R语言 tigre包 export.scores()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

export.scores(tigre)
export.scores()所属R语言包：tigre

                                        Export results to an SQLite database
                                         将结果导出到一个SQLite数据库

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Exports the results to an SQLite database which can then be browsed with a result browser. The function will export log likelihoods, z-scores, model figures and gene aliases.
出口的结果，SQLite数据库，然后可以与结果浏览器浏览。函数将导出log似然性，Z-分数，模范人物和基因的别名。


用法----------Usage----------


  export.scores(scores, datasetName='', experimentSet='',
    databaseFile='database.sqlite', preprocData=NULL, models=NULL,
    figpath=NULL, aliasTypes=c("SYMBOL", "GENENAME", "ENTREZID"),
    datasetSource='', datasetDescription='',
    datasetSaveLocation='', datasetFigureFilename='',
    experimentTimestamp=as.character(Sys.Date()),
    figureDesc='', figurePrio=0, regulator=NULL)



参数----------Arguments----------

参数：scores
The scoreList to export.
出口的scoreList。


参数：datasetName
Name of the dataset in the database.
在数据库中的数据集的名称。


参数：experimentSet
Name of the experiment set in the database.
在数据库中设置实验的名称。


参数：databaseFile
Filename of the database. New database is created if the file does not exist.
数据库的文件名。创建新数据库时，如果该文件不存在。


参数：preprocData
Preprocessed data. This is required in order to generate models and figures and to calculate z-scores. Also, inserting aliases requires preprocessed data.
预处理后的数据。这是必需的，以生成模型和数字计算Z-分数。此外，插入别名需要预处理的数据。


参数：models
Learned models. If not given, the function will generate models if preprocessed data is available.
据悉模型。如果没有给出，该函数将生成模型，如果预处理后的数据是可用的。


参数：figpath
Figure path. If this is defined, the function will generate figures to the given path instead of inserting them to the database.
图路径。如果这被定义，该函数将产生给定的路径，而不是将它们插入到数据库的数据。


参数：aliasTypes
Types of aliases that are inserted to the database.
插入到数据库中的别名类型。


参数：datasetSource
Additional information that is inserted to the database if defined.
被插入到数据库中，如果定义的其他信息。


参数：datasetDescription
Additional information that is inserted to the database if defined.
被插入到数据库中，如果定义的其他信息。


参数：datasetSaveLocation
Additional information that is inserted to the database if defined.
被插入到数据库中，如果定义的其他信息。


参数：datasetFigureFilename
Additional information that is inserted to the database if defined.
被插入到数据库中，如果定义的其他信息。


参数：experimentTimestamp
Timestamp that is inserted to the database. The default value is current date in ISO-8601 format.
被插入到数据库中的时间戳。默认值是ISO-8601格式的当前日期。


参数：figureDesc
Additional information that is inserted to the database if defined.
被插入到数据库中，如果定义的其他信息。


参数：figurePrio
Additional information that is inserted to the database if defined.
被插入到数据库中，如果定义的其他信息。


参数：regulator
If defined, override the regulator name from scoreList.
如果定义，覆盖从scoreList监管机构的名称。


作者（S）----------Author(s)----------


Miika-Petteri Matikainen, Antti Honkela



参见----------See Also----------

GPRankTargets, GPRankTFs.
GPRankTargets, GPRankTFs。


举例----------Examples----------


  # Load a mmgmos preprocessed fragment of the Drosophila developmental[加载的果蝇发育mmgmos预处理片段]
  # time series[时间序列]
  data(drosophila_gpsim_fragment)

  # FBgn names of target genes[靶基因FBgn名称]
  targets <- c('FBgn0003486', 'FBgn0033188', 'FBgn0035257')
  # Load gene annotations[装载基因注释]
  library(annotate)
  aliasMapping <- getAnnMap("ALIAS2PROBE",
                  annotation(drosophila_gpsim_fragment))

  # Get the probe identifier for TF 'twi'[得到的TF“TWI”探针标识]
  twi <- get('twi', env=aliasMapping)
  # Load alternative gene annotations[加载替代的基因注释]
  fbgnMapping <- getAnnMap("FLYBASE2PROBE",
                 annotation(drosophila_gpsim_fragment))

  # Get the probe identifiers for target genes[获取靶基因探针标识符]
  targetProbes <- mget(targets, env=fbgnMapping)

  # Rank the targets, filtering weakly expressed genes with average[排名的目标，平均过滤弱表达]
  # expression z-score below 1.8[表达Z-得分低于1.8]
  scores <- GPRankTargets(drosophila_gpsim_fragment, TF=twi,
                          testTargets=targetProbes,
                          options=list(quiet=TRUE),
                          filterLimit=1.8)

  # Export data from scoreList and preprocessed data to a database[从scoreList和预处理数据导出到数据库中的数据]
  export.scores(scores, datasetName='Drosophila',
                experimentSet='GPSIM/GPDISIM',
                database='database.sqlite',
                preprocData=drosophila_gpsim_fragment,
                aliasTypes=c('SYMBOL', 'GENENAME', 'FLYBASE', 'ENTREZID'))


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。