R语言 nem包 infer.edge.type()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

infer.edge.type(nem)
infer.edge.type()所属R语言包：nem

                                        Infer regulation direction for each edge
                                         每边的推断调控方向

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The method infers edge types (up-regulation, down-regulation) for a given nem model. For an edge a->b the method looks at the fraction of E-genes attached to b (including b itself), which are up- or down-regulated in a knock-down of a. If significantly more genes are down-regulated than up-regulated, the edge a->b is assumed to be an activation. Likewise, if significantly more genes are up-regulated than down-regulated, a->b is assumed to be an inhibition. If there is no significant difference in up- and down-regulated edges, a->b does not have a specified type.
该方法推断为一个给定的NEM模型的边缘类型（上调，下调）。一个边缘> B的方法，在连接到B（包括B本身）电子基因，其中的一小部分查找，或在一个击倒下调。如果显着更多的基因下调比上调，边缘A-> B被认为是一个激活。同样，如果显着更多的基因上调比下调，A-> B是假设，是一种抑制。如果没有显着性差异和下调的边缘，A-> B没有指定类型。


用法----------Usage----------


infer.edge.type(x, logFC, alpha=0.05, adj.method="BY")



参数----------Arguments----------

参数：x
nem object     
NEM对象


参数：logFC
matrix with fold changes. The rownames of this matrix should correspond to the rownames of the data matrix, which was used to infer the nem model.
矩阵倍的变化。应该对应的数据矩阵，这是用来推断NEM模型rownames矩阵rownames的。


参数：alpha
p-value cutoff
P-值截止


参数：adj.method
multiple testing correction method. Default: Benjamini-Yekutieli   
多次测试修正方法。默认：Benjamini-Yekutieli


Details

详情----------Details----------

Significance is calculated using a two-tailed binomial test with null hypothesis p=0.5.
计算的意义在于用零假设P = 0.5二项式测试双尾。


值----------Value----------

Modified nem object. Each edge in the nem graph now has a "weight" and a "label" attribute. The label attribute corresponds to the original value in the adjacency matrix. The weight attribute encodes up- and down-regulation in the following way: value 2 means up-regulation, value -1 down-regulation and value 1 corresponds to an unknown regulation type.
改性NEM对象。每个NEM图的边缘，现在有一个“重”和“标签”属性。标签的属性对应的邻接矩阵的原始值。重属性编码以下列方式下调：值2意味着上调，值-1下调和值1对应于一个未知的调节类型。


作者（S）----------Author(s)----------


Holger Froehlich



参见----------See Also----------

binom.test
binom.test


举例----------Examples----------


           data("BoutrosRNAi2002")
        D <- BoutrosRNAiDiscrete[,9:16]          
        result = nem(D, control=set.default.parameters(unique(colnames(D)), para=c(0.13,0.05)))
           resEdgeInf = infer.edge.type(result, BoutrosRNAiLogFC)
           plot.nem(resEdgeInf)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。