R语言 betr包 betr()函数中文帮助文档(中英文对照)

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betr(betr)
betr()所属R语言包：betr

                                         Bayesian Estimation of Temporal Regulation (BETR): Calculate the probability of differential expression in time-course data
                                         贝叶斯估计的时间规例“（BETR）：计算时间当然数据的差异表达的概率

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculate the probability of differential expression of each feature in a microarray gene expression time-course data set.
计算差表达的微阵列基因表达的时间过程的数据集的每个功能的概率。


用法----------Usage----------


betr(eset, cond=NULL, timepoint, replicate, twoColor = FALSE, twoCondition = NULL, alpha = 0.05, verbose=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：eset
object of class matrix, ExpressionSet or exprSet containing log-ratios or log-values of expression for a series of microarrays
对象类矩阵，ExpressionSet或exprSet的系列芯片包含了log比率或表达log值


参数：cond
character or factor vector giving the experimental group for each sample of eset. Not required for a single-condition time-course.
ESET样本给每个实验组的字符或因子向量。为一个单一的条件时当然不需要。


参数：timepoint
numeric vector giving the time point for each sample of eset
ESET样本给每个时间点上的数字向量


参数：replicate
character or factor vector giving the replicate ID of each sample of eset
给每个样品的ESET复制ID字符或因子向量


参数：twoColor
boolean indicating whether the data is from a two-color microarray platform
布尔值，指示数据是否是从两色的芯片平台


参数：twoCondition
boolean indicating whether the data is from a two condition experiment (as opposed to a single condition experiment where the comparison is between baseline and subsequent time points)
布尔值，指示数据是否是从两个条件实验（而不是一个单一的条件实验比较基线和随后的时间点之间的）


参数：alpha
the desired False Discovery Rate
所需的假发现率


参数：verbose
whether to output more detailed information about the model fitting
是否输出更详细的信息模型拟合


Details

详情----------Details----------

This function fits a model to estimate the probability of differential for each feature of time-course data set.
此功能适合的模型来估算每个时间当然数据集的功能差的概率。


值----------Value----------

a numeric vector of the probability of differential expression for each feature in the data set.
数字向量的差异表达的概率为每个数据集的功能。


作者（S）----------Author(s)----------


Martin Aryee



参考文献----------References----------



举例----------Examples----------


library(Biobase)   
data(timeEset)
prob <- betr(timeEset, cond=pData(timeEset)$strain,
    timepoint=pData(timeEset)$time, replicate=pData(timeEset)$rep, alpha=0.05)
head(prob)

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