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

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trainData(iterativeBMAsurv)
trainData()所属R语言包：iterativeBMAsurv

                                        Sample Training Data for the Iterative BMA Algorithm for Survival Analysis
                                         为样本训练数据的生存分析BMA的算法迭代

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This is an adapted diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) dataset from  Rosenwald et al. (2002). This data matrix consists of the expression  levels from 65 DLBCL samples (rows), and 100 top univariate genes  (columns). This dataset is used as a sample training set in our examples.
这是一个适应弥漫大B单元淋巴瘤（DLBCL）从罗森沃尔德等数据集。 （2002年）。此数据矩阵由65 DLBCL的样品（行），100强（列）单因素基因的表达水平。这集被用作在我们的例子中设置了样本训练。


用法----------Usage----------


data(trainData)



格式----------Format----------

The data matrix is called trainData. Each entry in the matrix represents the expression level of one gene from  a DLBCL sample.
数据矩阵被称为trainData。矩阵中的每个条目代表从淋巴瘤样本中的基因表达水平。


Details

详情----------Details----------

We started with the full expression data from Rosenwald et al. (2002), which is available along with corresponding patient information at their  supplemental website http://llmpp.nih.gov/DLBCL/. We selected a subset of the 160 training samples, and then performed Cox Proportional  Hazards Regression to obtain the 100 genes with the highest log likelihood.  The filtered dataset consists of 65 training samples, and it is available at our website http://expression.washington.edu/ibmasurv/protected.
我们开始与从罗森沃尔德等，充分体现数据。 （2002年），这是可以一起在他们的补充网站http://llmpp.nih.gov/DLBCL/的相应病人的信息。我们选择了160个训练样本的一个子集，然后进行Cox比例风险回归到100个基因获得的最高记录的可能性。包括65个训练样本筛选的数据集，它是在我们的http://expression.washington.edu/ibmasurv/protected~~V网站。


源----------Source----------

Full dataset: http://llmpp.nih.gov/DLBCL/.
完整的数据集：http://llmpp.nih.gov/DLBCL/。


参考文献----------References----------

The Use of Molecular Profiling to Predict Survival After Chemotherapy for Diffuse Large-B-Cell Lymphoma.  The New England Journal of Medicine, 346(25), 1937-1947.
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