getTopGeneSets(HTSanalyzeR)
getTopGeneSets()所属R语言包：HTSanalyzeR
Select top significant gene sets from GSEA results
选择GSEA结果的顶部显着的基因集
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This is a generic function.
这是一个通用的功能。
When implemented as the S4 method of class GSCA, this function selects top significant gene sets from GSEA results for user-specified gene collections. If 'ntop' is given, then top 'ntop' significant gene sets in gene set collections 'gscs' will be selected and their names will be returned. If 'allSig=TRUE', then all significant (adjusted p-value < 'pValueCutoff' see help("analyze")) gene sets will be selected and their names will be returned.
当作为的S4类方法实现GSCA，此功能选择从用户指定的基因集合GSEA结果的顶部显着的基因集。如果NTOP“，然后顶ntop的”显着的基因设定在基因组集合“GSCS将被选中，他们的名字将被退回。如果allSig = TRUE“，则所有显着（调整p值<pValueCutoff见帮助（”分析“））基因组将被选中，他们的名字将被退回。
To use this function for objects of class GSCA:
使用此功能的类对象GSCA：
getTopGeneSets(object, resultName, gscs, ntop=NULL, allSig=FALSE)
getTopGeneSets（对象，resultName，GSCS，NTOP = NULL，allSig = FALSE）
用法----------Usage----------
getTopGeneSets(object, ...)
参数----------Arguments----------
参数：object
an object. When this function is implemented as the S4 method of class GSCA, this argument is an object of class GSCA.
一个对象。作为的S4类方法实现此功能时，GSCA，这种说法是一种类GSCA的对象。
参数：...
other arguments (see below for the arguments supported by the method of class GSCA)
其他参数（见下面的类GSCA方法支持的论据）
值----------Value----------
a list of character vectors, each of which contains the names of top significant gene sets for each gene set collection
的特征向量，其中每个都包含顶级显著基因的名称设置为每个基因组的集合
作者（S）----------Author(s)----------
Xin Wang <a href="mailto:xw264@cam.ac.uk">xw264@cam.ac.uk</a>
举例----------Examples----------
## Not run: [＃无法运行：]
library(org.Dm.eg.db)
library(KEGG.db)
##load data for enrichment analyses[＃加载富集分析数据。]
data("KcViab_Data4Enrich")
##select hits[＃选择点击]
hits <- names(KcViab_Data4Enrich)[which(abs(KcViab_Data4Enrich) > 2)]
##set up a list of gene set collections[＃建立一个基因组的集合列表]
PW_KEGG <- KeggGeneSets(species = "Dm")
gscList <- list(PW_KEGG = PW_KEGG)
##create an object of class 'GSCA'[＃创建一个对象类“GSCA]
gsca <- new("GSCA", listOfGeneSetCollections=gscList, geneList =
KcViab_Data4Enrich, hits = hits)
##print summary of gsca[＃打印的gsca摘要]
summarize(gsca)
##do preprocessing (KcViab_Data4Enrich has already been preprocessed)[＃做预处理（KcViab_Data4Enrich已经被预处理）]
gsca <- preprocess(gsca, species="Dm", initialIDs = "Entrez.gene",
keepMultipleMappings = TRUE, duplicateRemoverMethod = "max",
orderAbsValue = FALSE)
##print summary of gsca again[＃打印总结的gsca再次]
summarize(gsca)
##do hypergeometric tests and GSEA[＃做超几何测试和GSEA]
gsca <- analyze(gsca, para = list(pValueCutoff = 0.05, pAdjustMethod
= "BH", nPermutations = 1000, minGeneSetSize = 100,exponent = 1))
##print summary of results[＃打印结果摘要]
summarize(gsca, what="Result")
##print top significant gene sets in GO.BP[＃打印顶端在GO.BP的显著基因集]
topPWKEGG<-getTopGeneSets(gsca, "GSEA.results", "PW_KEGG", allSig=TRUE)
## End(Not run)[＃结束（不运行）]
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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。
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发表于 2012-2-25 21:55:14
