plotComplex(apComplex)
plotComplex()所属R语言包:apComplex
Render complex estimates
渲染复杂的估计
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
plotComplex renders complex estimates from the apComplex algorithm using Rgraphviz.
plotComplex从使用Rgraphviz算法apComplex呈现复杂的估计。
用法----------Usage----------
plotComplex(complexMembers,g,VBs,VPs,geneName=FALSE,baitColor="yellow",preyColor="white",recipLineColor="red",unrecipBBLineColor="blue",unrecipBPLineColor="gray",y="neato")
参数----------Arguments----------
参数:complexMembers
A character vector of proteins composing a complex estimate.
特征向量的蛋白质构成一个复杂的估计。
参数:g
An object of class graph, the full bait-prey graph of AP-MS data used in analysis. complexMembers must be a subset of the node names of g.
一个对象类图,充分诱饵捕食的AP-MS分析中使用的数据图表。 complexMembers必须是g的节点名称的一个子集。
参数:VBs
A vector of viable baits used in the AP-MS experiment.
一个AP-MS实验中使用的可行的诱饵向量。
参数:VPs
A vector of viable prey used in the AP-MS experiment.
一个可行的猎物AP-MS实验中使用的向量。
参数:geneName
A logical indicating whether or not nodes should be plotted with common gene names as labels rather than systematic names.
逻辑表示与否的节点应绘制标签系统的名称,而不是常见的基因名称。
参数:baitColor
Color of bait nodes.
色饵节点。
参数:preyColor
Color of prey nodes.
色猎物节点。
参数:recipLineColor
Color of edges connecting baits which both detected each other as prey </table>
连接诱饵边缘的颜色,这两个发现猎物</表>互相
参数:unrecipBBLineColor
Color of edges connecting baits in which one bait finds the other as prey but not vice versa.
颜色边缘连接诱饵,在其中一个诱饵发现其他猎物,但不反之亦然。
参数:unrecipBPLineColor
Color of edges extending from baits to proteins that were only used as prey, hence reciprocity is not possible.
延长诱饵蛋白作为猎物,只用边的颜色,因此互惠是不可能的。
参数:y
Layout of plot
图布局
Details
详情----------Details----------
This is a simple function for plotting complex estimates resulting from the apComplex algorithm. Giving the upcoming changes in Rgraphviz, it will likely be changed substantially.
这是一个简单的函数绘制从造成的apComplex算法的复杂估计。给予在Rgraphviz即将到来的变化,它可能会发生重大变化。
值----------Value----------
A plotted graph of the complex estimate subgraph.
一个绘制复杂的估计子图。
作者(S)----------Author(s)----------
Denise Scholtens
参考文献----------References----------
interaction data. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology 3, Article 39 (2004).
networks. Bioinformatics 21, 3548-3557 (2005).
参见----------See Also----------
findComplexes
findComplexes
举例----------Examples----------
data(apEX)
data(apEXG)
PCMG2 <- findComplexes(apEX,sensitivity=.7,specificity=.75)
PCMG2sorted <- sortComplexes(PCMG2,apEX)
VBs <- rownames(apEX)
VPs <- setdiff(colnames(apEX),VBs)
plotComplex(PCMG2sorted$MBME[[1]],g=apEXG,VBs=VBs, VPs=VPs)
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