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R语言 iChip包 enrichreg()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-25 22:11:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
enrichreg(iChip)
enrichreg()所属R语言包:iChip

                                        Call and merge enriched probes to enriched regions.
                                         打检测和合并丰富的探针,以丰富的区域。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

A function used to call and merge enriched probes to enriched regions using the posterior probability calculated by iChip2 or iChip1 functions at certain posterior probability and false discovery rate (FDR) cutoffs.
函数调用和丰富的探针,以丰富的区域,使用后验概率计算在一定的后验概率和错误发现率(FDR)截止iChip2或iChip1功能合并。


用法----------Usage----------


enrichreg(pos,enrich,pp,cutoff,method=c("ppcut","fdrcut"),maxgap=500)



参数----------Arguments----------

参数:pos
A n by 2 matrix or data frame. Rows correspond to probes. The first column of the matrix contains chromosome IDs; the second column contains the genomic positions.
由2矩阵或数据框N。行对应到探针。矩阵的第一列包含染色体的ID,第二列包含的基因组的位置。


参数:enrich
A vector containing the probe enrichment measurements.
一个向量,包含探针富集测量。


参数:pp
A vector containing the posterior probabilities returned by iChip2 or iChip1.  
返回一个向量的后验概率由iChip2或iChip1。


参数:cutoff
The cutoff value (a scalar) used to call enriched probes.  If use posterior probability as a criterion (method="ppcut"), a probe is said to be enriched if its pp is greater than the cutoff.  If use FDR as a criterion (method="fdrcut"), probes are said to be enriched if the probe-based FDR is less than the cutoff.  The FDR is calculated using a direct posterior probability approach (Newton et al., 2004).
截止值(标量)用于致电丰富的探针。如果使用后验概率作为一个标准(方法=“ppcut),探针被认为是丰富的,如果它的PP是大于截止。作为一个标准(方法如果使用FDR=“fdrcut”),探针说,要丰富,如果探针为基础的FDR是小于截止。FDR是使用直接的后验概率方法(牛顿等人,2004年)计算。


参数:method
'ppcut' or 'fdrcut'.
期ppcut或fdrcut。


参数:maxgap
The criterion used to merge enriched probes.  If the genomic distance of adjacent probes is less than maxgap, the probes will be merged into the same enriched regions.   
该标准用于合并丰富探针。如果相邻的探针基因组的距离是少比maxgap,探针将被合并到相同的富集区域。


值----------Value----------

A data frame with rows corresponding to enriched regions and columns corresponding to the following:
具有丰富的区域和列对应以下行相应的数据框:


参数:chr
Chromosome IDs.  For human genome, 23 and 24 denote X and Y, respectively.
染色体的ID。对于人类基因组,23日和24日表示X和Y分别。


参数:gstart
The start genomic position of the enriched region.
富集的区域开始基因组的位置。


参数:gend
The end genomic position of the enriched region.
富集的区域年底的基因组的位置。


参数:rstart
The row number for gstart in the position matrix.
为gstart中的地位矩阵的行数。


参数:rend
The row number for gend in the position matrix.
为gend中的地位矩阵的行数。


参数:peakpos
The peak genomic position of the enriched region where the probe has the largest enrichment value.
富集的区域,那里的探针有最大的浓缩值的峰值基因组的位置。


参数:meanpp
The mean posterior probability of the probes in the enriched region.
平均富集区域的探针后验概率。


参数:maxpp
The maximum posterior probability of the probes in the enriched region.
富集区域的探针的最大后验概率。


参数:nprobe
The number of probes in the enriched regions.  nprobe = rend - rstart + 1
富集区域的探针数量。 nprobe =撕裂 -  RSTART + 1


作者(S)----------Author(s)----------


Qianxing Mo <a href="mailto:moq@mskcc.org">moq@mskcc.org</a>



参考文献----------References----------

a high-order Ising model. Biometrics, 2010 Jan 29 [Epub ahead of print]. DOI: 10.1111/j.1541-0420.2009.01379.x
data analysis.  Bioinformatics  26(6), 777-783. doi:10.1093/bioinformatics/btq032
differential gene expression with a semiparametric hierarchical mixture method. Biostatistics  5 , 155-176.

参见----------See Also----------

iChip2, iChip1, lmtstat
iChip2,iChip1,lmtstat


举例----------Examples----------


library(iChip)
library(limma)

#Analyze the p53 data (average resolution is about 35 bps)[分析p53的数据(平均分辨率是约35个基点)]
#uncommenting the following code for running[注释下面的代码运行]

#data(p53)[数据(P53)]
#p53lmt = lmtstat(p53[,9:14],p53[,3:8])[p53lmt = lmtstat(P53 [9:14],P53 [3:8])]
#p53Y = cbind(p53[,1],p53lmt)[p53Y = cbind(P53 [1],p53lmt)]
#p53res=iChip2(Y=p53Y,burnin=2000,sampling=10000,winsize=2,sdcut=2,beta=2.5)[p53res = iChip2(:Y = p53Y,燃尽= 2000,采样= 10000,winsize = 2,sdcut = 2,β= 2.5)]
#enrichreg(pos=p53[,1:2],enrich=p53lmt,pp=p53res$pp,cutoff=0.9,[enrichreg(POS = P53 [1:2],丰富= p53lmt,PP = p53res美元PP,截止= 0.9,]
#          method="ppcut",maxgap=500)[方法=的“ppcut,maxgap = 500)]
#enrichreg(pos=p53[,1:2],enrich=p53lmt,pp=p53res$pp,cutoff=0.01,[enrichreg(POS = P53 [1:2],充实= p53lmt,PP = p53res美元PP,截止= 0.01,]
#          method="fdrcut",maxgap=500)[方法=的“fdrcut,maxgap = 500)]


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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