R语言 genefu包 subtype.cluster.predict()函数中文帮助文档(中英文对照)

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subtype.cluster.predict(genefu)
subtype.cluster.predict()所属R语言包：genefu

                                         Function to identify breast cancer molecular subtypes using the Subtype Clustering Model
                                         功能识别乳腺癌分子亚型使用亚型聚类模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function identifies the breast cancer molecular subtypes using a Subtype Clustering Model fitted by subtype.cluster.
此功能可识别乳腺癌安装subtype.cluster使用子类型的聚类分析模型的分子亚型。


用法----------Usage----------


subtype.cluster.predict(sbt.model, data, annot, do.mapping = FALSE,
  mapping, do.prediction.strength = FALSE,
  do.BIC = FALSE, plot = FALSE, verbose = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：sbt.model
Subtype Clustering Model as returned by subtype.cluster.  
亚型和聚类分析模型返回subtype.cluster的。


参数：data
Matrix of gene expressions with samples in rows and probes in columns, dimnames being properly defined.  
矩阵中的行和列的探针样品的基因表达，dimnames被正确定义。


参数：annot
Matrix of annotations with at least one column named "EntrezGene.ID", dimnames being properly defined.  
矩阵至少有一列名为“EntrezGene.ID”的注释，dimnames被正确定义。


参数：do.mapping
TRUE if the mapping through Entrez Gene ids must be performed (in case of ambiguities, the most variant probe is kept for each gene), FALSE otherwise.  
TRUE如果通过Entrez基因ID的映射必须执行（含糊不清的情况下，每个基因保存最变种探针），FALSE否则。


参数：mapping
Matrix with columns "EntrezGene.ID" and "probe" used to force the mapping such that the probes are not selected based on  their variance.  
列“EntrezGene.ID”和“探针”使用强制映射探针没有被选中，根据其方差矩阵。


参数：do.prediction.strength
TRUE if the prediction strength must be computed (Tibshirani and Walther 2005), FALSE otherwise.  
TRUE如果预测强度必须计算（Tibshirani和瓦尔特2005年），FALSE否则。


参数：do.BIC
TRUE if the Bayesian Information Criterion must be computed for number of clusters ranging from 1 to 10, FALSE otherwise.  
TRUE如果必须为数字聚类从1到10不等，FALSE否则计算贝叶斯信息准则。


参数：plot
TRUE if the patients and their corresponding subtypes must be plotted, FALSE otherwise.  
TRUE如果病人及其相应的亚型，必须绘制，FALSE否则。


参数：verbose
TRUE to print informative messages, FALSE otherwise.  
TRUE打印翔实的消息，FALSE否则。


值----------Value----------


参数：subtype
Subtypes identified by the Subtype Clustering Model. Subtypes can be either "ER-/HER2-", "HER2+" or "ER+/HER2-".
亚型鉴定亚型聚类分析模型。亚型或者“ER-/HER2-”，“的HER2 +”或“ER阳性/ HER-2”。


参数：subtype.proba
Probabilities  to belong to each subtype estimated by the Subtype Clustering Model.
概率属于由亚型聚类模型估计每个亚型。


参数：prediction.strength
Prediction strength for subtypes.
subtypes强度预测。


参数：BIC
Bayesian Information Criterion for the Subtype Clustering Model with number of clusters ranging from 1 to 10.
贝叶斯信息标准的数字聚类从1到10的亚型聚类分析模型。


参数：subtype2
Subtypes identified by the Subtype Clustering Model using AURKA to discriminate low and high proliferative tumors. Subtypes can be either "ER-/HER2-", "HER2+", "ER+/HER2- High Prolif" or "ER+/HER2- Low Prolif".
亚型鉴定亚型聚类模型使用AURKA区分高，低增生性肿瘤。亚型可无论是“ER-/HER2-”的HER2 +“，”ER阳性/ HER-2高增殖“或”ER / HER-2低增殖“。


参数：subtype.proba2
Probabilities to belong to each subtype (including discrimination between lowly and highly proliferative ER+/HER2- tumors, see subtype2) estimated by the Subtype Clustering Model.
概率属于每个亚型（包括卑微和高度增殖ER + / HER-2的肿瘤之间的歧视，看到subtype2）亚型聚类分析模型的估计。


参数：prediction.strength2
Prediction strength for subtypes2.
subtypes2强度预测。


参数：module.scores
Matrix containing ESR1, ERBB2 and AURKA module scores.
矩阵包含ESR1，ErbB2和AURKA模块分数。


参数：mapping
Mapping if necessary (list of matrices with 3 columns: probe, EntrezGene.ID and new.probe).
如果有必要的映射（3列的矩阵列表：探针，EntrezGene.ID和new.probe）。


作者（S）----------Author(s)----------



Benjamin Haibe-Kains




参考文献----------References----------





参见----------See Also----------

subtype.cluster, scmod1.robust, scmod2.robust
subtype.cluster，scmod1.robust，scmod2.robust


举例----------Examples----------


## load Subtype Clustering Model fitted on VDX[＃负载亚型VDX的聚类分析模型上安装]
data(scmod1.robust)
## load NKI data[＃负载NKI日经指数数据]
data(nkis)
## Subtype Clustering Model fitted on VDX and applied on NKI[＃亚型VDX的研究和应用安装在NKI日经指数的聚类分析模型]
scmod1.nkis <- subtype.cluster.predict(sbt.model=scmod1.robust, data=data.nkis,
  annot=annot.nkis, do.mapping=TRUE,
  do.prediction.strength=FALSE, do.BIC=FALSE, plot=TRUE, verbose=TRUE)
table(scmod1.nkis$subtype)

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