R语言 snm包 sim.preProcessed()函数中文帮助文档(中英文对照)

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sim.preProcessed(snm)
sim.preProcessed()所属R语言包：snm

                                         Simulate data from a microarray experiment without any intensity-dependent effects.
                                         模拟从微阵列实验的数据没有任何依赖强度的影响。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Simulated data set influenced by a single probe-specific biological and two probe-specific adjustment variables.  This parameters for this data are identical to single channel simulated data available as sim.singleChannel(seed) with the difference that this example does not include the intensity-dependent effects. Consult the corresponding help file for details on this simulation.
模拟数据集由一个探针特有的生物和两个探针的具体调整变量的影响。这个数据这个参数是相同的单一渠道的差异，这个例子不包括依赖强度的影响（种子）sim.singleChannel模拟数据。这个模拟的详细信息，咨询相应的帮助文件。


用法----------Usage----------


sim.preProcessed(seed)



参数----------Arguments----------

参数：seed
Numeric value used to seed random number generator.
用于种子随机数发生器的数值。


值----------Value----------


参数：<code>raw.data</code>
a 25,000 by 50 matrix of simulated data generated according to the description above.
根据上面的描述矩阵生成的模拟数据25,000 50。


参数：<code>true.nulls</code>
a vector of indices corresponding to the rows in raw.data of the probes unaffected by the biological variable of interest  
指数相应利益的生物变量探针不受影响raw.data行向量


参数：<code>bio.var</code>
a model matrix of the biological variable of interest.  
对生物的兴趣变量的模型矩阵。


参数：<code>adj.var</code>
a model matrix of the adjustment variables
一个调整变量的模型矩阵


参数：<code>int.var</code>
set to NULL
设置为NULL


作者（S）----------Author(s)----------



Brig Mecham &lt;brig.mecham@sagebase.org&gt;




参见----------See Also----------

snm, sim.doubleChannel, sim.singleChannel, sim.refDesign
snm，sim.doubleChannel，sim.singleChannel，sim.refDesign


举例----------Examples----------


preProcessed <- sim.preProcessed(12347)
snm.obj <- snm(preProcessed$raw.data,
                      preProcessed$bio.var,
                      preProcessed$adj.var, rm.adj=TRUE)
ks.test(snm.obj$pval[preProcessed$true.nulls],"punif")

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