R语言 SNPassoc包 haplo.interaction()函数中文帮助文档(中英文对照)

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haplo.interaction(SNPassoc)
haplo.interaction()所属R语言包：SNPassoc

                                        Haplotype interaction with a covariate
                                         单倍型的互动与协

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function computes the ORs (or mean differences if a quantitative trait is analyzed) and their 95% confidence intervals corresponding to an interaction between the haplotypes and a categorical covariate
此函数计算的OR（或平均差异，如果数量性状进行了分析）和95％的置信区间对应的单倍型之间的相互作用和分类协


用法----------Usage----------


haplo.interaction(formula, data, SNPs.sel, quantitative =
  is.quantitative(formula, data), haplo.freq.min = 0.05, ...)



参数----------Arguments----------

参数：formula
a symbolic description of the model to be fitted (a formula object).  It might have either a continuous variable (quantitative traits) or a  factor variable (case-control studies) as the response on the left of the ~  operator and a term corresponding to the interaction variable on the right indicated using  'interaction' function (e.g. ~int(var), where var is a factor variable) and it is  required. Terms with additional covariates on the the right of the ~ operator may be  added to fit an adjusted model (e.g., ~var1+var2+...+varN+int(var)).
安装一个象征性的模型来描述（一个公式对象）。它可能有一个连续变量（数量性状）或一个因素变量（病例对照研究）作为~操作符和一个术语的在右边的相互作用变量对应于左侧的上的响应表示使用交互“功能（如：~（VAR），其中var是一个因素变量），它是必需的。可以添加额外的协变量的~运算符右侧的条款，以适应调整后的模型（例如，~VAR1 + VAR2 + ... + varN + INT（VAR））。


参数：data
an object of class 'setupSNP' containing the variables in the model and the SNPs that will be used to estimate the haplotypes.
对象类的setupSNP包含在模型中的变量将被用来估计单倍型的单核苷酸多态性。


参数：SNPs.sel
a vector indicating the names of SNPs that are used to estimate the haplotypes
的矢量表示的SNP位点的名称，用于估计单倍型


参数：quantitative
logical value indicating whether the phenotype (which is on the left of the operator ~ in 'formula' argument) is quantitative. The function  'is.quantitative' returns FALSE when the phenotype is a variable with two categories (i.e. indicating case-control status). Thus, it is not a required argument but it may be modified by the user.
逻辑值，该值指示是否表型（这是在左侧运营商~的“公式”的说法）是定量的。的功能“is.quantitative的返回FALSE时，表型是一个变量有两大类（即指示的情况下控制状态）。因此，它是不必需的参数，但它可以由用户修改。


参数：haplo.freq.min
control parameter for haplo.glm included in 'haplo.glm.control'. This parameter corresponds to the minimum  haplotype frequency for a haplotype to be included in the regression model as its own effect. The haplotype frequency is based on the EM algorithm that estimates haplotype frequencies independently of any trait.
控制参数的haplo.glm包括在haplo.glm.control。此参数对应于最低的单倍型频率的回归模型，作为其本身的效果要包含在一个单倍型。单倍型频率的EM算法的基础上，估计单倍型频率，独立的任何特征。


参数：...
additional parameters for 'haplo.glm.control'.      
额外的参数haplo.glm.control“。


Details

详细信息----------Details----------

The function estimates the haplotypes for the SNPs indicated in the 'SNPs.sel' argument. Then, usign 'haplo.glm' function (from 'haplo.stats' library) estimates the interaction between these haplotypes and the covariate indicated in the formula by means of 'interaction' function.
该函数估计的单核苷酸多态性的单倍型在“SNPs.sel”的说法。然后，usign“haplo.glm的函数（从haplo.stats库）估计，这些单倍型和协变量公式中的”互动“功能之间的相互作用。


值----------Value----------

Three different tables are given. The first one corresponds to the full interaction matrix where the ORs (or mean differences if a quantitative  trait is analyzed)  are expressed with respect to the most frequent haplotype and the first category of the covariate. The other two tables  show the ORs (or mean differences if a quantitative trait is analyzed) and their 95% confidence intervals for both marginal models.  P values for interaction are also showed in the output.
三个不同的表中给出。的第一个对应于完全交互矩阵的OR（或平均值的差异，如果分析的数量性状）表示相对于最频繁的单倍型与第一类的协变量。其他两个表显示的ORS（或平均差异的数量性状分析）和95％的置信区间为边际模型。 P值的相互作用也表明在输出中。


实例----------Examples----------


# not Run[不运行]
# data(SNPs)[数据（单核苷酸多态性）]
# datSNP&lt;-setupSNP(SNPs,6:40,sep="")[datSNP <setupSNP（单核苷酸多态性，6:40，SEP =“”）]
# res&lt;-haplo.interaction(log(protein)~int(sex), data=datSNP,[RES <haplo.interaction（log（蛋白质）~（性），数据= datSNP，]
#      SNPs.sel=c("snp100019","snp10001","snp100029"))[SNPs.sel = C（“snp100019”中，“snp10001”，“snp100029”））]
# res[RES]

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