volcano(maanova)
volcano()所属R语言包：maanova
Volcano plot for F test results
F检验结果为火山积
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function generates a volcano-like plot given the F test results.
这个函数生成一个火山般的图，给予F检验的结果。
用法----------Usage----------
volcano(matestobj, threshold=c(0.001,0.05),
method=c("unadj","unadj"), title="Volcano Plot",
highlight.flag=TRUE, onScreen=TRUE)
参数----------Arguments----------
参数：matestobj
An object of class matest.
对象类matest。
参数：threshold
A vector of three double values to indicate the thresholds for three F tests. The values should be between 0 and 1. Note that you need to put three values here even if you don't have all three F tests in matestobj.
三双值的向量来表示三个F检验的阈值。该值应该是0和1之间。请注意，您需要把三个值，即使你没有所有三个matestobj F检验。
参数：method
A flag indicates to use which P values to generate the plot and select genes. This is a vector with three elements, which corresponds to three F tests. Each element should be one of the following five selections:
一个标志，表明使用其中P值产生的图和选择基因。这是一个有三个要素的向量，这相当于三个F检验。每个元素都应该在以下五个选项之一：
"unadj"Unadjusted tabulated P values.
“unadj”未经调整表P值。
"nominal"Nominal permutation P values.
“标称”的名义置换P值。
"fwer"FWER one-step adjusted P values.
“fwer”FWER步调整P值。
"fdr"FDR adjusted tabulated P values.
“FDR”FDR校正表的P值。
"fdrperm"FDR adjusted nominal permutation P values.
的“fdrperm”FDR校正的名义置换P值。
Default value is c("unadj", "unadj") which means to use tabulated P values for all tests. Note that you need to put three values here even if you don't have all three F tests in matestobj.
默认值是c（“unadj”，“unadj”），这意味着使用所有测试表P值。请注意，您需要把三个值，即使你没有所有三个matestobj F检验。
参数：title
Figure title. Default is "Volcano Plot".
图标题。默认是“火山图”。
参数：highlight.flag
A logical value to indicate whether to highlight the genes with bad spots or not.
一个逻辑值，表明是否与烂斑或不突出的基因。
参数：onScreen
A logical value to represent whether to display the plots on screen or not. If TRUE, the figure will be plotted on the screen. Otherwise, it will plot the figure on the current device. Default is TRUE.
一个逻辑值表示是否要显示在屏幕上的图或不。如果是TRUE，这一数字将被绘制在屏幕上。否则，它将绘制当前设备上的数字。默认值是TRUE。
Details
详情----------Details----------
This function allows one to visualize the results from the F or T tests. The figure looks like an erupting volcano. There will be one plot For F-test result and multiple plots for T-test result, each plot corresponds to one T-test. You must have F1 test result in the input object in order to do volcano plot.
此功能允许一个可视化的F或T测试的结果。这个数字看起来像一个火山爆发。对于F-检验结果和T-检验结果的多个图将有一个图，每个小区都对应一个T-检验。你必须有F1的测试结果，在输入对象为了火山图。
On the plot, blue dots are the genes selected by the F1 test. The y-axis value is -log10(P-value) for the F1 test and x-axis value is proportional to the fold changes. A horizontal line represents the significance threshold of the F1 test. The red dots are the genes selected by the Fs test (if there's Fs test result). If there is flag information in the data and the user wants to highlight the flagged genes, the genes with any bad spots will be circled by a black circle.
在图上，蓝色的圆点是由F1测试选定的基因。 y轴的值是LOG10（P值）为F1的测试和X轴值是成正比的fold change。水平线代表意义的F1测试的阈值。红点是由FS测试（如果有FS的测试结果）选定的基因。如果有标志的数据信息和用户要突出标记基因，与任何坏点的基因，将一个黑色圆圈盘旋。
值----------Value----------
For F-test volcano plot, it returns an object which is a list of the following four fields:
对于F-检验火山图，它返回一个对象，这是一个在以下四个领域的列表：
参数：idx.F1
The significant genes selected by F1 test.
F1测试选择了显着的基因。
参数：idx.Fs
The significant genes selected by Fs test.
由财政司司长试验选择了显着的基因。
参数：idx.all
The significant genes selected by all four F tests.
所有4架F测试选择的重要基因。
For T-test volcano plot, it returns an array of the above object. Each element in the array corresponds to one T-test.
对于T-检验火山图，它返回上述对象的数组。数组中每个元素对应一个T-检验。
作者（S）----------Author(s)----------
Hao Wu
举例----------Examples----------
## Not run: [＃无法运行：]
data(abf1)
fit.full.mix <- fitmaanova(abf1, formula = ~Strain+Sample,
random = ~Sample)
ftest.all = matest(abf1, fit.full.mix, test.method=c(1,1),
shuffle.method="sample", term="Strain", n.perm= 100)
volcano(ftest.all)
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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 23:57:13
