collectionGsea(HTSanalyzeR)
collectionGsea()所属R语言包:HTSanalyzeR
Compute observed and permutation-based enrichment scores for a collection (list) of gene sets
观察和置换的富集分数计算一个基因组的集合(名单)
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function computes observed and permutation-based scores associated with a gene set enrichment analysis for a collection of gene sets.
此函数计算相关的一个基因组,基因组的集合富集分析观察和置换的分数。
用法----------Usage----------
collectionGsea(collectionOfGeneSets, geneList, exponent=1, nPermutations=
1000, minGeneSetSize=15, verbose=TRUE)
参数----------Arguments----------
参数:collectionOfGeneSets
a list of gene sets. Each gene set in the list is a character vector of gene identifiers.
基因组的列表。列表中设置每一个基因是一个基因标识的特征向量。
参数:geneList
a numeric or integer vector which has been named and ordered. It cannot contain any duplicates nor NAs.
一个数字或整数向量,已命名和排序。它不能包含任何重复,也不NAS。
参数:exponent
a single numeric or integer value (set as 1 by default) specifying the exponent of the GSEA method.
一个单一的数字或整数指定GSEA方法的指数值(默认设置为1)。
参数:nPermutations
a single numeric or integer value specifying the number of permutation tests for each gene set
一个单一的数字或整型值,指定为每个基因组的排列测试
参数:minGeneSetSize
a single numeric or integer value specifying the minimum size required for a gene set to be considered.
一个单一的数字或整型值,指定一个基因所需的最小尺寸设置要考虑的。
参数:verbose
a single logical value specifying to display detailed messages (when verbose=TRUE) or not (when verbose=FALSE)
一个逻辑值,指定显示详细消息(VERBOSE = TRUE时)或(当VERBOSE = FALSE)
值----------Value----------
参数:Observed.scores
The observed scores for the given gene sets (a named vector)
特定基因集的观察分数(命名为向量)
参数:Permutation.scores
The scores for the permutation tests (one column for each permutation and a row for each gene set)
置换测试的分数(每个排列的一列,每个基因组的行)
作者(S)----------Author(s)----------
Camille Terfve, Xin Wang
参考文献----------References----------
Gillette, M. A., Paulovich, A., Pomeroy, S. L., Golub, T. R., Lander, E. S. & Mesirov, J. P. (2005) Gene set enrichment analysis: A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 102, 15545-15550.
参见----------See Also----------
FDRcollectionGsea
FDRcollectionGsea
举例----------Examples----------
##example 1[#示例1]
gl <- runif(100, min=0, max=5)
gl <- gl[order(gl, decreasing=TRUE)]
names(gl) <- as.character(sample(x=seq(from=1, to=100, by=1), size=100,
replace=FALSE))
gs1 <- sample(names(gl), size=20, replace=FALSE)
gs2 <- sample(names(gl), size=20, replace=FALSE)
gsc <- list(subset1=gs1, subset2=gs2)
GSCscores <- collectionGsea(collectionOfGeneSets=gsc, geneList=gl,
exponent=1, nPermutations=1000, minGeneSetSize=5)
GSCpvalues <- permutationPvalueCollectionGsea(permScores=
GSCscores$Permutation.scores, dataScores=GSCscores$Observed.scores)
##example 2[#示例2]
## Not run: [#无法运行:]
library(org.Dm.eg.db)
library(KEGG.db)
##load phenotype vector (see the vignette for details about the[#负载型向量(见有关细节的小插曲]
##preprocessing of this data set)[#这组数据的预处理)]
data("KcViab_Data4Enrich")
DM_KEGG <- KeggGeneSets(species="Dm")
GSCscores <- collectionGsea(collectionOfGeneSets=DM_KEGG, geneList=
KcViab_Data4Enrich, exponent=1, nPermutations=1000, minGeneSetSize=100)
GSCpvalues <- permutationPvalueCollectionGsea(permScores=
GSCscores$Permutation.scores, dataScores=GSCscores$Observed.scores)
## End(Not run)[#结束(不运行)]
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