infer(PAN)
infer()所属R语言包:PAN
Infer a posterior association network
推断后的协会网络
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The function infers a posterior association network from beta-mixture modelling of functional associations computed from rich phenotyping screens.
函数推断β-混合建模计算从丰富的表型屏幕的功能协会了后路协会网络。
用法----------Usage----------
infer(object, para=list(type='SNR', log=TRUE, sign=TRUE, cutoff=0),
filter=FALSE, verbose=TRUE, ...)
参数----------Arguments----------
参数:object
an object of S4 class PAN.
S4类PAN的对象。
参数:para
a list of parameters to perform inference (see details).
列表中的参数进行推理(见详情)。
参数:filter
a logical value specifying whether or not to filter out genes without any significant association with all the other genes.
一个逻辑值,指明是否过滤掉没有任何显着关联,与所有其他基因的基因。
参数:verbose
a logical value to switch on (if TRUE) or off if FALSE detailed run-time message.
一个逻辑值切换(如果TRUE)或关闭,如果FALSE详细的运行时的消息。
参数:...
not in use, only for further extension.
在不使用,仅用于进一步扩展。
Details
详情----------Details----------
This function employs different edge weights to infer a posterior association network (see edgeWeight for more details). Multiple parameters are provided for the user to specify the network:
此功能采用不同的边权重,推断后的联想网络(见edgeWeight更多详情)。为用户指定的网络提供了多个参数:
'type' - a character value giving the type of edge weights: signal-to- noise ratio ('SNR'), posterior probability ratio ('PPR') or posterior probability ('PP').
“类型” - 一个字符值,使边权类型:信号噪声比(信噪比),后验概率比(PPR的)或后验概率(聚丙烯)。
'log' - a logical value specifying whether or not to compute logrithms for edge weights.
“log” - 一个逻辑值,指定是否计算为边权重logrithms。
'sign' - a logical value specifying whether a signed graph should be inferred. It is only valid when type='SNR'.
“签名” - 一个逻辑值,指明是否应推断签署图。这是唯一有效的type='SNR'。
'cutoff' - a numeric value giving the threshold to tell the significance of an edge.
“截止” - 一个数值阈值告诉边缘的意义。
值----------Value----------
This function will return an object of class PAN with inferred PAN updated in slot 'graph'.
这个函数将返回一个对象类PAN槽“图”中的更新的推断潘。
作者(S)----------Author(s)----------
Xin Wang <a href="mailto:xw264@cam.ac.uk">xw264@cam.ac.uk</a>
参考文献----------References----------
and Florian Markowetz, Posterior association networks and enriched functional gene modules inferred from rich phenotypic perturbation screens, in preparation.
参见----------See Also----------
edgeWeight
edgeWeight
举例----------Examples----------
data(bm, package="PAN")
pan<-new("PAN", bm1=bm1)
pan<-infer(pan, para=list(type="SNR", log=TRUE, sign=TRUE, cutoff=log(5)),
filter=FALSE, verbose=TRUE)
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注:
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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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