networkScreeningGS(WGCNA)
networkScreeningGS()所属R语言包：WGCNA
Network gene screening with an external gene significance measure
网络基因的筛选与外源基因意义的措施
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) with high gene significance
此功能融合标准和网络的方法来选择基因（或一般的变量）与高基因意义
用法----------Usage----------
networkScreeningGS(datExpr, datME, GS, oddPower = 3, blockSize = 1000, minimumSampleSize = ..minNSamples,
addGS = TRUE)
参数----------Arguments----------
参数：datExpr
data frame of expression data
表达数据的数据框
参数：datME
data frame of module eigengenes
数据框的模块特征基因
参数：GS
numeric vector of gene significances
数字向量的基因意义
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：addGS
logical: should gene significances be added to the screening statistics?
逻辑：基因意义的筛选统计？
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----------
参数：GS.Weighted
weighted gene significance
加权基因意义
参数：GS
copy of the input gene significances (only if addGS=TRUE)
复制的的输入基因意义（只有addGS=TRUE）
（作者）----------Author(s)----------
Steve Horvath
参见----------See Also----------
networkScreening, automaticNetworkScreeningGS
networkScreening，automaticNetworkScreeningGS
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注：
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发表于 2012-10-1 21:19:11
