calcCaS-methods(CAMERA)
calcCaS-methods()所属R语言包:CAMERA
EIC correlation grouping of LC/ESI-MS data
三电相关的LC / ESI-MS的数据分组
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Calculate the correlation across samples. Filtering correlation with specific parameters and returns a correlation matrix.
计算整个样本的相关性。过滤相关的具体参数,并返回相关矩阵。
用法----------Usage----------
calcCaS(object,corval=0.75, pval=0.05, intval="into")
参数----------Arguments----------
参数:object
The xsAnnotate object
xsAnnotate对象
参数:corval
Correlation threshold for positive hits
正面命中的相关阈值
参数:pval
P-Value threshold for significance level of correlation
意义的相关性水平P值的阈值
参数:intval
Selection of the intensity values that should be used in the correlation analysis. Can be into, maxo or intb.
应在相关分析中使用的强度值的选择。可以进入,maxo或INTB。
Details
详情----------Details----------
Calculate pearson correlation between the peak intensites over all samples. Afterwards use cor.test for returning only significant correlation. Returns only those correlation, which are above both threshold. Set corval and pval to 0 to get the unfiltered correlation matrix. If the object is pregrouped with groupFWHM, then the correlation is only calculated between peaks within a pseudospectrum. Otherwise between all peaks.
计算对所有样品的峰值intensites之间的Pearson相关。事后使用cor.test只返回显着相关性。只传回的相关性,上述两种阈值。设置corval和pval的为0,以获得未经过滤的相关矩阵。如果对象与groupFWHM pregrouped的,那么相关只计算之间在伪谱峰。否则所有山峰之间。
值----------Value----------
A matrix with 4 columns:
一个4列的矩阵:
参数:x
peak index according to peaktable
根据以peaktable的峰值指数
参数:y
peak index according to peaktable
根据以peaktable的峰值指数
参数:cor
correlation value between peak x and peak y
峰x和峰值之间的相关值Ÿ
参数:ps
pseudospektrum index for both peaks
pseudospektrum指数为峰
作者(S)----------Author(s)----------
Carsten Kuhl <ckuhl@ipb-halle.de>
参见----------See Also----------
calcCiS groupCorr xsAnnotate-class
calcCiSgroupCorrxsAnnotate-class
举例----------Examples----------
library(CAMERA)
#Multiple sample [多个样品]
library(faahKO)
xs.grp <- group(faahko)
#create xsAnnotate object [创建xsAnnotate对象]
xsa <- xsAnnotate(xs.grp)
#generate pseudospectra[产生伪谱]
xsa.group <- groupFWHM(xsa)
#calculate correlation[计算相关]
correlationMatrix <- calcCaS(xsa.group)
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