varFilter(methylumi)
varFilter()所属R语言包：methylumi
Variation-based Filtering of Features (CpG sites) in a
变异式过滤功能（CpG位点），在
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The function varFilter removes features exhibiting little variation across samples. Such non-specific filtering can be
功能varFilter删除功能，参展样品间小变化。这种非特异性筛选可
用法----------Usage----------
varFilter(eset, var.func=IQR, var.cutoff=0.5, filterByQuantile=TRUE, ...)
参数----------Arguments----------
参数：eset
An MethyLumiSet or MethyLumiM object.
MethyLumiSet或MethyLumiM对象。
参数：var.func
The function used as the per-feature filtering statistics.
使用的功能，每个功能过滤的统计资料。
参数：var.cutoff
A numeric value indicating the cutoff value for variation. If filterByQuantile is TRUE, features whose value of var.func is less than var.cutoff-quantile of all var.func value will be removed. It FALSE, features whose values are less than var.cutoff will be removed.
一个数值，表示临界值的变化。 filterByQuantile如果是TRUE，功能，其价值var.func比var.cutoff所有var.func值位数将被删除。 FALSE，功能，其值比var.cutoff会被删除。
参数：filterByQuantile
A logical indicating whether var.cutoff is to be interprested as a quantile of all var.func (the default), or as an absolute value.
一个逻辑，是否var.cutoff是所有var.func（默认），分量或绝对值interprested。
参数：...
Unused, but available for specializing methods.
未使用的，但对于专业的方法。
Details
详情----------Details----------
This function is a counterpart of functions nsFilter and varFilter available from the genefilter package. See R. Bourgon et. al. (2010) and nsFilter for detail.
这个函数是一个对应的功能nsFilter和varFiltergenefilter包。见R. Bourgon等。等。 （2010年）和nsFilter细节。
It is proven that non-specific filtering, for which the criteria does not depend on sample class, can increase the number of discoverie. Inappropriate choice of test statistics, however, might have adverse effect. limma's moderated t-statistics, for example, is based on empirical Bayes approach which models the conjugate prior of gene-level variance with an inverse of χ^2 distribution scaled by observed global variance. As the variance-based filtering removes the set of genes with low variance, the scaled inverse χ^2 no longer provides a good fit to the data passing the filter, causing the limma algorithm to produce a posterior degree-of-freedom of infinity (Bourgon 2010). This leads to two consequences: (i) gene-level variance estimate will be ignore, and (ii) the p-value will be overly optimistic (Bourgon 2010).
事实证明，非特定的筛选，其中标准不依赖于样本类，可以增加数量discoverie。然而，检验统计量的选择不当可能会产生不利影响。 limmat统计的缓和，例如，基于经验Bayes方法之前的基因变异模型与一个χ^2分配比例所观测到的全球方差的逆共轭。基于方差滤波消除低变异的基因组，规模逆χ^2不再通过过滤器的数据提供了一个不错的选择，导致limma算法产生后的程度自由无限（Bourgon 2010）。这导致了两个后果：（一）基因层次的方差估计将不理会，及（ii）p值将是过于乐观（Bourgon 2010）。
值----------Value----------
The function featureFilter returns a list consisting of:
功能featureFilter返回一个列表，其中包括：
参数：eset
The filtered MethyLumiSet or MethyLumiM object.
过滤MethyLumiSet或MethyLumiM对象。
参数：filter.log
Shows many low-variant features are removed.
显示，许多低变功能被删除。
作者（S）----------Author(s)----------
Chao-Jen Wong <a href="mailto:cwon2@fhcrc.org">cwon2@fhcrc.org</a>
参考文献----------References----------
Independent filtering increases power for detecting differentially
参见----------See Also----------
nsFilter
nsFilter
举例----------Examples----------
data(mldat)
## keep top 75 percent[＃保持前75％]
filt <- varFilter(mldat, var.cutoff=0.25)
filt$filter.log
dim(filt$eset)
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发表于 2012-2-26 00:47:20
