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

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发表于 2012-2-26 11:57:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
plotGene(RankProd)
plotGene()所属R语言包:RankProd

                                        Graphical Display of The expression levels
                                         图形显示的表达水平

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Plot the expression values and print statistical results
画出表达式的值并打印统计结果


用法----------Usage----------


     plotGene(gene.to.plot,x,gene.names=NULL, data, cl,origin,



参数----------Arguments----------

参数:gene.to.plot
Name of the gene to be plotted
要绘制的基因名称


参数:x
the value returned by function RP,  RPadvance or RSadvance  
功能反相,RPadvance或RSadvance的返回值


参数:gene.names
Names of all genes in the data set. If "NULL", rownames  of the data will be used
所有基因数据集的名称。如果“空”,数据rownames将被用来


参数:data
the same as that used in RP or RPadvance
作为在RP或RPadvance使用该相同


参数:cl
the same as that used in RP or RPadvance
作为在RP或RPadvance使用该相同


参数:origin
a vector containing the origin labels of the  sample. e.g. for  the data sets generated at multiple laboratories, the label is the same for samples within one lab and different for samples  from different labs. The same as that used in RPadvance  
矢量含有样品的产地标签。例如在多个实验室产生的数据集,标签是同在一个实验室样品和来自不同实验室的样品不同。作为在RPadvance使用相同


参数:logged
if "TRUE", data has bee logged, otherwise set it  to "FALSE"
如果“真”,数据记录了蜜蜂,否则将其设置为“FALSE”


参数:logbase
base used when taking log, used to restore the  fold change.The default value is 2, this will be  ignored if logged=FALSE
碱基使用时,log,用于恢复的褶皱改变之默认值是2,这个记录将被忽略,如果为FALSE


值----------Value----------

A graphical display of the expression levels of the input gene.  The estimated statistics for differential expression will be printed  on the plot as well as output in the screen.The statistics include:  F.C.:fold-change under each dataset if multiple datasets are used AveFC: average fold-change across all datasets pfp(pval): estimated percentage of false prediction (p-value) for  differential expression under each of the two tests: up-regulation  in class 2 compared with classs 1 and down-regulation in class 2  compared with class 1  
输入基因表达水平的一个图形显示。估计统计差异表达的图以及在screen.The统计输出包括:将被印在FC:倍数变化每个数据集下,如果使用多个数据集AveFC:亲民党倍,在所有数据集平均变化(pval的) :估计差异表达(p值)下的两个测试中的每个百分比虚假预测:上调2类与类里面1和2级下调相比,1级


作者(S)----------Author(s)----------


Fangxin Hong <a href="mailto:fhong@salk.edu">fhong@salk.edu</a>



参见----------See Also----------

topGene   RP   RPadvance RSadvance
topGeneRPRPadvanceRSadvance


举例----------Examples----------


     
      # Load the data of Golub et al. (1999). data(golub) [Golub等装入的数据。 (1999年)。数据(戈卢布)]
      #contains a 3051x38 gene expression[包含一个的3051x38基因表达]
      # matrix called golub, a vector of length called golub.cl [矩阵称为戈卢布,向量的长度称为golub.cl]
      #that consists of the 38 class labels,[由38类标签,]
      # and a matrix called golub.gnames whose third column contains the gene names.[矩阵称为的golub.gnames的第三列包含的基因名称。]
      data(golub)

      #use a subset of data as example, apply the rank product method[使用数据的一个子集为例,申请排名产品的方法]
      subset <- c(1:4,28:30)
      #Setting rand=123, to make the results reproducible,[设置兰特= 123,结果重现性好,]

      #identify genes that are up-regulated in class 2 [确定在2级上调的基因]
      #(class label =1)[(类标签= 1)]
      RP.out <- RP(golub[,subset],golub.cl[subset], rand=123)
      
      #plot the results[绘制结果]
      plotRP(RP.out,cutoff=0.05)
      

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。
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