R语言 sdef包 Liver.Muscle()函数中文帮助文档(中英文对照)

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Liver.Muscle(sdef)
Liver.Muscle()所属R语言包：sdef

                                        Diabetes susceptibility in liver and skeletal muscle of mice.
                                         糖尿病易感性的小鼠肝脏和骨骼肌的。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This dataset contains two lists of p-values obtained from a publicly available experiment to evaluate differential expression between diabetes susceptibility in liver and skeletal muscle of obese and normal mice.
此数据集包含两个列表中的p-值获得一个公开的实验，以评估糖尿病易感性的肥胖和正常小鼠的肝脏和骨骼肌之间的差异表达。


用法----------Usage----------


data(Liver.Muscle)



格式----------Format----------

The format is: a matrix with 2912 rows and two columns. For each gene (row) it reports the p-values of being differentially expressed between obese and normal mice for the two tissues (columns).
的格式是：具有2912行和两列的矩阵。对于每个基因（行）的报告被肥胖和正常小鼠的两个组织（列）之间的差异表达的p-值。


源----------Source----------

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo, accession number GDS1443
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo，加入数GDS1443


参考文献----------References----------

Lan H, Rabaglia ME, Stoehr JP, Nadler ST et al. Gene expression profiles of non diabetic and diabetic obese mice suggest a role of hepatic lipogenic capacity in diabetes susceptibility. Diabetes 2003 Mar;52(3):688-700.

实例----------Examples----------


#data(Liver.Muscle)[数据（Liver.Muscle）]
#Th<- ratio(data=Liver.Muscle)[第 - 比率（数据Liver.Muscle）]

#Rh&lt;- baymod(iter=100,output.ratio=Th)[相对湿度< -  baymod（ITER = 100，output.ratio = TH）]

#MC&lt;- Tmc(iter=100,output.ratio=Th)[MC < -  TMC（ITER = 100，output.ratio = TH）]

#The gene names can be obtained using the command dimnames:[可以得到的基因名称使用命令dimnames：]
#feat.names = dimnames(Liver.Muscle)[[1]][feat.names = dimnames（Liver.Muscle）[[1]]]
#feat.lists &lt;- extractFeatures.R(output.ratio=Th,output.bay=Rh,feat.names=feat.names,h=NULL)[feat.lists < -  extractFeatures.R（output.ratio = TH，output.bay =铑，feat.names = feat.names，H = NULL）]
#feat.lists.T &lt;- extractFeatures.T(output.ratio=Th,feat.names=feat.names)[feat.lists.T < -  extractFeatures.T（output.ratio = TH，feat.names = feat.names）]

#output.table &lt;- createTable(output.ratio=Th,output.bay=Rh)[output.table < -  CREATETABLE（output.ratio = TH，output.bay = RH）]


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