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

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betweensampleVariance(clippda)
betweensampleVariance()所属R语言包：clippda

                                        A generic function for computing the biological variance and mean differences
                                         一个通用函数计算生物学变异，意味着差异

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This generic function fits a regression model to the averaged replicate data.  The outputs are the between sample variance, and the differences in mean expression  between cases and controls, adjusted for confounders.
这个通用的功能，适合回归模型平均复制数据。输出样本方差之间，病例和对照之间，平均表达差异的混杂因素调整。


用法----------Usage----------


betweensampleVariance(Data, ...)



参数----------Arguments----------

参数：Data
An object of aclinicalProteomicsData  class.  
aclinicalProteomicsData类的对象。


参数：...
Some methods for this generic function may take additional, optional arguments.  At present none do.
这个泛型函数的一些方法可能需要额外的可选参数。目前没有做。


值----------Value----------

It returns a list with the following components:
它返回列表由以下部分组成：


参数：betweensamplevariance
A vector of the between-sample variance for each peak.
每个峰之间的样本方差向量。


参数：differences
A vector of the differences in mean expression values between the cases and controls, adjusted for confounders for each peak.  
一个向量，在不同的意思表达值之间的情况下，调整控制，并为每个峰混杂。


参数：significance
A dataframe, or a vector of the differential-expression p-values for each peak.
一个dataframe，或p值的差表达向量，为每个高峰。


作者（S）----------Author(s)----------


Stephen Nyangoma



举例----------Examples----------


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##### methods for the generic function[＃＃＃＃泛型函数方法]
########################################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃]

showMethods("betweensampleVariance")

###################################################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃]
# Creating data of a aclinicalProteomicsData class[创建数据一个aclinicalProteomicsData类]
###################################################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃]

data(liverdata)

data(liver_pheno)

OBJECT=new("aclinicalProteomicsData")

OBJECT@rawSELDIdata=as.matrix(liverdata)

OBJECT@covariates=c("tumor" , "sex")

OBJECT@phenotypicData=as.matrix(liver_pheno)

OBJECT@variableClass=c('numeric','factor','factor')

OBJECT@no.peaks=53

Data=OBJECT

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# Data manipulation carried out internally by the betweensampleVariance function [数据处理进行了内部由betweensampleVariance功能]
#################################################################################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃ ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃]

rawData <- proteomicsExprsData(Data)

no.peaks <- Data@no.peaks

JUNK_DATA <- sampleClusteredData(rawData,no.peaks)

JUNK_DATA=negativeIntensitiesCorrection(JUNK_DATA)

# we use the log-basetwo2 expression values[我们使用的的logbasetwo2表达值]

LOG_DATA <- log2(JUNK_DATA)

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# compute biological variation, difference to be estimated, and the p-values [计算生物学变异，要估计的差异，p值]
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BiovarDiffSig <- betweensampleVariance(OBJECT)

BiovarDiffSig


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