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

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calculateFC(puma)
calculateFC()所属R语言包：puma

                                        Calculate differential expression between conditions using FC
                                         使用FC的条件下计算之间的差异表达

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Automatically creates design and contrast matrices if not specified. This function is useful for comparing fold change results with those of other differential expression (DE) methods such as pumaDE.
自动创建的设计，如果不指定的对比矩阵。这个功能是很有用的比较与那些其他的差异表达的方法，如pumaDE（DE）的倍数变化的结果。


用法----------Usage----------


calculateFC(
        eset
,        design.matrix = createDesignMatrix(eset)
,        contrast.matrix = createContrastMatrix(eset)
)



参数----------Arguments----------

参数：eset
An object of class ExpressionSet  
一个对象的类ExpressionSet


参数：design.matrix
A design matrix  
一个设计矩阵


参数：contrast.matrix
A contrast matrix  
对比矩阵


Details

详情----------Details----------

The eset argument must be supplied, and must be a valid ExpressionSet object. Design and contrast matrices can be supplied, but if not, default matrices will be used. These should usually be sufficient for most analyses.
eset参数必须提供的，必须是一个有效的ExpressionSet对象。设计和对比度矩阵可以提供，但如果没有，将使用默认的矩阵。这些通常应足以满足大多数分析。


值----------Value----------

An object of class DEResult.
对象类DEResult。


作者（S）----------Author(s)----------


Richard D. Pearson



参见----------See Also----------

Related methods pumaDE, calculateLimma, calculateTtest, createDesignMatrix and createContrastMatrix and class DEResult
相关的方法pumaDE，calculateLimma，calculateTtest，createDesignMatrix和createContrastMatrix类DEResult


举例----------Examples----------


if (require(affydata)) {
        data(Dilution)
        eset_rma <- rma(Dilution)
        #        Next line used so eset_rma only has information about the liver factor[下一行使用，所以eset_rma只有肝因子的信息]
        #        The scanner factor will thus be ignored, and the two arrays of each level[扫描器的因素将被忽略，每个级别的两个数组]
        #        of the liver factor will be treated as replicates[肝因子，将被视为重复]
        pData(eset_rma) <- pData(eset_rma)[,1, drop=FALSE]
        FCRes <- calculateFC(eset_rma)
        topGeneIDs(FCRes,numberOfGenes=6)
        plotErrorBars(eset_rma, topGenes(FCRes))
}

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