CNVtest.binary.T(CNVtools)
CNVtest.binary.T()所属R语言包：CNVtools
CNV association testing using T distributions
CNV的关联测试使用T分布
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Test for CNV association with binary trait (typically case control) using a mixture of T distributions.
CNV的协会与二进制的特征，使用的T分布的混合物（通常情况下控制）的试验。
用法----------Usage----------
CNVtest.binary.T(signal,batch, sample = NULL, disease.status = NULL,
ncomp, n.H0 = 5, n.H1 = 0, output = "compact",
model.mean = "~ strata(batch, cn)",
model.var = "~ strata(batch, cn)",
model.disease = "~ cn",
beta.estimated = NULL,
start.mean = NULL,
start.var = NULL,
control = list(tol = 1e-05, max.iter = 3000, min.freq = 4))
参数----------Arguments----------
参数：signal
The vector of intensity values, meant to be a proxy for the number of copies.
强度值向量，意味着，份数代理。
参数：batch
Factor, that describes how the data points should be separated in batches, corresponding to different tehnologies to measure the number of DNA copies, or maybe different cohorts in a case control framework.
因素，描述数据点应如何分批分离，对应到不同tehnologies DNA拷贝，或者不同世代的数量来衡量的情况下控制框架。
参数：sample
Optional (but recommended). A character vector containing a name for each data point, typically the name of the individuals.
可选（但建议）。一个特征向量包含一个名称为每个数据点，通常是个人的名字。
参数：disease.status
In the case control situation a vector of 0 and 1 indicating which individuals are controls or cases.
0和1的向量表示的情况下控制局势个人控制或情况。
参数：ncomp
Number of components one wants to fit to the data.
数的组成部分之一，要适合数据。
参数：n.H0
Number of times the EM should be used to maximize the likelihood under the null hypothesis of no association, each time with a different random starting point. The run that maximizes the likelihood is stored.
数倍的EM应最大限度地根据零假设的无关联的可能性，每次都用不同的随机起点。存储运行，最大限度地提高的可能性。
参数：n.H1
Number of times the EM should be used to maximize the likelihood under the alternate hypothesis of association present, each time with a different random starting point. The run that maximizes the likelihood is stored.
数倍的EM应最大限度地根据协会目前的替代假说的可能性，每次都用不同的随机起点。存储运行，最大限度地提高的可能性。
参数：output
The default value, “compact”, returns a data frame with one line per sample. Any other setting witll return a much bigger data frame with one line per individual and copy number. This long format is the one used by the underlying fitting algorithm and is only useful if one attempts to use CNVtools in a non standard manner.
“紧凑型”，默认值，返回一个数据框，每一个样本行。任何其他的设置witll返回了一个更大的数据框，每一个个人和拷贝数线。这个长格式是由底层的拟合算法所使用的，并且是唯一有用的，如果有人试图使用一种非标准的方式CNVtools。
参数：model.mean
Formula that relates the location of the means for the clusters with the number of copies and the different batches if there are multiple batches. Should be on the following: “~strata(cn)” or “strata(batch, cn)”.
公式涉及的副本和不同批次的数量聚类的手段的位置，如果有多个批次。应该在以下方面：“~地层（CN）”或“阶层（批次，CN）”。
参数：model.var
A formula describing the variance model, as above. The default is the free variance model “~ strata(cn, batch)” but could also be “~ 1”, “~ strata(cn)” or “~ strata(batch)”.
一个公式描述方差模型，如上。默认是免费的方差模型“~地层（CN，一批）”，但也可能是“~1”，“地层（CN）”或“~地层（批）”。
参数：model.disease
A formula that relates the number of copies with the case/control status. The default is a linear trend model “~ cn”. Note that this formula will only matter under the alternate hypothesis and has no effect under the null.
