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R语言 apComplex包 yNameTAP complexes()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-25 12:03:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
yNameTAP complexes(apComplex)
yNameTAP complexes()所属R语言包:apComplex

                                        TAP data complex estimates using standard gene names
                                         挖掘复杂的估计数据,使用标准的基因名称

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Affiliation matrices with rows corresponding to proteins and columns corresponding to complexes.
行相应的蛋白质和列对应的复合物的隶属矩阵。


用法----------Usage----------


data(yNameTAP)



Details

详情----------Details----------

These are the results from an analysis of the TAP data (Gavin et al., 2002) by Scholtens and Gentleman (2004) and Scholtens, Vidal, and Gentleman (submitted). These estimates were constructed using findComplexes with a sensitivity  parameter of .75, specificity of .995, and Beta=-0.2 for externally derived similarity measure based on Gene Ontology cellular component annotation (see Scholtens and Gentleman (2004)).
这些都是从数据Scholtens和绅士(2004)和Scholtens,维达尔和绅士(提交)的TAP(加文等,2002)的分析结果。这些估计使用findComplexes.75,.995特异性,和β= -0.2敏感性参数与外部派生的相似基因本体论的单元成分的注解(请参阅Scholtens和绅士(2004))为基础的措施。

yNameTAP contains 260 multi-bait-multi-edge complex estimates.
yNameTAP包含260多饵多边缘的复杂估计。


源----------Source----------

Scholtens D and Gentleman R.  Making sense of high-throughput protein-protein interaction data.  Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology 3, Article 39 (2004).
scholtens D和绅士河高通量蛋白质相互作用数据的意义。统计中的应用遗传学和分子生物学3,第39条(2004年)。

Scholtens D, Vidal M, and Gentleman R.  Local modeling of global interactome networks.  Bioinformatics 21, 3548-3557 (2005).
scholtensð,维达尔男,绅士R.全球相互作用组网络的局部造型。生物信息学21,3548-3557(2005)。


参考文献----------References----------

systematic analysis of protein complexes.  Nature 415, 141-147 (2002).

参见----------See Also----------

TAP, TAPgraph,
TAP,TAPgraph


举例----------Examples----------


data(yNameTAP)
yNameTAP[1:10,1:3]



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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。
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