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R语言 SPA3G包 SPA()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-30 12:07:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
SPA(SPA3G)
SPA()所属R语言包:SPA3G

                                         run SPA
                                         运行SPA

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

SPA function for testing overall genetic effect and ineraction effect of a pair of genes.
SPA用于测试整体遗传效应和ineraction效果对基因功能。


用法----------Usage----------


SPA(Y, G, g.size, cutoff = 0.05, par = NULL, est.alt = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数:Y
numerical vector: phenotype values.  
数值向量:表型值。


参数:G
matrix: genotypes of the gene pair, where columns are SNP markers and rows are samples.  
矩阵基因型的基因对,其中列SNP标记和行样品。


参数:g.size
numerical vector: with two elements indicating number of SNP markers in each gene of the gene pair.  
数值向量数量的基因对每个基因中的SNP标记,表示两个元素。


参数:cutoff
numerical value: cutoff for the overall test pvalue indicating when to perform interaction test.  
数值:截止指示进行互动测试的整体测试P值。


参数:par
numerical vector: initial values of variance components under null model of interaction test  
数值向量:空互动的测试模型下方差分量的初始值


参数:est.alt
logical: if TRUE estimate variance comonents under the full model.   
逻辑如果TRUE的估计方差comonents的,根据完整的模型。


Details

详细信息----------Details----------

SPA implements the model based kernel machine method for testing gene-centric gene-gene interaction of Li, S and Cui, Y. (2012). SPA takes a numerical vector as phenotypes and a numerical data matrix of SNP markers as columns and rows as samples. Markers  in two genes are ordered as (gene 1, gene 2) and combined together into one matrix.
SPA实现基于模型的核心机基因为中心的李,S和崔,Y.(2012年)的基因 - 基因交互作用的测试方法。 SPA采用数字矢量表型和数值数据矩阵的列和行作为样本的SNP标记。标记是有序的两个基因(基因,基因2),并结合成一个矩阵。

This function performs overall genetic effect test and interaction effect test as judged by users. Variance components can also be estimated by setting alt.est=TRUE.
此功能进行的整体遗传效应测试和互作效应试验作为判断用户。方差分量还可以通过以下来估计设置alt.est = TRUE。

For a detailed description of usage, input and output, see the example.  
如需使用,输入和输出的详细描述,请参见例如。


值----------Value----------


参数:test.overall
results of the overall test
整体测试结果


参数:test.interaction
results of the interaction test
的相互作用试验的结果


参数:parameter.est.alter
estimates of variance components under the full model
下全模型的方差分量估计


(作者)----------Author(s)----------



Yuehua Cui<cui@stt.msu.edu>
Shaoyu Li<shaoyu.li@stjude.org>




参考文献----------References----------



实例----------Examples----------




## The function is currently defined as[#功能目前被定义为]
function (Y, G, g.size, cutoff = 0.05, par = NULL, est.alt = FALSE)
{
    L1 <- g.size[1]
    L2 <- g.size[2]
    Gene1 <- G[, 11]
    Gene2 <- G[, (L1 + 1):ncol(G)]
    w1 <- rep(1, L1)
    w2 <- rep(1, L2)
    K1 <- KERNEL(Gene1, w1)
    K2 <- KERNEL(Gene2, w2)
    K3 <- K1 * K2
    test_o <- Score.Test.Overall(Y, K1, K2, K3)
    if (test_o$p.value < cutoff) {
        if (is.null(par)) {
            grid <- c(0, 1e-05, 1e-04, 0.001, 0.01, 0.1, 1)
            test_i <- est <- vector("list", length(grid))
            for (i in 1:length(grid)) {
                initials <- c(var(Y), rep(grid[i], 2))
                test_i[[i]] <- Score.Test.Interact(Y, K1, K2,
                  K3, initials, method = "BFGS", test = TRUE)
            }
        }
        if (!is.null(par)) {
            initials <- par
            test_i <- list(Score.Test.Interact(Y, K1, K2, K3,
                initials, method = "BFGS", test = TRUE))
        }
        test.lr <- c()
        for (i in 1:length(test_i)) {
            test.lr[i] <- test_i[[i]]$restricted.logLik
        }
        test_int <- test_i[[which.max(test.lr)]]
        if (est.alt) {
            initials <- c(test_int$VCs, 0)
            est_res <- Score.Test.Interact(Y, K1, K2, K3, initials,
                method = "BFGS", test = FALSE)
            res <- list(test.overall = test_o, test.interaction = test_int,
                parameter.est.alter = est_res)
        }
        else {
            res <- list(test.overall = test_o, test.interaction = test_int)
        }
    }
    else {
        res <- list(test.overall = test_o)
    }
    return(res)
  }

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。
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