R语言 joda包 deregulation.p.values()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

deregulation.p.values(joda)
deregulation.p.values()所属R语言包：joda

                                         Calculating deregulation p-values using resampling method.
                                         放松管制的p值计算，使用重采样方法。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Deregulation p-values based on deregulation scores.
放松管制放松管制分数为基础的p值。


用法----------Usage----------


deregulation.p.values(data.1, beliefs.1, model.1, data.2, beliefs.2, model.2, N=100, verbose=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：data.1, data.2
Matrices of log expression ratios perturbation vs control, for the genes (rows), in the perturbations of the regulators (columns). See differential.probs for more details.  
（行）的基因，在监管机构（列）的扰动，log中表达率扰动对控制矩阵。看到differential.probs更多细节。


参数：beliefs.1, beliefs.2
Lists of beliefs. See differential.probs for more details.  
信仰名单。看到differential.probs更多细节。


参数：model.1, model.2
Pathway topologies. See differential.probs for more details.  
通路的拓扑结构。看到differential.probs更多细节。


参数：N
A number of replications used to calculate p-values  
用来计算p值的重复数


参数：verbose
When TRUE, the execution prints informative messages
为真时，执行打印提示信息


Details

详情----------Details----------

The deregulation p-values are calculated as fraction of permutations that give more extreme deregulation scores than for original data.
放松管制的p值计算分数排列，使更极端的放松管制的分数比原始数据。


值----------Value----------

A list with two matrices. This p-values in the slot deregulation.p.values and with the original deregulation scores in the slot  deregulationOrg.
两个矩阵列表。这个P值在槽deregulation.p.values与插槽deregulationOrg的原始放松管制的分数。


作者（S）----------Author(s)----------



Ewa Szczurek




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

differential.probs, regulation.scores, regulation.scores
differential.probs，regulation.scores，regulation.scores


举例----------Examples----------


## Not run: [＃无法运行：]
# Step 1[第1步]
library(joda)
data(damage)

deregulationObj = deregulation.p.values(data.healthy, beliefs.healthy, model.healthy, data.damage, beliefs.damage, model.damage, N=100, verbose=TRUE)
boxplot(deregulationObj$deregulation.p.values)

## End(Not run)[＃结束（不运行）]

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