expr[,2]搭配expr[,12]存储 ，等等。


参数：y
If x is a matrix, then y may be a numeric vector or a factor with at most two levels.<br> If x is an ExpressionSet, then y is a character specifying the phenotype variable in the output from pData.<br> If type = "paired", take care that the coding is analogously to the requirement concerning x.
x如果是一个矩阵，然后y可能是一个numeric矢量或在大多数两个级别的一个因素。参考如果x是ExpressionSet ，然后y是pData。参考型变量指定输出的字符，如果type = "paired"，照顾编码类似的要求是关于x 。


参数：type
  


"unpaired":two-sample test.  
“未成”：两样本测试。

"paired":paired test. Take care that the coding of y is correct (s. above).  
“配对”配对测试。照顾y编码是正确的（S.以上）。

"onesample":y has only one level.  Test whether the true mean is different from zero.   
“onesample”：y只有一个级别。测试是否是真正的平均异于零。


参数：m
Size of the sliding window that is used obtain the background variance from pooled similarly expressed genes, s. details.
大小的滑动窗口，用于获取汇集类似基因表达的背景差异。细节。


参数：conf
The number of 'pseudocounts' giving weight to the prior variance, s. details.
的数量“pseudocounts重量事先方差的。细节。


参数：pvalues
Should p-values be computed ? Default is TRUE.
应的p值计算？默认TRUE。


参数：gene.names
An optional vector of gene names.
一个基因名称可选的向量。


参数：...
Currently unused argument.
目前未使用的参数。


Details

详情----------Details----------

The argument m determines the width of the window used to obtain an estimate for the average variability of gene expression for those genes that show a similar expression level.<br> The argument conf is non-negative and denotes the weight given to the Bayesian prior estimate of within-treatment variance. Baldi and Long report reasonable performance with this parameter set equal to approximately 3 times the number of  observations, when the number of experimental observations is small (approximately 4 or less).  If the number of replicate experimental observations is large then the confidence value can be lowered  to be equal to the number of observations (or even less).  
参数m决定用来获取平均显示了类似的表达水平的基因变异基因表达的估计窗口的宽度。参考参数conf非负表示前处理内方差的贝叶斯估计的重量。巴尔迪和长的报告，此参数的合理性能设置等于约3倍的若干意见，小实验观察时（约4或更少）。如果复制的实验观察，然后是大的信心值可以降低是相等的若干意见（甚至更少）。


值----------Value----------

An object of class GeneRanking.
对象类GeneRanking。


注意----------Note----------

Results can differ slightly from the Cyber-T-Software
结果可以略有不同的Cyber-T型软件


作者（S）----------Author(s)----------


Martin Slawski <br>
Anne-Laure Boulesteix



参考文献----------References----------

A Bayesian framework for the analysis of microarray data.

参见----------See Also----------

RepeatRanking, RankingTstat, RankingFC, RankingWelchT, RankingWilcoxon, RankingFoxDimmic, RankingLimma,  RankingEbam, RankingWilcEbam, RankingSam, RankingShrinkageT, RankingSoftthresholdT,
RepeatRanking，RankingTstat，RankingFC，RankingWelchT，RankingWilcoxon，RankingFoxDimmic，RankingLimma，RankingEbam，RankingWilcEbam，RankingSam，RankingShrinkageT，RankingSoftthresholdT


举例----------Examples----------


## Load toy gene expression data[＃加载玩具基因表达数据]
data(toydata)
### class labels[＃＃类的标签]
yy <- toydata[1,]
### gene expression[＃＃基因表达]
xx <- toydata[-1,]
### run RankingBaldiLong[＃运行RankingBaldiLong]
BaldiLong <- RankingBaldiLong(xx, yy, type="unpaired")

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