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

loveR

permTest(SNPassoc)
permTest()所属R语言包：SNPassoc

                                        Permutation test analysis
                                         置换检验分析

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function extract the p values for permutation approach performed using scanWGassociation function
此功能的置换方法提取的p值进行scanWGassociation功能


用法----------Usage----------


   permTest(x, method="minimum", K)



参数----------Arguments----------

参数：x
a required object of class 'WGassociation' with the attribute 'permTest'. See details
所需的对象类的WGassociation的属性“permTest的”。查看详细资料


参数：method
statistic used in the permutation test. The default is 'minimum' but 'rtp' (rank truncated product) is also available.
统计信息中使用的置换试验。默认值是“最低”，但“RTP”（排名截断的产品）也可。


参数：K
number of the K most significant p values from the total number of test performed (e.g number of SNPs) used to compute the rank truncated product. This argument is only required when method='rtp'. See references
数目的K个最显着的p值的总的数量的测试执行（例如，数的单核苷酸多态性）用来计算秩截断制品。此参数时，只需要方法=“RTP”。见参考文献


Details

详细信息----------Details----------

This function extract the p values from an object of class 'WGassociation'. This object migth be obtained using  the funcion called 'scanWGassociation' indicating the number of permutations in the argument 'nperm'.
这个函数提取的p值对象的类的WGassociation“。在使用被称为“scanWGassociation的排列数在参数nperm”的funcion得到这个对象migth，。


值----------Value----------

An object of class 'permTest'.
对象类的permTest。

'print' returns a summary indicating the number of SNPs analyzed, the number of valid SNPs (those non-Monomorphic and  that pass the calling rate), the p value after Bonferroni correction, and the p values based on permutation approach.  One of them is based on considering the empirical percentil for the minimum p values, and the another one on assuming  that the minimum p values follow a beta distribution.
打印返回一个表示数的单核苷酸多态性进行分析总结，有效的单核苷酸多态性（那些非单形性的，并且通过调用率），P值经Bonferroni校正后，根据P值的排列方法。其中之一是基于考虑到经验percentil的最小p值，和另一个假设的最小p值遵循的β分布。

'plot' produces a plot of the empirical distribution for the minimum p values (histogram) and the expected distribution assuming a beta distribution. The corrected p value is also showed in the plot.
“图”产生的经验分布的最小p值（直方图）和β分布的期望分布假设的图。校正P值也显示在图中。

See examples for further illustration about all previous issues.
例子进一步说明所有问题。


参考文献----------References----------

Dudbridge F, Gusnanto A and Koeleman BPC. Detecting multiple associations in genome-wide studies.   Human Genomics, 2006;2:310-317.
Dudbridge F and Koeleman BPC. Efficient computation of significance levels for multiple associations in large studies of  correlated data, including genomewide association studies. Am J Hum Genet, 2004;75:424-435.
JR Gonzalez, L Armengol, X Sole, E Guino, JM Mercader, X Estivill, V Moreno. SNPassoc: an R package to perform whole genome association studies. Bioinformatics, 2007;23(5):654-5.

参见----------See Also----------

scanWGassociation
scanWGassociation


实例----------Examples----------



data(SNPs)
datSNP<-setupSNP(SNPs,6:40,sep="")
ans<-scanWGassociation(casco~1,data=datSNP,model="co",nperm=1000)

# pPerm&lt;-permTest(ans)[pPerm <-permTest（答）]
# print(pPerm)[打印（pPerm）]
# plot(pPerm)[图（pPerm）]



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。