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

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computeDrStat(RTopper)
computeDrStat()所属R语言包：RTopper

                                        Computes gene-to-phenotype associations scores
                                         计算基因表型协会分数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

computeDrStat Computes gene-to-phenotype associations scores, using as input the output from convertToDr.
computeDrStat计算基因表型协会的分数，作为输入输出从convertToDr。


用法----------Usage----------


computeDrStat(data, columns = c(1ncol(data)-1)), method = "dev", integrate = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：data
a list of data.frames containing genomic measurements. Each element of dataIntersection must account for the same set of patients(columns) and genes (rows)
含基因组测量data.frames。每个dataIntersection元素必须考虑相同的一组患者（列）和基因（行）


参数：columns
a data.frame indicating patients' phenotypic class
数据框，说明患者的表型类


参数：method
character, the number of genomic platforms
性格，基因组平台的数量;


参数：integrate
logical, wheter to integrate the gene-to-phenotype scores across platform or return separates scores for each platform
逻辑，wheter整合跨平台或回报的基因表型的分数分数为每个平台分开


Details

详情----------Details----------

This function allows computing gene-to-phenotype association scores, using as input the gene-centered list produced by computeDr. The computeDrStat function works separately on each gene-centered data.frame  created by the convertToDr function, assuming that the phenotype information is stored in the last column named "response". It is possible computing both separate association scores for each platform, as well as an integrated score, as specified by the integrate arguments. There are currently three methods available for obtaining the scores (see Tyekucheva et al, manuscript under review), as specified by the methods argument:
此功能允许计算基因表型的关联分数，作为输入使用computeDr生产基因中心的名单。 computeDrStat函数convertToDr函数创建的每个基因为中心的数据框分开，假设型信息存储在名为"response"最后一列。这是可能的计算，同时为每个平台单独协会分数，以及integrate参数指定的综合得分。目前有三种方法可用于取得的成绩（见审查手稿等，Tyekucheva），methods参数指定：

"dev": this approach computes the score as the difference of deviances;
"dev"：这种方法计算得分为的deviances差异;

"aic": this approach computes the score as the Akaike information criterion  for model selection;
"aic"：这种方法计算Akaike信息标准模型选择的得分;

"bic": this approach computes the score as the penalized likelihood ratio;
"bic"：这种方法计算作为惩罚似然比得分;


值----------Value----------

A list of named vectors containing separate or integrared gene-to-phenotype association scores.
含有单独或integrared的基因表型的关联分数的命名向量名单。


作者（S）----------Author(s)----------


Luigi Marchionni <a href="mailto:marchion@jhu.edu">marchion@jhu.edu</a>



参考文献----------References----------

"Integrating diverse genomic data using gene sets." Manuscript submitted.

举例----------Examples----------



###load data[＃＃加载数据]
data(exampleData)

###convert[＃＃转换]
dataDr <- convertToDr(dat, pheno, 4)

###compute the integrated score[＃计算综合得分]
bicStatIntegrated <- computeDrStat(dataDr, columns = c(1:4), method="bic", integrate = TRUE)

###compute separate scores for each genomic platform[＃计算每个基因组平台独立评分]
bicStatSeparate <- computeDrStat(dataDr, columns = c(1:4), method="bic", integrate = FALSE)

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