R语言 s4vd包 BCs4vd()函数中文帮助文档(中英文对照)

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BCs4vd(s4vd)
BCs4vd()所属R语言包：s4vd

                                         Robust biclustering by sparse singular value decomposition incorporating stability selection
                                         强大的双分群稀疏的奇异值分解结合稳定的选择

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function performs biclustering of the data matrix by sparse singular value decomposition with nested stability selection.
该函数执行的数据稀疏矩阵选择嵌套的稳定性与奇异值分解的双分群。


用法----------Usage----------


## S4 method for signature 'matrix,BCs4vd'
biclust(x, method=BCs4vd(),
                steps = 100,
                pcerv = 0.05,
                pceru = 0.05,
                ss.thr = c(0.6,0.65),
                size = 0.632,
                gamm = 0,
                iter = 100,
                nbiclust = 10,
                merr = 10^(-4),
                cols.nc=FALSE,
                rows.nc=TRUE,
                row.overlap=TRUE,
                col.overlap=TRUE,
                row.min=4,
                col.min=4,
                pointwise=TRUE,
                start.iter=0,
                savepath=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：x
The matrix to be clustered.
该矩阵被聚类。


参数：method
calls the BCs4vd() method
调用BCs4vd（）方法


参数：steps
Number of subsamples used to perform the stability selection.
用于执行的稳定性选择的子样本数目。


参数：pcerv
Per comparsion wise error rate to control the number of falsely selected right singular vector coefficients (columns/samples).
每页的比较明智的错误率，错误地选择了右奇异向量系数（列/样品）的控制。


参数：pceru
Per comparsion wise error rate to control the number of falsely selected left singular vector coefficients (rows/genes).
每页的比较明智的错误率控制错误地选择左奇异向量系数（行/基因）的数量。


参数：ss.thr
Range of the cutoff threshold (relative selection frequency) for the stability selection.
范围的截止阈值（相对选择频率）的稳定性选择。


参数：size
Size of the subsamples used to perform the stability selection.   
用于执行的稳定性选择的子样本的大小。


参数：gamm
Weight parameter for the adaptive LASSO, nonnegative constant (default = 0, LASSO).
重量参数的自适应LASSO，非负常数（默认值= 0，LASSO）。


参数：iter
Maximal number of iterations to fit a single bicluster.
迭代的最大数目，以适应单bicluster。


参数：nbiclust
Maximal number of biclusters.  
的最大数目biclusters。


参数：merr
Threshold to decide convergence.  
决定收敛的阈值。


参数：cols.nc
Allow for negative correlation of columns (samples) over rows (genes).
允许多行的列（样本）（基因）的负相关性。


参数：rows.nc
Allow for negative correlation of rows (genes) over columns (samples).
允许负相关行（基因）在列（样本）。


参数：row.overlap
Allow rows to overlap between biclusters.  
允许行重叠biclusters。


参数：col.overlap
Allow columns to overlap between biclusters.  
让列之间biclusters重叠。


参数：row.min
Minimal number of rows.
最少数量的行。


参数：col.min
Minimal number of columns.
列数的最小值。


参数：pointwise
If TRUE performs a fast pointwise stability selection instead of calculating the complete stability path.   
如果是TRUE进行快速逐点稳定性选择，而不是完整的稳定路径计算。


参数：start.iter
Number of starting iterations in which the algorithm is not allowed to converge.  
开始其中的算法是不允许的收敛的迭代数目。


参数：savepath
Saves the stability path in order plot the path with the stabpathplot function. Note that pointwise needs to be TRUE to save the path. For extreme high dimensional data sets (e.g. the lung cancer example) the resulting biclust object may exceed the available memory.
保存的稳定性路径中为了绘制路径的stabpathplot功能。需要注意的是逐点需要是真实的保存路径。在极端的高维数据集（例如肺癌的例子）产生的biclust对象可能会超过可用的内存。


值----------Value----------

Returns an object of class Biclust.
返回一个对象类Biclust。


（作者）----------Author(s)----------



Martin Sill \
<a href="mailto:m.sill@dkfz.de">m.sill@dkfz.de</a>




参考文献----------References----------

Martin Sill, Sebastian Kaiser, Axel Benner and Annette Kopp-Schneider "Robust biclustering by sparse singular value decomposition incorporating stability selection", Bioinformatics, 2011

参见----------See Also----------

biclust, Biclust
biclust，Biclust


实例----------Examples----------



# example data set according to the simulation study in Lee et al. 2010[例如数据集，根据Lee等人的模拟研究。 2010]
# generate artifical data set and a correspondig biclust object[产生人工数据集和correspondig的biclust对象]
u <- c(10,9,8,7,6,5,4,3,rep(2,17),rep(0,75))
v <- c(10,-10,8,-8,5,-5,rep(3,5),rep(-3,5),rep(0,34))
u <- u/sqrt(sum(u^2))
v <- v/sqrt(sum(v^2))
d <- 50
set.seed(1)
X <- (d*u%*%t(v)) + matrix(rnorm(100*50),100,50)
params <- info <- list()
RowxNumber <- matrix(rep(FALSE,100),ncol=1)
NumberxCol <- matrix(rep(FALSE,50),nrow=1)
RowxNumber[u!=0,1] <- TRUE
NumberxCol[1,v!=0] <- TRUE
Number <- 1
ressim <- BiclustResult(params,RowxNumber,NumberxCol,Number,info)

#perform s4vd biclustering [执行s4vd双分群]
system.time( ress4vd <- biclust(X,method=BCs4vd,pcerv=0.5,pceru=0.5,ss.thr=c(0.6,0.65),steps=500,pointwise=FALSE,nbiclust=1,savepath=TRUE))
#perform s4vd biclustering with fast pointwise stability selection[执行s4vd双分群选择快速逐点稳定]
system.time( ress4vdpw <- biclust(X,method=BCs4vd,pcerv=0.5,pceru=0.5,ss.thr=c(0.6,0.65),steps=500,pointwise=TRUE,nbiclust=1))
#perform ssvd biclustering[执行SSVD双分群]
system.time(resssvd <- biclust(X,BCssvd,K=1))
#agreement of the results with the simulated bicluster[协议的结果与模拟bicluster]
jaccardind(ressim,ress4vd)
jaccardind(ressim,ress4vdpw)
jaccardind(ressim,resssvd)

#heatmap plot[热图图]
BCheatmap(X,ress4vd)
#stability paths[稳定路径]
stabpath(ress4vd,1)
#selection probabilitys for the pointwise stability selection[选择probabilitys稳定的逐点选择]
stabpath(ress4vdpw,1)
#parallel coordinates[平行坐标]
parallelCoordinates(X,ress4vd,1,plotBoth=TRUE, compare=TRUE)

#lung cancer data set   Bhattacharjee et al. 2001[肺癌的数据集巴塔查尔吉等。 2001年]
data(lung200)
set.seed(12)
res1 <- biclust(lung200,method=BCs4vd(),pcerv=.5,pceru=0.01,ss.thr=c(0.6,0.65)
,start.iter=3,size=0.632,cols.nc=TRUE,steps=100,pointwise=TRUE
,merr=0.0001,iter=100,nbiclust=10,col.overlap=FALSE)
BCheatmap(lung200,res1)

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