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R语言 HTSanalyzeR包 NWA-class()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-25 21:57:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
NWA-class(HTSanalyzeR)
NWA-class()所属R语言包:HTSanalyzeR

                                         An S4 class for NetWork Analysis on high-throughput screens
                                         网络分析中S4中类高通量筛选

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This class includes a series of methods to do network analysis for  high-throughput screens.
这个类包含了一系列方法,做网络分析的高通量筛选。


类的对象----------Objects from the Class----------

Objects of class NWA can be created from  new("NWA", pvalues, phenotypes=NULL, interactome=NULL) (see the examples below)
可以创建对象的类NWA new("NWA", pvalues, phenotypes=NULL, interactome=NULL)(见下面的例子)


插槽----------Slots----------

a numeric vector of p-values.
的p值的数字向量。

a numeric or integer vector of phenotypes.
数字或整数向量的表型。

an object of class graphNEL.
对象类graphNEL。

one parameter for BioNet to score nodes in the interactome.
一个生物网参数,以取得相互作用组中的节点。

a list consisting of subnetwork module identified by BioNet and a  vector of labels for nodes of the subnetwork module.
生物网和节点的子网模块的标签向量确定子网模块组成的一个列表。

a list of summary information for p-values, phenotypes,  interactome and result.
p-values,phenotypes,interactome和result的摘要信息列表。

a logical value specifying whether or not input data has been  preprocessed.
一个逻辑值,指定输入的数据是否已进行预处理。


方法----------Methods----------

An overview of methods with class-specific functionality: More detailed introduction can be found in help for each specific function.
概述类特定功能的方法:更详细的介绍,可以发现在每个特定功能的帮助。

do preprocessing for the input vector of p-values and the vector  of phenotypes including:  a) removing NAs in p-values and phenotypes;  b) invoking function duplicateRemover to process duplicated phenotypes and p-values (see duplicateRemover for more details);  c) invoking function annotationConvertor to convert annotations;
p值的输入向量,包括表型向量的预处理:a)删除NASp-values和phenotypes,B)调用函数duplicateRemover处理重复的表型和P-调用函数值(见duplicateRemover更多细节);三)annotationConvertor转换的注释;

invoke function networkAnalysis to identify enriched sub- networks based on input parameter list para.
援引函数networkAnalysis识别丰富的子网络输入参数列表的基础上para。

print summary information about p-values, phenotypes, interactome and result.
打印有关p-values,phenotypes,interactome和result的信息摘要。

build an interactome for the network analysis.
建立一个网络分析的相互作用组。

plot a figure of identified subnetwork.
绘制图确定子网。

plot and save a figure of identified subnetwork.
绘制和保存确定子网的数字。

generate html reports.
生成HTML报告。


作者(S)----------Author(s)----------


Xin Wang <a href="mailto:xw264@cam.ac.uk">xw264@cam.ac.uk</a>



参见----------See Also----------

preprocess analyze summarize interactome viewSubNet plotSubNet report
preprocessanalyzesummarizeinteractomeviewSubNetplotSubNetreport


举例----------Examples----------


## Not run: [#无法运行:]
library(BioNet)
##load p-values and phenotypes[#加载p值和表型。]
data("KcViab_PVals","KcViab_Data4Enrich")
##load Biogrid interactome for Drosophila Melanogaster[#装入果蝇Biogrid的相互作用组]
data("Biogrid_DM_Interactome")
##create a NWA (NetWork Analysis) object[#创建一个NWA(网络分析)对象。]
nwa <- new("NWA", pvalues=KcViab_PVals, phenotypes=KcViab_Data4Enrich,
interactome=Biogrid_DM_Interactome)
##preprocessing[#预处理]
nwa <- preprocess(nwa, species="Dm", initialIDs="Entrez.gene",
keepMultipleMappings=TRUE, duplicateRemoverMethod="max")
##To create an interactome[#创建1相互作用组]
nwa <- interactome(nwa, species="Dm", reportDir="HTSanalyzerReport",
genetic=FALSE)
##do network analysis[#做网络分析]
nwa <- analyze(nwa, fdr=0.001, species="Dm")
graphics.off()
##view identified subnetwork[#查看确定子网]
viewSubNet(nwa)
##report to html pages[#报告HTML页面]
report(object=nwa, experimentName="NWATest", species="Dm", allSig=TRUE,
keggGSCs="PW_KEGG", goGSCs=c("GO_BP", "GO_MF", "GO_CC"), reportDir=
"NWATestReport")
##browse the index page of the report[#浏览索引页的报告]
browseURL(file.path(getwd(), "NWATestReport", "index.html"))

## End(Not run)[#结束(不运行)]

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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