R语言 PatientGeneSets包 do.gene.set.analysis()函数中文帮助文档(中英文对照)

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do.gene.set.analysis(PatientGeneSets)
do.gene.set.analysis()所属R语言包：PatientGeneSets

                                         Implements gene-set analysis methods.
                                         实现基因组分析方法。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function implements the gene-set analysis methods. It returns a data-frame with p-values and q-values for all the methods selected.
实现此功能的基因组分析方法。它返回一个数据框与P-值和Q值，所有的选择方法。


用法----------Usage----------


do.gene.set.analysis(EventsBySample,
                     Scores,
                     GeneSizes,
                     GeneSets,
                     passenger.rates = t(data.frame(0.55*rep(1.0e-6,25))),
                     Coverage,
                     ID2name,
                     BH = TRUE,
                     gene.method = TRUE,
                     perm.null.method = TRUE,
                     perm.null.het.method = TRUE,
                     pass.null.method = TRUE,
                     pass.null.het.method = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：EventsBySample
Data frame giving the specific mutations for each gene and each tumor sample. See EventsBySampleBrain for an example.  
数据框给每个基因和每个肿瘤样本中特定的基因突变。看到EventsBySampleBrain的一个例子。


参数：Scores
Data frame of gene scores. The logLRT scores are used for the gene.method option. It can be the output of cma.scores.  If the gene.method option is set to FALSE, this parameter is not needed.  
数据框的基因分数。为gene.method选项用于logLRT分数。它可以是输出cma.scores。 ，如果gene.method选项设置为FALSE，这个参数是没有必要的。


参数：GeneSizes
Data frame of gene sizes. See GeneSizes08 object for an example.  
基因大小的数据框。看到GeneSizes08一个例子的对象。


参数：GeneSets
An object which annotates genes to gene-sets; it can either be a list with each component representing a set, or an object of the class AnnDbBimap.  
一个对象，诠释基因组的基因，它可以是每个组件代表一组，或的类AnnDbBimap的对象名单。


参数：passenger.rates
Data frame with 1 row and 25 columns, of passenger mutation rates per nucleotide, by type, or "context". Columns denote types and must be in the same order as the first 25 columns in the  MutationsBrain objects.   
数据框1行25列，乘客每核苷酸突变率，类型，或“背景”。列表示类型，必须是在相同的顺序为第25列MutationsBrain对象。


参数：Coverage
Data frame with coverage information, by gene, phase, and type. See CoverageBrain for an example.  
数据框覆盖信息，基因，相位和类型。看到CoverageBrain的一个例子。


参数：ID2name
Vector mapping the gene identifiers used in the GeneSets object to the gene names used in the other objects; if they are the same, this parameter is not needed. See ID2name for an example.  
矢量测绘基因的GeneSets使用的标识符，反对基因在其他对象中使用的名称;如果它们是相同的，不需要此参数。看到ID2name的一个例子。


参数：BH
If set to TRUE, uses the Benjamini-Hochberg method to get q-values; if set to FALSE, uses the Storey method from the  qvalue package.  
如果设置为TRUE，使用Benjamini Hochberg方法来得到Q值，如果设置为FALSE使用qvalue包层的方法。


参数：gene.method
If set to TRUE, implements gene-oriented method.  
如果设置为TRUE，实行基因导向的方法。


参数：perm.null.method
If set to TRUE, implements patient-oriented method  with permutation null and no heterogeneity.  
如果设置为TRUE置换空和无异质性，实现以病人为导向的方法。


参数：perm.null.het.method
If set to TRUE, implements patient-oriented method  with permutation null and heterogeneity.  
如果设置为TRUE置换空和异质性，实现以病人为导向的方法。


参数：pass.null.method
If set to TRUE, implements patient-oriented method  with passenger null and no heterogeneity.  
如果设置为TRUE乘客空和无异质性，实现以病人为本的方法。


参数：pass.null.het.method
If set to TRUE, implements patient-oriented method  with passenger null and heterogeneity.  
如果设置为TRUE，实现以病人为导向的方法，与乘客的空性和异质性。


值----------Value----------

A data frame, with the rows representing set names and the columns representing the p-values and q-values corresponding to the different methods.
一个数据框，代表行集名称和列代表的P值和Q值对应不同的方法。


作者（S）----------Author(s)----------



Simina M. Boca, Giovanni Parmigiani, Luigi Marchionni, Michael A. Newton.




参考文献----------References----------

Parmigiani G. Patient-oriented gene-set analysis for cancer mutation data. Submitted, 2010.
Velculescu VE, Vogelstein B. Statistical methods for the analysis of cancer genome sequencing data.  http://www.bepress.com/jhubiostat/paper126/
Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society B, 57:289-300, 995.
Statistical significance for genome-wide experimens. Proceedings of the National Academy of Sciences. DOI: 10.1073/pnas.1530509100
Parmigiani G, Berman DM. Androgen-induced programs for prostate epithelial growth and invasion arise in embryogenesis and are reactivated in cancer. Oncogene. DOI: 10.1038/onc.2008.327
Calculating binomial probabilities when the trial probabilities are unequal. Journal of Statistical Computation and Simulation. DOI: 10.1080/00949658208810534
Carter H, Siu I, et al.  An Integrated Genomic Analysis of Human Glioblastoma Multiforme.  Science. DOI: 10.1126/science.1164382
Boca SM, Barber T, Ptak J, et al. The Genomic Landscapes of Human Breast and Colorectal Cancer. Science. DOI: 10.1126/science.1145720

参见----------See Also----------

CoverageBrain, EventsBySampleBrain, GeneSizes08, MutationsBrain, ID2name
CoverageBrain，EventsBySampleBrain，GeneSizes08，MutationsBrain，ID2name


举例----------Examples----------


library(KEGG.db)
data(Parsons)
data(ID2name)

resultsBrain <- do.gene.set.analysis(EventsBySample = EventsBySampleBrain,
GeneSizes = GeneSizes08, GeneSets = KEGGPATHID2EXTID[c("hsa05213",
"hsa05223", "hsa00250")], Coverage = CoverageBrain, ID2name = ID2name,
gene.method = FALSE, perm.null.method = TRUE, perm.null.het.method = FALSE,
pass.null.method = TRUE, pass.null.het.method = FALSE)

resultsBrain

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