R语言 joda包 deregulation.scores()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

deregulation.scores(joda)
deregulation.scores()所属R语言包：joda

                                         Calculating deregulation scores.
                                         放松管制的分数计算。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Deregulation scores  quantify the extent to which the regulatory
放松管制分数量化程度的监管


用法----------Usage----------


deregulation.scores(reg.scores1, reg.scores2,verbose)



参数----------Arguments----------

参数：reg.scores1
A matrix of regulation scores of the genes  (rows) for the regulators (columns), compued with the regulation.scores function. Given for the first cell population.  
监管机构（列）regulation.scores函数compued（行）的基因的调节分数矩阵。鉴于第一的单元群。


参数：reg.scores2
The same as reg.scores1 but given for the second cell population.  
作为reg.scores1相同，但第二个单元群。


参数：verbose
When TRUE, the execution prints informative messages
为真时，执行打印提示信息


Details

详情----------Details----------

The deregulation scores are computed by subtracting reg.scores1 from  reg.scores2.
放松管制的分数计算减去从reg.scores2 reg.scores1。


值----------Value----------

A matrix with columns for the regulators, rows for the genes, and entries giving the deregulation scores.
与监管，一排排的基因，并给予放松管制分数条目列的矩阵。


作者（S）----------Author(s)----------



Ewa Szczurek




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

differential.probs, regulation.scores
differential.probs，regulation.scores


举例----------Examples----------


data(damage)
       
# Step 1[第1步]
# Get the probabilities of differential expression[获取差异表达的概率]
# for the knockout of ATM in the healthy cells[在健康单元的ATM淘汰赛]
probs.healthy.ATM= differential.probs(data.healthy[,"ATM",FALSE], NULL)
       
# Get the probabilities of differential expression[获取差异表达的概率]
# for the knockout of ATM in the damaged cells[淘汰赛中受损单元的ATM]
probs.damage.ATM= differential.probs(data.damage[,"ATM",FALSE], NULL)
       
# Step 2 [第2步]
# Regulation scores for a dataset with only one regulator[规例“分数只有一个监管机构的数据集]
# equal the signed probabilities[等于签署概率的]
       
# Step 3 [第3步]
# Get the deregulation scores[得到了放松管制的分数]
deregulation.ATM= deregulation.scores(probs.healthy.ATM, probs.damage.ATM, TRUE)

## Not run: [＃无法运行：]
# Step 1[第1步]
probs.healthy= differential.probs(data.healthy, beliefs.healthy)
probs.damage= differential.probs(data.damage, beliefs.damage)

# Step 2[第2步]
regulation.healthy= regulation.scores(probs.healthy, model.healthy)
regulation.damage= regulation.scores(probs.damage, model.damage)

# Step 3[第3步]
deregulation= deregulation.scores(regulation.healthy, regulation.damage, TRUE)

## End(Not run)[＃结束（不运行）]

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