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R语言 pcot2包 aveProbe()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-26 10:55:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
aveProbe(pcot2)
aveProbe()所属R语言包:pcot2

                                        Transform Affymetrix data so that unique genes with multiple
                                         变换Affymetrix数据,这样独特的基因具有多个

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

In Affymetrix gene expression data, a unique gene can often link to multiple probe sets, with such genes then having a greater influence on the analysis (particularly if the gene is differentially expressed).  To overcome this problem the median is taken across all probes sets which represent a unique gene.   
Affymetrix公司的基因表达数据中,一个独特的基因往往可以链接到多个探针集,这样的基因,然后有更大的影响力上分析(特别是如果该基因的差异表达)。为了克服这个问题,中位数代表一个独特的基因在所有探针集。


用法----------Usage----------


aveProbe(x, imat = NULL, ids)



参数----------Arguments----------

参数:x
A matrix with no missing values; Each row represents a gene and each column represents a sample.  
一个没有遗漏值矩阵,每一行代表一个基因,每一列代表一个样本。


参数:imat
A matrix indicating presence or absence of genes in the gene sets. The indicator matrix contains rows representing gene identifiers of genes present in the expression data and columns representing group (gene set) names.  
矩阵表明基因在基因的存在或没有设置。指标矩阵中包含的行代表基因的基因表达数据和代表组(基因组)的名称列标识符。


参数:ids
A vector of identifiers (e.g., UniGene or LocusLink identifiers) representing unique genes which match to the probe ids in the expression data.  
一个向量标识符(例如,UniGene的或LocusLink标识符)代表独特的基因表达数据的探针IDS匹配。


值----------Value----------


参数:newx
A data matrix with rows representing the input identifiers and columns representing samples.
一个代表输入标识符和列代表样本的行数据矩阵。


参数:newimat
A new imat (indicator matrix) with rows representing the unique gene identifiers and columns representing gene sets.  
一个新的iMAT(指标矩阵)与代表行代表基因组的独特基因标识和列。


作者(S)----------Author(s)----------


Sarah Song and Mik Black



参见----------See Also----------

pcot2,corplot,corplot2
pcot2,corplot,corplot2


举例----------Examples----------


library(multtest)
library(hu6800.db)  
data(golub)
rownames(golub) <- golub.gnames[,3]
colnames(golub) <- golub.cl
KEGG.list <- as.list(hu6800PATH)
imat <- getImat(golub, KEGG.list, ms=10)
colnames(imat) <- paste("KEGG", colnames(imat), sep="")


pathlist <- as.list(hu6800PATH)
pathlist <- pathlist[match(rownames(golub), names(pathlist))]
ids <- unlist(mget(names(pathlist), env=hu6800SYMBOL))
#### transform data matrix only ####[###变换矩阵数据的唯一####]
newdat <- aveProbe(x=golub, ids=ids)$newx
#### transform both data and imat ####[###两个数据转换和IMAT####]
output <- aveProbe(x=golub, imat=imat, ids=ids)
newdat <- output$newx
newimat <- output$newimat
newimat <- newimat[,apply(newimat, 2, sum)>=10]

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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