R语言 RedeR包 cea()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

cea(RedeR)
cea()所属R语言包：RedeR

                                        Co-expression analysis.
                                         共表达分析。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Simple function for correlation analysis. This function computes a null distribution via permutation and returns the significant correlation values.
相关分析的简单功能。此函数计算通过置换空分布和返回的显着相关性值。


用法----------Usage----------


cea(x, sig=0.01, p.adj.method="fdr", cor.method="spearman", nper=100, plotcea=TRUE, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x
A matrix or data frame.  
矩阵或数据框。


参数：sig
Significance threshold.  
意义的阈值。


参数：p.adj.method
Correction method passed to "p.adjust" function.  
校正方法传递给“p.adjust”功能。


参数：cor.method
Correlation method passed to "cor" function.  
相关法通过的“心病”的功能。


参数：nper
Number of permutations.  
排列数。


参数：plotcea
Logical value, option to plot density and the null distributions.  
逻辑值，绘制密度和空分布的选项。


参数：...
Additional arguments passed to plotcea option.  
额外的参数传递给plotcea选项。


Details

详情----------Details----------

Additional arguments:
额外的参数：




ptype If plotcea=TRUE, ptype provides 5 pre-defined plotting options: 1, 2, 3, 4, 5 (Default=1) <integer>.
PTYPE，PTYPE如果plotcea = TRUE，提供了预定义的绘图选项：1，2，3，4，5（默认值= 1）<整数>。




bk If plotcea=TRUE, bk removes non-significant values from the density distribution (0 <= bk <=1 ) <numerics>.
BK，BK如果plotcea = TRUE，消除密度分布的非重要值（0 <= BK <= 1）<numerics>。




n.breaks If plotcea=TRUE, n.breaks sets the number of histogram breaks <integer>.
如果plotcea = TRUE n.breaks，n.breaks设置<整数>直方图截断。




plotnull Logical value, whether to plot the null distribution (Default=TRUE).
plotnull逻辑值，是否要绘制的空分布（默认= TRUE），。




avnull If plotnull=TRUE, avnull takes the average null distribution (Default=TRUE).
avnull如果plotnull = TRUE时，avnull分销（默认值= TRUE），平均空。




nullcol If plotnull=TRUE, nullcol sets the color of the null distribution (Default="black").
nullcol如果plotnull = TRUE时，nullcol设置空分布的颜色（默认值=“黑”）。


值----------Value----------

Matrix with significant correlation values.
矩阵具有显着的相关值。


作者（S）----------Author(s)----------


Mauro Castro



参见----------See Also----------

cor p.adjust
corp.adjust


举例----------Examples----------



data(ER.deg)
#--- a gene expression matrix[---基因表达矩阵]
exp <- ER.deg$exp
#--- a sample from gx!! [---从GX的样本！]
idx <- sample(1:nrow(exp))[1:100]
exp <- exp[idx,]

res &lt;- cea(x=exp, nper=100, plot=FALSE, ptype=4) #ps set 'nper' for at least 1000[PS集NPER至少1000]


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