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

loveR

fitNoPriorWithExclusion(SpeCond)
fitNoPriorWithExclusion()所属R语言包：SpeCond

                                         Fit the expression values profile with a mixture of normal components ignoring outliers
                                         一个正常的组成部分，忽视离群的混合物适合表达值的文件

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

firPrior performs a clustering of expression values for each gene profile using the mclust function ignoring the outliers (detected by the first step of the SpeCond prcedure) present in the SpecificOutlierStep1 argument . This results to a mixture of normal distribution components (from 1 to 3 components) fitting the expression values.
firPrior执行每个基因表达谱的表达，使用的mclust的函数忽略的离群值（由第一步SpeCond prcedure检测到）的SpecificOutlierStep1参数值的聚类。这个结果正态分布拟合表达式的值的组件（从1到3个组成部分）的混合物。


用法----------Usage----------


fitNoPriorWithExclusion(expressionMatrix, specificOutlierStep1 = FALSE,
param.detection = NULL, lambda = 1, beta = 0)



参数----------Arguments----------

参数：expressionMatrix
the expression value matrix, genes*conditions
表达式的值矩阵，基因*条件


参数：specificOutlierStep1
the list of outliers detected by the first step procedure, result of the getSpecificOutliersStep1 function or an attritube of the SpeCond result object. These outliers won't be taken into account for the mixture normal modelling performed by this function
检测离群的第一步程序，结果getSpecificOutliersStep1SpeCond结果对象功能或attritube名单。这些的离群将不考虑为正常的混合物通过此功能进行建模


参数：param.detection
the matrix of parameters as obtained by getDefaultParameter or createParamterMatrix. It must contain positive values for "lambda" and "beta". If NULL, the function getDefaultParameter will be used
获得由getDefaultParameter或createParamterMatrix参数矩阵。它必须包含“拉姆达”和“贝塔”正面的价值观。如果为NULL，函数getDefaultParameter将用于


参数：lambda
positive value, it influences the choice of models by affecting the selection of one, two or three normal distributions, thus introducing some weight on the effect of number of parameters to be defined. The default is 1, the model uses the BIC value taking into account the log-likelihood value
正面价值，它会影响车型的选择，影响选择一个，两个或三个正态分布，从而引进一些重效果被定义的参数的数量。默认值是1，该模型使用的BIC值，考虑到对数似然值


参数：beta
Should be equal to 0; prior is put on the variance determination of the normal distribution
应该等于0;之前是正态分布的方差决心


值----------Value----------


参数：fit2
list of the gene as first attributes, for each gene a list of three attributes:
列出的第一属性的基因，每个基因的三个属性的列表：


参数：G
number of normal components fitting the data
数据拟合正常的元件数目


参数：NorMixParam
the parameters of each normal component: proportion, mean and standard deviation for the gene
每一个正常的组成部分的参数：比例，平均和标准偏差的基因


参数：classification
the normal component id in  which the expression values of the gene are attributed
该基因的表达值是由于正常的组件ID


作者（S）----------Author(s)----------


Florence Cavalli, florence@ebi.ac.uk



参见----------See Also----------

fitPrior, SpeCond
fitPrior，SpeCond


举例----------Examples----------


library(SpeCond)
data(expressionSpeCondExample)
##Perform the SpeCond analysis step by step[＃通过的一步SpeCond分析一步]
param.detection=getDefaultParameter()
param.detection

fit1=fitPrior(expressionSpeCondExample, param.detection=param.detection)

specificOutlierStep1=getSpecificOutliersStep1(expressionSpeCondExample,
fit=fit1$fit1, param.detection, multitest.correction.method="BY",
prefix.file="run1_Step1", print.hist.pv=FALSE)

fit2=fitNoPriorWithExclusion(expressionSpeCondExample,
specificOutlierStep1=specificOutlierStep1,
param.detection=param.detection)

##then use getSpecificResult()[＃然后使用getSpecificResult的（）]

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。