公式有关的情况/控制状态的份数。默认是一个线性趋势模型“CN”。注意：这个公式只有物质替代假设下，空下有没有效果。
参数：beta.estimated
Optional. It is used if one wants to fit the model for a particular value of the log odds parameter beta (essentially if one is interested in the profile likelihood). In this case the disease model should be set to ' ~ 1' and the model to 'H1'. It will then provide the best model assuming the value of beta (the log odds ratio parameter) provided by the user.
可选的。它是用来为特定值的log的赔率参数测试（基本上如果是在配置文件的可能性感兴趣），如果想以适应模型。疾病模型，在这种情况下，应设置“~1”和“上半年模型。然后，它会提供最好的模型，假设由用户提供的β值（log胜算比参数）。
参数：start.mean
Optional. A set of starting values for the means. Must be numeric and the size must match ncomp. This argument can also be a matrix if one wants to specify multiple starting points. When passing a matrix as argument, the number of columns should equal the number of components, and the number of rows must be greater than max(n.H0, n.H1). When in a row some numbers are missing, CNVtools will pick the starting points randomly (the default).
可选的。一套手段开始值。必须是数字的大小必须符合NCOMP的。这个参数也可以是一个矩阵，如果要指定多个出发点。当作为参数传递矩阵的列数应该等于元件的数量，和行数必须大于最大（n.H0，n.H1）。当在连续数缺少中，CNVtools会挑的出发点随机（默认）。
参数：start.var
Optional. A set of starting values for the variances. Must be numeric and the size must match ncomp. Can also be a matrix (see start.mean for details).
可选的。一组值的差异开始。必须是数字的大小必须符合NCOMP的。也可以是一个矩阵（见细节start.mean）。
参数：control
A list of parameters that control the behavior of the fitting. min.freq is the minimum number of data points in a copy number class before the algorithm sets the frequency of this class to zero. In the presence of a very rare genotype group it might be useful to lower this threshold. Note, however, that estimating the variance if there are very few individuals in a class may not be possible, so setting options such as constant variances (i.e. model.var = ' ~1') might be sensible.
拟合的行为的参数控制列表。 min.freq拷贝数类中的数据点的最低数量的算法之前设置这个类的频率为零。在一个非常罕见的基因型组的存在，它可能是有用的，以降低这个阈值。但是请注意，估计方差，如果在一个类中有极少数人可能不会是可能的，所以设置，如恒定方差（即model.var =~1）可能是明智的选择。
值----------Value----------
参数：model.H0
The parameters for the best fit under H0.
H 0下的最适合的参数。
参数：posterior.H0
The output dataframe with the estimate posterior distribution under H0 as well as the most likely call.
估计后验分布在H 0，以及最有可能的呼叫的输出dataframe。
参数：status.H0
A character that describes the status of the fit under H0. The possible values are 'C' (converged), 'M' (maximum iterations reached), 'P' (posterior distribution problem). Fits that don't return 'C' should be excluded.
一个合适的状态下H 0的字符描述。可能的值是“C”（融合），“M”（达到最大迭代），“P”（后分配问题）。不返回“C”的一刀切，应排除在外。
参数：model.H1
The parameters for the best fit under H1.
下H1的最合适的参数。
参数：posterior.H1
The output dataframe with the estimate posterior distribution under H1
H1的后验分布的估计下的输出dataframe
参数：status.H1
A character that describes the status of the fit under H1. The possible values are 'C' (converged), 'M' (maximum iterations reached), 'P' (posterior distribution problem). Fits that don't return 'C' should be excluded.
字符描述下的H1合适的状态。可能的值是“C”（融合），“M”（达到最大迭代），“P”（后分配问题）。不返回“C”的一刀切，应排除在外。
作者（S）----------Author(s)----------
Vincent Plagnol and Chris Barnes
参考文献----------References----------
G. Mc Lachlan and David Peel
参见----------See Also----------
CNVtest.binary
CNVtest.binary
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发表于 2012-2-25 15:40:03
