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

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发表于 2012-10-1 21:20:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
pickHardThreshold(WGCNA)
pickHardThreshold()所属R语言包:WGCNA

                                         Analysis of scale free topology for hard-thresholding.
                                         硬阈值无标度拓扑结构分析。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Analysis of scale free topology for multiple hard thresholds. The aim is to help the user pick an appropriate threshold for network construction.
无标度拓扑结构的多硬盘的阈值分析。我们的目标是帮助用户选择一个合适的阈值进行网络建设。


用法----------Usage----------


pickHardThreshold(
  data,
  dataIsExpr,
  RsquaredCut = 0.85,
  cutVector = seq(0.1, 0.9, by = 0.05),
  moreNetworkConcepts = FALSE,
  removeFirst = FALSE, nBreaks = 10,
  corFnc = "cor", corOptions = "use = 'p'")

pickHardThreshold.fromSimilarity(
    similarity,
    RsquaredCut = 0.85,
    cutVector = seq(0.1, 0.9, by = 0.05),
    moreNetworkConcepts=FALSE,
    removeFirst = FALSE, nBreaks = 10)



参数----------Arguments----------

参数:data
expression data in a matrix or data frame. Rows correspond to samples and columns to genes.  
一个矩阵或数据框中的表达数据。行对应的样品和列的基因。


参数:dataIsExpr
logical: should the data be interpreted as expression (or other numeric) data, or as a similarity matrix of network nodes?  
逻辑:数据应该被解释为表达式(或其他数字)的数据,或作为网络节点的相似度矩阵?


参数:similarity
similarity matrix: a symmetric matrix with entries between -1 and 1 and unit diagonal.
相似性矩阵:-1和1之间和单元对角线对称矩阵的条目。


参数:RsquaredCut
desired minimum scale free topology fitting index R^2.  
自由拓扑结构所需的最小规模拟合指数R^2。


参数:cutVector
  a vector of hard threshold cuts for which the scale free topology fit indices are to be calculated.  
削减硬阈值的向量,无标度拓扑结构拟合指数的计算。


参数:moreNetworkConcepts
logical: should additional network concepts be calculated? If TRUE, the function will calculate how the network density, the network heterogeneity, and the network centralization depend on the power. For the definition of these additional network concepts, see Horvath and Dong (2008).  PloS Comp Biol.   
逻辑:额外的网络概念应如何计算?如果TRUE,该函数将计算网络密度,网络异质性,网络集中依赖于电源。这些额外的网络概念的定义,请参见霍瓦特和董(2008年)。科学公共图书馆比较生物学。


参数:removeFirst
should the first bin be removed from the connectivity histogram?  
应的第一bin被删除从连通直方图?


参数:nBreaks
number of bins in connectivity histograms  
在连通直方图,箱数


参数:corFnc
a character string giving the correlation function to be used in adjacency calculation.  
一个字符串给邻接计算中要使用的相关函数。


参数:corOptions
further options to the correlation function specified in corFnc.  
进一步的相关函数指定的corFnc的选项。


Details

详细信息----------Details----------

The function calculates unsigned networks by thresholding the correlation matrix using thresholds given in cutVector. For each power the scale free topology fit index is calculated and returned along with other information on connectivity.
该函数计算无符号网络通过使用cutVector给定的阈值阈值的相关系数矩阵。对于每个电源,无标度拓扑结构拟合指数的计算和连接的其他信息一起返回。


值----------Value----------

A list with the following components:
以下组件列表:


参数:cutEstimate
estimate of an appropriate hard-thresholding cut: the lowest cut for which the scale free topology fit R^2 exceeds RsquaredCut. If R^2 is below RsquaredCut for all cuts, NA is returned.  
估计适当的硬阈值切割的无标度拓扑结构适合R^2超过RsquaredCut,最低的切割。 R^2如果是下面的RsquaredCut所有的切口,NA返回。


参数:fitIndices
a data frame containing the fit indices for scale free topology. The columns contain the hard threshold, adjusted R^2 for the linear fit, the linear coefficient, adjusted R^2 for a more complicated fit models, mean connectivity, median connectivity and maximum connectivity.  If input moreNetworkConcepts is TRUE, 3 additional columns containing network density, centralization, and heterogeneity.
一个数据框包含的无标度拓扑结构的拟合指数。列包含硬阈值,调整R^2的线性拟合的线性相关系数,调整R^2对于更复杂的适配机型,意味着连接,中间连接和最大的连接。如果输入moreNetworkConcepts TRUE,3个附加列,其中包含网络密度,集中化和异质性。


(作者)----------Author(s)----------


Steve Horvath



参考文献----------References----------

Network Analysis", Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology: Vol. 4: No. 1, Article 17
4(8): e1000117

参见----------See Also----------

signumAdjacencyFunction
signumAdjacencyFunction

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注:
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注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
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