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

loveR

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

                                         Calculating regulation scores.
                                         调控成绩计算。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Regulation scores reflect the actual regulatory  influence of the regulators on the genes. For each regulator, these  are probabilities of  differential expression averaged over all perturbation experiments that affect the regulator.
规例“的分数反映了监管部门的实际监管影响的基因。每个稳压器，这些差异表达的概率，平均每所有扰动实验，影响监管。


用法----------Usage----------





参数----------Arguments----------

参数：probs
A matrix of probabilities of differential expression of the genes (rows) under perturbations of regulators (columns). Obtained with the differential.probs function  
一个概率的差异表达基因（行）根据监管机构的扰动（列）矩阵。获得differential.probs函数


参数：model
A pathway model is a matrix with rows and columns equal to the names of the regulators (i.e., the columns of probs).  Each model has an entry 1 where the regulator in the corresponding row influences the regulator in the corresponding column. A transitive closure of the input model is computed to get information about the experiments affecting each regulator.   
一个通路model是一个平等的监管机构的名称（即probs列）的行和列的矩阵。每个model在相应的行的监管调节影响，在相应的列项1。传递闭包的输入model计算的影响每个稳压器的实验得到的信息。


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


值----------Value----------

A matrix with columns for the regulators, rows for the genes, and entries giving the regulation scores.
与监管机构，一排排的基因，并给予监管分数条目列的矩阵。


作者（S）----------Author(s)----------



Ewa Szczurek




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

differential.probs, deregulation.scores
differential.probs，deregulation.scores


举例----------Examples----------


data(damage)
       
# Get the probabilities of differential expression[获取差异表达的概率]
# for the knockouts of ATM, RelA and p53 in healthy cells[ATM，RelA和p53在健康单元中击倒]
probs.healthy= differential.probs(data.healthy, beliefs.healthy)
#Get the regulation scores for ATM, RelA and for p53[获取用于ATM，RelA和p53的调节分数]
regulation.healthy= regulation.scores(probs.healthy, model.healthy, TRUE)

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