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

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ClusterPhenoTest(phenoTest)
ClusterPhenoTest()所属R语言包：phenoTest

                                         Test association of clusters with phenotype.
                                         测试协会与表型的聚类。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Test the associations between clusters that each sample belongs to (based on gene expression) and each phenotype.
测试每个样品属于（基于基因表达）和各型簇之间的关联。


用法----------Usage----------


ClusterPhenoTest(x,cluster,vars2test,B=10^4,p.adjust.method='none')



参数----------Arguments----------

参数：x
ExpressionSet with phenotype information stored in pData(x).
ExpressionSet储存在pData(x)型的信息。


参数：cluster
variable of class character or factor telling at which cluster each sample belongs to.
类character或factor告诉每个样品属于哪一个聚类的变量。


参数：vars2test
list with components 'continuous', 'categorical', 'ordinal' and 'survival' indicating which phenotype variables should be tested. 'continuous', 'categorical' and 'ordinal' must be character vectors, 'survival' a matrix with columns named 'time' and 'event'. The names must match names in names(pData(x)).
组件的持续“，”分类“，”序“和”生存“型变量应测试的名单。 “连续”，“类别”和“序”必须是特征向量，“生存”，一个名为“时间”和“事件”的列矩阵。该名称必须匹配名names(pData(x))。


参数：B
An integer specifying the number of replicates used in the chi-square Monte Carlo test (passed on to chisq.test).
一个整数，指定复制的数量，使用卡方的蒙特卡洛试验（chisq.test的传递）。


参数：p.adjust.method
Method for P-value adjustment, passed on to p.adjust.
P值调整方法，通过p.adjust。


Details

详情----------Details----------

Test association between the provided clusters and each phenotype.
测试所提供的聚类和各型之间的关联。

For variables in vars2test\$continuous and vars2test\$ordinal a Kruskal-Wallis Rank Sum test is used; for vars2test\$categorical a chi-square test (with exact p-value if simulate.p.value is set to TRUE); for var2test\$survival a Cox proportional hazards likelihood-ratio test.
在vars2test变量\ $连续vars2test \ $序1克鲁斯卡尔-Wallis秩和检验; vars2test \ $类别卡方检验（精确p值如果simulate.p.value设置为TRUE）; var2test \ $生存Cox比例风险似然比检验。


作者（S）----------Author(s)----------



David Rossell




举例----------Examples----------


#load data[数据加载]
data(eset)  
eset

#construct vars2test[构建vars2test]
survival <- matrix(c("Relapse","Months2Relapse"),ncol=2,byrow=TRUE)
colnames(survival) <- c('event','time')
#add positive to have more than one category[积极加入到有多个类别]
pData(eset)[1:20,'lymph.node.status'] <- 'positive'
vars2test <- list(survival=survival,categorical='lymph.node.status')
vars2test

#first half of the samples will be one cluster and the rest the other cluster[样品上半年将是一个聚类和其他聚类截断]
cluster <- c(rep('Cluster1',floor(ncol(eset)/2)),rep('Cluster2',ncol(eset)-floor(ncol(eset)/2)))

#test association[检验协会]
ClusterPhenoTest(eset,cluster,vars2test=vars2test)

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