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

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getInteraction(SLGI)
getInteraction()所属R语言包：SLGI

                                        Count genetic interactions within and between cellular
                                         计数单元内和之间的遗传相互作用

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Count the number of genetic interactions within and between the elements of the interactome.
计数的数量和基因之间的相互作用组元素的相互作用。


用法----------Usage----------


getInteraction(iMat, universe, interactome)



参数----------Arguments----------

参数：iMat
Interaction matrix. Each entry has value 0 or 1, representing positive or negative interaction of corresponding pairs of row and column, respectively.
相互作用矩阵。每个条目都有值0或1，表示积极或消极的相互作用相应的对行和列分别。


参数：universe
Character vector of gene names, e.g., array genes used in synthetic genetic array experiments (SGA)
合成基因阵列实验中使用的基因名称，例如，基因阵列（SGA）的特征向量


参数：interactome
Adjacency matrix where row are gene names and columns are cellular organizational units.  
其中行是基因名称和列的邻接矩阵是单元组织单位。


值----------Value----------

The returned value is a list of 2 matrices:
返回的值是2矩阵列表：


参数：bwMat
A interaction matrix that corresponds to the  cellular organizational units interaction matrix where row and columns a organizational units names and the value inside the matrix are the number of genetic interactions they share.
一个互动矩阵，对应于蜂窝组织单位的相互作用矩阵的行和列的组织单位名称和矩阵内的值是他们共同的遗传相互作用。


参数：CDs
Subset of the input interactome that shares interactions.
输入，共享互动的相互作用组的子集。


作者（S）----------Author(s)----------


N. LeMeur



举例----------Examples----------


##Create the genetic interaction matrix[＃创建的遗传相互作用矩阵]
gInt <- sample(c(0, 1), 25, TRUE)
iMat  <- matrix(gInt, nrow=5, ncol=5, dimnames=list(letters[1:5],letters[4:8]))

##Create the interactome[＃创建的相互作用组]
cInt <- sample(c(0,1),30, TRUE)
interactome  <- matrix(cInt, nrow=6, ncol=5,dimnames=list(letters[2:7],LETTERS[1:5]))

## Reduce the genetic interaction matrix to match the gene present in[＃减少匹配的基因存在于遗传相互作用矩阵]
## the interactome[＃在相互作用组]
reducediMat <- gi2Interactome(iMat, interactome)

## Get the interaction[＃获取的相互作用]
prey <- letters[1:20]
myInteraction <- getInteraction(reducediMat, prey, interactome)

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