R语言 sigPathway包 calculate.GSEA()函数中文帮助文档(中英文对照)

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calculate.GSEA(sigPathway)
calculate.GSEA()所属R语言包：sigPathway

                                        Calculate 2-sided statistics based on the GSEA algorithm
                                         计算对的GSEA算法为基础的双面统计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculates the 2-sided statistics based on the GSEA algorithm.
计算双面对的GSEA算法为基础的统计。


用法----------Usage----------


calculate.GSEA(tab, phenotype, gsList, nsim = 1000,
               verbose = FALSE, alwaysUseRandomPerm = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：tab
a numeric matrix of expression values, with the rows and columns representing probe sets and sample arrays, respectively
数字矩阵表达式的值，代表探针台和样品阵列的行和列，分别为


参数：phenotype
a numeric or character vector indicating the phenotype
一个数字或字符向量表示型


参数：gsList
a list containing three vectors from the output of the selectGeneSets function
一个列表，其中包含三个向量从selectGeneSets函数的输出，


参数：nsim
an integer indicating the number of permutations to use
一个整数，指示的使用数量排列


参数：verbose
a boolean to indicate whether to print debugging messages to the R console
一个布尔值，指示是否打印调试消息的R控制台


参数：alwaysUseRandomPerm
a boolean to indicate whether the algorithm can use complete permutations for cases where nsim is greater than the total number of unique permutations possible with the phenotype vector
一个布尔值，表明该算法是否可以使用完整的情况排列nsim是phenotype向量大于独特的排列总数可能


Details

详情----------Details----------

This function assumes 2 distinct types of phenotypes in the data. It calculates a variant of the GSEA statistics (Mootha et al.) with the following modifications: (a) GSEA was changed from a 1-sided to a 2-sided approach. (b) The 2-group t-statistics is used as the difference metric.
这个函数假设2不同类型的数据的表型。它计算GSEA统计以下修改（Mootha等）的一个变种：（一），GSEA，从1双面改为2片面做法。 （二），2组t-统计量作为度量的差异。

The function also normalizes the GSEA statistic and calculates the corresponding q-values for each gene set as described in Tian et al. (2005)  The function's output can be used for further analysis in other functions such as rankPathways.NGSk or getPathwayStatistics.NGSk.
的功能也规范了的GSEA统计和计算田等设置为每个基因对应的Q值。 （2005）函数的输出，可用于进一步分析等功能，如rankPathways.NGSk或getPathwayStatistics.NGSk。


值----------Value----------

A list containing
一份列表，列出


参数：ngs
number of gene sets
基因组数


参数：nsim
number of permutations performed
数进行排列


参数：t.set
a numeric vector of Tk statistics
Tk的统计的数字向量


参数：t.set.new
a numeric vector of NTk statistics
NTK统计的数字向量


参数：p.null
the proportion of nulls
空值的比例


参数：p.value
a numeric vector of p-values
数字向量的p值


参数：q.value
a numeric vector of q-values
数字向量的Q值


作者（S）----------Author(s)----------


Lu Tian, Peter Park, and Weil Lai



参考文献----------References----------

Lehar J., Puigserver P., Carlsson E., Ridderstrale M., Laurila E., Houstis N., Daily M.J., Patterson N., Mesirov J.P., Golud T.R., Tamayo P., Spiegelman B., Lander E.S., Hirshhorn J.N., Altshuler D., Groop L.C.  (2003)  PGC-1alpha-responsive genes involved in oxidative phosphorylation are coordinately downregulated in human diabetes. Nature Genetics, 34, 267-73.
P.J. (2005)  Discovering statistically significant pathways in expression profiling studies.  Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 102, 13544-9.

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