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

loveR

summarize(HTSanalyzeR)
summarize()所属R语言包：HTSanalyzeR

                                         Print summary information for an object of class GSCA or NWA
                                         打印GSCA或NWA的类的对象的摘要信息

                                         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 for objects of class GSCA or NWA,  this function prints a summary of information about the slots of these classes.
当类对象作为S4的方法实施GSCA或NWA，此函数打印有关这些类的插槽的信息摘要。

To use this function for objects of class GSCA or NWA:
使用此功能的类对象GSCA或NWA：

summarize(object, what="ALL")
总结（对象，什么=“ALL”）


用法----------Usage----------


summarize(object, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
an object. When this function is implemented as the S4 method of class GSCA or NWA, this argument is an object of class GSCA or NWA.  
一个对象。当此功能被实现为S4方法类GSCA或NWA，这种说法是一个类的对象GSCA或NWA。


参数：...
other arguments depending on class (see below for the arguments supported by  the method of class GSCA and NWA)  
其他类根据参数（见下面的类的方法GSCA和NWA支持的论据）


Details

详情----------Details----------

For an object of class GSCA, the key words are 'GSC'  (the slot 'listOfGeneSetCollections'), 'GeneList' (the slot 'geneList'), 'Hits' (the slot 'hits'), 'Para' (the slot 'para'),  'Result' (the slot 'result') and 'ALL' (all slots).
对于类GSCA，关键的词是“管治委员会（槽listOfGeneSetCollections”），“GeneList（槽geneList”），“点击”（槽点击）“，第一个对象（槽段“），”结果“（槽”结果“）和”所有“（所有插槽）。

For an object of class NWA, the key words include  'Pval' (the slot 'pvalue'), 'Phenotype' (the slot 'phenotype'), 'Interactome'  (the slot 'interactome'), 'Para' (the slot 'fdr'), 'Result' (the slot 'result')  and 'ALL' (all slots).
为对象的类NWA，关键词包括“PVAL（插槽”pvalue“），”表型“（槽”型“），”相互作用组（槽相互作用组“），”啪啦（槽FDR），“结果”（槽“结果”）和“所有”（所有插槽）。


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")

## End(Not run)[＃结束（不运行）]

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