R语言 WGCNA包 networkScreening()函数中文帮助文档(中英文对照)

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networkScreening(WGCNA)
networkScreening()所属R语言包：WGCNA

                                         Identification of genes related to a trait
                                         一个性状相关基因的鉴定

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function blends standard and network approaches to selecting genes (or variables in general) highly related to a given trait.
此功能结合的方法来选择基因（或一般的变量）给定的特征高度相关标准和网络。


用法----------Usage----------


networkScreening(y, datME, datExpr,
                 corFnc = "cor", corOptions = "use = 'p'",
                 oddPower = 3,
                 blockSize = 1000,
                 minimumSampleSize = ..minNSamples,
                 addMEy = TRUE, removeDiag = FALSE,
                 weightESy = 0.5, getQValues = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：y
clinical trait given as a numeric vector (one value per sample)  
临床特征为一个数值向量（每一个值样品）


参数：datME
data frame of module eigengenes  
数据框的模块特征基因


参数：datExpr
data frame of expression data  
表达数据的数据框


参数：corFnc
character string specifying the function to be used to calculate co-expression similarity. Defaults to Pearson correlation. Any function returning values between -1 and 1 can be used.  
指定的功能的字符串被用来计算共表达相似。默认为Pearson相关。任何函数返回-1和1之间的值都可以使用。


参数：corOptions
character string specifying additional arguments to be passed to the function given by corFnc. Use "use = 'p', method = 'spearman'" to obtain Spearman correlation.   
字符串指定额外的参数被传递给函数的corFnc。使用"use = 'p', method = 'spearman'"获得Spearman等级相关。


参数：oddPower
odd integer used as a power to raise module memberships and significances  
奇整数，用于为动力，以提高模块的成员资格和意义


参数：blockSize
block size to use for calculations with large data sets  
块的大小，使用大型数据集的计算


参数：minimumSampleSize
minimum acceptable number of samples. Defaults to the default minimum number of samples used throughout the WGCNA package, currently 4.
最低可接受的数量的样本。默认为整个WGCNA包，目前使用的样品的默认数量。


参数：addMEy
logical: should the trait be used as an additional "module eigengene"?
逻辑：性状应该被用来作为一个附加的“模块eigengene”？


参数：removeDiag
logical: remove the diagonal?  
逻辑：删除对角线？


参数：weightESy
weight to use for the trait as an additional eigengene; should be between 0 and 1  
使用重量为作为一个额外的eigengene性状;应该是0和1之间的


参数：getQValues
logical: should q-values be calculated?  
逻辑：Q值计算出来的？


Details

详细信息----------Details----------

This function should be considered experimental. It takes into account both the "standard" and the network measures of gene importance for the trait.
这个函数应该被认为是实验性的。需要兼顾“标准”的基因为特征的重要性和网络的措施。


值----------Value----------

datout = data.frame(p.Weighted, q.Weighted, Cor.Weighted, Z.Weighted, p.Standard, q.Standard, Cor.Standard, Z.Standard) Data frame reporting the following quantities for each given gene:
DATOUT数据框（p.Weighted，q.Weighted，Cor.Weighted，Z.Weighted，的p.Standard，q.Standard，Cor.Standard，）数据Z.Standard帧报告后，数量，对于每个特定的基因：


参数：p.Weighted
weighted p-value of association with the trait
加权p-值与性状


参数：q.Weighted
q-value (local FDR) calculated from p.Weighted
Q-值（本地FDR）计算从p.Weighted


参数：cor.Weighted
correlation of trait with gene expression weighted by a network term
性状与基因表达相关性加权网络术语


参数：Z.Weighted
Fisher Z score of the weighted correlation
费舍尔Z分数的加权关联


参数：p.Standard
standard Student p-value of association of the gene with the trait
标准的学生p值关联的基因与性状


参数：q.Standard
q-value (local FDR) calculated from p.Standard
Q-值（本地FDR）计算从p.Standard


参数：cor.Standard
correlation of gene with the trait
与性状基因的相关性


参数：Z.Standard
Fisher Z score of the standard correlation
费舍尔标准相关的Z值


（作者）----------Author(s)----------


Steve Horvath

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