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

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发表于 2012-2-25 19:00:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
errRates(GeneSelectMMD)
errRates()所属R语言包:GeneSelectMMD

                                         Calculating FDR, FNDR, FPR, and FNR for a real microarray data set
                                         一个真正的微阵列数据计算FNDR,玻璃钢,FDR,和FNR设置

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculating FDR, FNDR, FPR, and FNR for a real microarray data set based on the mixture of marginal distributions.
FDR,FNDR,玻璃钢,混合的边际分布的基础上成立一个真正的微阵列数据的FNR计算。


用法----------Usage----------


errRates(obj.gsMMD)



参数----------Arguments----------

参数:obj.gsMMD
an object returned by gsMMD, gsMMD.default, gsMMD2, or gsMMD2.default  
返回的对象gsMMD,gsMMD.default,gsMMD2或gsMMD2.default


Details

详情----------Details----------

We first fit the real microarray data set by the mixture of  marginal distributions. Then we calculate the error rates based on the posterior distributions of a gene belonging to a gene cluster given its gene profiles. Please refer to Formula (7) on the page 6 of the paper listed in the Reference section.
我们首先满足真正的微阵列数据集由边缘分布的混合物。然后,我们计算错误率的基础上属于一个基因的一个基因簇基因型材的后验分布。请参考公式(7)第6页上的“参考”部分中列出的文件。


值----------Value----------

A vector of 4 elements:
4个元素的向量:


参数:FDR
the percentage of nondifferentially expressed genes among selected genes.
选定的基因之间nondifferentially基因表达的百分比。


参数:FNDR
the percentage of differentially expressed genes among unselected genes.
未选中的基因之间的差异表达基因的百分比。


参数:FPR
the percentage of selected genes among nondifferentially expressed genes
选定的基因之间nondifferentially基因表达的百分比


参数:FNR
the percentage of un-selected genes among differentially expressed genes
联合国选定的基因差异表达的基因之间的比例


作者(S)----------Author(s)----------



Weiliang Qiu <a href="mailto:stwxq@channing.harvard.edu">stwxq@channing.harvard.edu</a>,
Wenqing He <a href="mailto:whe@stats.uwo.ca">whe@stats.uwo.ca</a>,
Xiaogang Wang <a href="mailto:stevenw@mathstat.yorku.ca">stevenw@mathstat.yorku.ca</a>,
Ross Lazarus <a href="mailto:ross.lazarus@channing.harvard.edu">ross.lazarus@channing.harvard.edu</a>




参考文献----------References----------

A Marginal Mixture Model for Selecting Differentially Expressed Genes across Two Types of Tissue Samples. The International Journal of Biostatistics. 4(1):Article 20. http://www.bepress.com/ijb/vol4/iss1/20

举例----------Examples----------


  ## Not run: [#无法运行:]
    library(ALL)
    data(ALL)
    eSet1 <- ALL[1:100, ALL$BT == "B3" | ALL$BT == "T2"]
   
    mem.str <- as.character(eSet1$BT)
    nSubjects <- length(mem.str)
    memSubjects <- rep(0,nSubjects)
    # B3 coded as 0, T2 coded as 1[B3的编码为0,T2的编码为1]
    memSubjects[mem.str == "T2"] <- 1
   
    obj.gsMMD <- gsMMD(eSet1, memSubjects, transformFlag = TRUE,
      transformMethod = "boxcox", scaleFlag = TRUE, quiet = FALSE)
    round(errRates(obj.gsMMD), 3)
  
## End(Not run)[#结束(不运行)]

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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