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

loveR

ISANormalize(eisa)
ISANormalize()所属R语言包：eisa

                                        Normalize expression data for the Iterative Signature Algorithm
                                         标准化表达数据的迭代签名算法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

ISA works best if the input data is centered and scaled. ISANormalize performs this transformation.
赛效果最好，如果输入的数据中心和缩放。 ISANormalize执行这个转换。


用法----------Usage----------


ISANormalize (data, prenormalize = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：data
An ExpressionSet object.
ExpressionSet对象。


参数：prenormalize
  If this argument is set to TRUE, then  feature-wise scaling is calculated on the sample-wise scaled matrix and not on the input matrix directly.
如果此参数设置为TRUE，然后明智的功能扩展计算样本明智的规模矩阵，而不是直接输入矩阵。


Details

详情----------Details----------

It was observed that the ISA works better if the input matrix is scaled and its rows have mean zero and standard deviation one.
据观察，在ISA更好地工作，如果输入矩阵缩放，其行的意思是零和标准偏差一。

An ISA step consists of two sub-steps, and this implies two different normalizations, in the first the rows (=features), in the second the columns (=samples) of the input matrix will be scaled and centered.
ISA步骤包括两个子步骤，这意味着两个不同的归一，在第一，行（功能），在第二个输入矩阵的列（样品）将缩放和居中。


值----------Value----------

An ISAExpressionSet object.
ISAExpressionSet对象。


作者（S）----------Author(s)----------


Gabor Csardi <a href="mailto:Gabor.Csardi@unil.ch">Gabor.Csardi@unil.ch</a>



参考文献----------References----------

analysis of large-scale gene expression data Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 2003 Mar;67(3 Pt 1):031902. Epub 2003 Mar 11.

参见----------See Also----------

The ISA function for an easier ISA workflow.
ISA一个简单的ISA的工作流程功能。


举例----------Examples----------


library(ALL)
data(ALL)

# Do the normalization[做标准化]
ALL.normed <- ISANormalize(ALL)
class(ALL.normed)
dim(exprs(ALL.normed))
dim(featExprs(ALL.normed))
dim(sampExprs(ALL.normed))

# Check that we indeed have Z-scores[检查我们确实有Z分数]
all(abs(apply(featExprs(ALL.normed), 2, mean) ) < 1e-12)
all(abs(1-apply(featExprs(ALL.normed), 2, sd)) < 1e-12)

all(abs(apply(sampExprs(ALL.normed), 1, mean) ) < 1e-12)
all(abs(1-apply(sampExprs(ALL.normed), 1, sd)) < 1e-12)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
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。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。