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

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HeatmapRankings(GeneSelector)
HeatmapRankings()所属R语言包：GeneSelector

                                        Heatmap of genes and rankings
                                         基因和排名的热图

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Cluster genes and repeated rankings simultaneously based on a data matrix of ranks whose columns correspond to rankings and whose rows correspond to genes. The main goal is to compare different ranking procedures and to examine whether there are differences among them. Up to now, the Euclidean metric and complete-linkage clustering is used to generate
同时基于数据矩阵的行列，其列对应的排名和他们的行对应的基因簇基因和重复排名。其主要目的是比较不同的排名程序，并研究它们之间是否有差异。到现在为止，使用欧氏度量和完整的联动聚类生成


用法----------Usage----------


HeatmapRankings(RR, ind=1:100)



参数----------Arguments----------

参数：RR
An object of class RepeatedRanking, usually generated from a call to MergeMethods.
一个类RepeatedRanking的对象，通常调用到MergeMethods从产生。


参数：ind
A vector of gene indices whose ranks are used to generate the heatmap. The number of elements should not be too large (not greater than 500) due to high time- and memory requirements.
一个向量的基因指标，其使用产生的热图的行列。元素的数量不宜过大（不大于500）由于高时间和内存的要求。


值----------Value----------

A heatmap (plot).
一个热图（图）。


作者（S）----------Author(s)----------


Martin Slawski <br>
Anne-Laure Boulesteix



参考文献----------References----------

Dudoit, S. (editors), 2005.<br> Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor, Chapter 10: Visualizing Data.

举例----------Examples----------


## Load toy gene expression data[＃加载玩具基因表达数据]
data(toydata)
### class labels[＃＃类的标签]
yy <- toydata[1,]
### gene expression[＃＃基因表达]
xx <- toydata[-1,]
### Get Rankings from five different statistics[＃获取来自五个不同的统计排名]
ordinaryT <- RankingTstat(xx, yy, type="unpaired")
baldilongT <- RankingBaldiLong(xx, yy, type="unpaired")
samT <- RankingSam(xx, yy, type="unpaired")
wilc <- RankingWilcoxon(xx, yy, type="unpaired")
wilcebam <- RankingWilcEbam(xx, yy, type="unpaired")
merged <- MergeMethods(list(ordinaryT, baldilongT, samT, wilc, wilcebam))
### plot the heatmap[＃绘制的热图]
HeatmapRankings(merged, ind=1:100)

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