gene.trait.pvalue(BUS)
gene.trait.pvalue()所属R语言包：BUS
Calculate p-value for gene-trait interaction
p值计算基因性状相互作用
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
To calculate p-value for null hypothesis that there is no interaction between gene and trait. There are MxT interactions between M genes and T traits. Results are given with 3 possibilities 1 for single p-value, and 3 for different types of correction. p-values are calculated based on the adjacency matrix for gene-gene interaction computed by function gene.trait.similarity.
计算虚无假设的p值是没有基因和性状之间的相互作用。有M基因和T性状之间的MXT互动。结果3的可能性1单P的价值，并为不同类型的校正3。 P-值计算为由功能gene.trait.similarity计算的基因 - 基因相互作用的邻接矩阵的基础上。
用法----------Usage----------
gene.trait.pvalue(EXP, trait, measure, method.permut = 2, n.replica = 400)
参数----------Arguments----------
参数：EXP
Gene expression data in form of a matrix. Row stands for genes and column for experiments.
基因表达数据矩阵形式。行代表基因和实验列。
参数：trait
Trait data in form of matrix. Row stands for traits and column for experiments.
矩阵形式的特征数据。行代表的性状和实验列。
参数：measure
Metric used to calculate similarity: "corr" for correlation, "MI" for mutual information.
度量用于计算互信息相似：“更正”的相关性，“智”。
参数：method.permut
A flag to indicate correction style when multiple hypotheses testing is considered. 1 for multiple traits correction, 2 for multiple genes and 3 for both genes and traits correction. The default value is 2.
一个标志，表示改正的风格被认为是多重假设测试时。多性状校正，多基因和3这两个基因与性状校正2 1。默认值是2。
参数：n.replica
Number of permutations for the correction of multiple hypothesis testing; default value is 400.
多种假设检验校正的排列数，默认值是400。
Details
详情----------Details----------
According to a permutation method, we use the empirical distribution of some statistics to estimate the p-value. For single p-value the empirical distribution is a vector of P (number of random replicates for each test) test values. It is then possible to correct p-value in different ways: method.permut = 1, it is the empirical distribution of a vector with length of TxP, corrects for the multiple traits tested; method.permut = 2, it is the empirical distribution of a vector with length of MxP, corrects for the multiple genes tested; method.permut = 3, it is empirical distribution of a vector with length of MxTxP, corrects for the multiple traits and genes tested.
根据置换的方法，我们使用的一些统计数据的经验分布估计的p值。对于单p值的经验分布是P的矢量（随机数重复为每个测试）的测试值。然后就可以纠正p值，以不同的方式：method.permut = 1，它是TXP长度的向量的经验分布，测试的多个性状纠正; method.permut = 2，它是经验分布一个MXP长度的向量，测试多个基因的纠正; method.permut = 3，它是经验一个长度MxTxP向量分布，纠正多个性状和基因测试。
值----------Value----------
参数：single.perm.p.value
A matrix of single p-values obtained with permutation method + beta distribution for extreme values (for MI) or obtained with the exact distribution computed directly by cor.test (for correlation)
矩阵排列法+β（MI）的极端值分布或获得直接由cor.test计算的确切分布所得的单一P-值（相关）
参数：multi.perm.p.value
A matrix of corrected p-values obtained with permutation method
得到纠正的p值矩阵排列方法
作者（S）----------Author(s)----------
Yin Jin, Hesen Peng, Lei Wang, Raffaele Fronza, Yuanhua Liu and Christine Nardini
参见----------See Also----------
gene.trait.similarity
gene.trait.similarity
举例----------Examples----------
data(tumors.mRNA)
data(tumors.miRNA)
exp<-tumors.mRNA
trait<-tumors.miRNA
gene.trait.pvalue(EXP=exp[1:10,],trait=trait[1:5,],measure="MI")
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发表于 2012-2-25 13:58:50
