R语言 NTW包 AP.estimation.Srow()函数中文帮助文档(中英文对照)

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AP.estimation.Srow(NTW)
AP.estimation.Srow()所属R语言包：NTW

                                         Estimation of a single row in gene interaction matrix A and perturbation targets matrix P
                                         估计在单列基因相互作用矩阵A和扰动的目标矩阵P

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Estimating a single row of gene interaction matrix A and identifying the perturbations which target the corresponding gene of the row. For perturbation identifications, multiple perturbations are considered for one target (gene). Combinations of perturbations are first  assumed fixed. The single row in A are then regressed according to equation AX=P with one of the three regression methods, geo ,sse and ml. All these combinations will finally be optimized according to the difference between the predicted X with the estimated A and P and the experimental values.
基因相互作用矩阵A的估计单列，并确定针对该行的相应基因的扰动。多扰动对于扰动鉴定，被认为是一个目标（基因）。首先假定固定扰动组合。在一个单一的行，然后回归方程AX =三个回归方法之一，GEO，上证所和毫升。所有这些组合最终将得到优化，根据预测X的估计A和P和实验值之间的差异。


用法----------Usage----------


AP.estimation.Srow(r, cMM.corrected, pred.net, X, IX, topD, restK, cFlag, sup.drop, numP, noiseLevel)



参数----------Arguments----------

参数：r
A number indicating the row of A and P to be estimated.   
排A和P的估计数字显示。


参数：cMM.corrected
A flag to indicate whether a prior network is applied.  
一个标志，表示是否之前的网络应用。


参数：pred.net
A matrix with  the same dimensions of A for the prior network, which should be specified if cMM.corrected is 1, default is NULL.  
一个矩阵与之前网络，如果cMM.corrected应指定一个相同的尺寸为1，默认值为NULL。


参数：X
Gene expression data, a matrix with genes as rows and perturbations as columns.  
基因表达数据，一个矩阵的行和列扰动的基因。


参数：IX
The pre-estimated P matrix according to the gene expression data X, with the same dimensions of X or P.  
预先估计P矩阵，根据基因表达数据X，与X或P.尺寸相同


参数：topD
A parameter in NTW algorithm for keeping the top topD combinations of non-zero regressors of row r in A, see vignette for details.  
保持非零行的R回归的顶部topD组合的参数，以新界西的算法详见暗角。


参数：restK
  A vector (length equals to nrow(A)) with each element to indicate the number of non-zero regressors in the corresponding row of A.  
A.相应的行数表示的非零回归向量与每个元素（长度等于给NROW（一））


参数：cFlag
A flag to identify the regression methods, "geo" for geometric mean method, "sse" for sum of square method and "ml" for maximum likelihood method.  
一个标志，以确定回归方法，几何平均法“GEO”，“上交所”最小二乘法和最大似然法“毫升”的总和。


参数：sup.drop
A flag to show the pattern for using the prior gene association information.  1 for "forward" pattern and -1 for "backward" pattern.  
一个标志，以显示使用前基因关联信息的模式。 “前进”模式和“落后”的格局-1 1。


参数：numP
A number set to limit the possibilities that one gene will be targeted by perturbations. That is at most numP perturbations can directly perturb one gene.  
一个数量设置限制将被扰动的目标，一个基因的可能性。这是在最numP扰动，可以直接干扰一个基因。


参数：noiseLevel
Only used in "ml" method, to indicate the noise level in each perturbed experiment.  
只用“毫升”的方法，在每个扰动的实验表明，噪音水平。


值----------Value----------


参数： A.row
Estimation of the row r in A.
估计在A行r


参数： P.index
A vector to show which perturbations target the gene corresponding to row r.  
一个矢量显示扰动的目标基因的相应行r。


作者（S）----------Author(s)----------


Wei Xiao, Yin Jin, Darong Lai, Xinyi Yang,Yuanhua Liu, Christine Nardini  



举例----------Examples----------


##single row estimation without prior gene association information, regression is done by "sse"##[＃单排，恕不另行基因关联信息估计，回归是通过“上交所”＃]
data(sos.data)
X<-sos.data
X<-as.matrix(X)
IX<-P.preestimation(X, topK= round(2*nrow(X)))
restK=rep(ncol(X)-1, nrow(X))
topD = round(0.6*nrow(X))
topK = round(0.5*nrow(X))
numP = round(0.25*nrow(X))
result<-AP.estimation.Srow(r=1,cMM.corrected = 0, pred.net= NULL,X, IX,topD, restK,
               cFlag="sse",sup.drop = -1, numP, noiseLevel=0.1)
result$A.row
result$P.index

###single row estimation with prior gene association information, regression is done by "geo"###[＃单排前基因关联信息估计，回归是通过“地缘”＃＃＃]
pred.net<-matrix(round(runif(nrow(X)*nrow(X), min=0, max=1)), nrow(X), ncol(X))
result<-AP.estimation.Srow(r=1,cMM.corrected = 1, pred.net,X, IX,topD, restK,
             cFlag="geo",sup.drop = -1, numP, noiseLevel=0.1)
result$A.row
result$P.index

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