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

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mergeExprs(MergeMaid)
mergeExprs()所属R语言包：MergeMaid

                                        Merge gene expression data sets
                                         合并的基因表达数据集

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Merges gene expression data from different studies.
合并来自不同研究的基因表达数据。


用法----------Usage----------


   mergeExprs(...)



参数----------Arguments----------

参数：...
Input objects can be any combination of mergeExpressionSet, ExpressionSet, matrix or a list.  A list should have the following slots: expression matrix, pheno data matrix,  gene names vector, notes.  The order of the four slots is fixed. A matrix should have genes ids as its row names, as should the exprs slot of an ExpressionSet.  Since merging depends on geneids, these conventions are essential.
输入对象可以是任何mergeExpressionSet，ExpressionSet，矩阵或列表的组合。列表应具有以下插槽：表达矩阵，矩阵数据的苯酚，基因名称的向量，票据。四个插槽的顺序是固定的。矩阵应该有基因IDS作为其行名，作为一个ExpressionSet exprs插槽。由于合并上geneids的，这些公约是至关重要的。


Details

详情----------Details----------

The mergeExpressionSet object is the standard input for all functions in the MergeMaid package. Use the mergeExprs function when creating mergeExpressionSet objects to ensure that all necessary information is available for further analysis.
mergeExpressionSet对象是标准输入为在MergeMaid包的所有功能。使用的mergeExprs的功能时创建mergeExpressionSet对象，以确保所有必要的信息可用于进一步的分析。


值----------Value----------

The output is a mergeExpressionSet.
输出是mergeExpressionSet。


参见----------See Also----------

mergeExpressionSet-class
mergeExpressionSet-class


举例----------Examples----------


  if(require(Biobase) & require(MASS)){
  data(mergeData)
  merged  <-mergeExprs(sample1,sample2,sample3)

  rr<-rnorm(200*22,0,1)
  mm<-matrix(rr,200,22)
  rownames(mm)<-sample2[[3]]
  merge.m<-mergeExprs(sample1,mm,sample2)
  intcor.m<-intCor(merge.m)
  plot(merge.m)

  rr<-rnorm(200*50,0,1)
  mm2<-matrix(rr,200,50)
  ph.ll<-as.data.frame(rbinom(50,1,.5))
  ll<-list(mm2,ph.ll,sample2[[3]],"list 2")
  merge.t<-mergeExprs(sample1,mm,sample2,ll)
  intcor.t<-intCor(merge.t)
  plot(merge.t)

  merge.a<-mergeExprs(sample3,merge.m,ll)
  inter<-intersection(merge.a)
  summary(merge.a)
  }

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