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

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testOneGraph(DEGraph)
testOneGraph()所属R语言包：DEGraph

                                        Applies a serie of two-sample tests to each connected component
                                         适用于两样本测试意甲每个连接组件

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Applies a serie of two-sample tests to each connected component of a graph using various statistics.
两样本测试系列适用于使用各种统计图的每一个连接的组件。


用法----------Usage----------


testOneGraph(graph, data, classes, useInteractionSigns=TRUE, ..., verbose=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：graph
A graph object.
一个graph对象。


参数：data
A 'matrix' (size: number 'p' of genes x number 'n' of samples) of gene expression.
一个“矩阵”（大小：基因数目的p样品的数量xN）的基因表达。


参数：classes
A 'vector' (length: 'n') of class assignments.
一个“向量”（长度：N）的课堂作业。


参数：useInteractionSigns
A logical value indicating whether the sign of interaction should be taken into account.
一个logical值，该值指示是否应考虑采取互动的迹象。


参数：...
Further arguments to be passed to testOneConnectedComponent.
被传递到testOneConnectedComponent的进一步论据。


参数：verbose
If TRUE, extra information is output.
如果TRUE，输出额外的信息。


值----------Value----------

A structured list containing the p-values of the tests, the graph object of the connected component and the number of retained Fourier dimensions.
一个结构性的list包含测试的p值，graph连接组件对象和保留傅立叶尺寸的数量。


作者（S）----------Author(s)----------


Laurent Jacob, Pierre Neuvial and Sandrine Dudoit



参见----------See Also----------

testOneConnectedComponent()
testOneConnectedComponent（）


举例----------Examples----------


library("Rgraphviz")
library("KEGGgraph")
## library("NCIgraph")[＃库（“NCIgraph”）]

data("Loi2008_DEGraphVignette")
exprData <- exprLoi2008
classData <- classLoi2008
annData <- annLoi2008

rn <- rownames(exprData)

## Retrieve expression levels data for genes from one KEGG pathway[＃从一个KEGG通路的基因表达水平的数据检索]
graph <- grListKEGG[[1]]
pname <- attr(graph, "label")
print(pname)

## DEGraph T2 test[＃DEGraph T2检验]
resList <- testOneGraph(graph, exprData, classData, verbose=TRUE, prop=0.2)

## Largest connected component[＃最大的连接组件]
res <- resList[[1]]
gr <- res$graph

## individual t statistics[＃个人的t统计量]
shift <- apply(exprData, 1, FUN=function(x) {
  tt <- t.test(x[classData==0], x[classData==1])
  tt$statistic
})
names(shift) <- translateGeneID2KEGGID(names(shift))

## color palette[＃调色板]
if (require(marray)) {
  pal <- maPalette(low="red", high="green", mid="black", k=100)
} else {
  pal <- heat.colors(100)
}

## plot results[＃积结果]
dn <- getDisplayName(gr, shortLabel=TRUE)
mm <- match(translateKEGGID2GeneID(nodes(gr)), rownames(annData))
dn <- annData[mm, "NCBI.gene.symbol"]

pvg <- plotValuedGraph(gr, values=shift, nodeLabels=dn, qMax=0.95, colorPalette=pal, height=40, lwd=1, verbose=TRUE, cex=0.5)
title(pname)

txt1 <- sprintf("p(T2)=%s", signif(res$p.value[1], 2))
txt2 <- sprintf("p(T2F[%s])=%s", res$k, signif(res$p.value[2]))
txt <- paste(txt1, txt2, sep="\n")
stext(side=3, pos=1, txt)
if (require(fields)) {
  image.plot(legend.only=TRUE, zlim=range(pvg$breaks), col=pal, legend.shrink=0.3, legend.width=0.8, legend.lab="t-scores", legend.mar=3.3)
}

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