R语言 gaia包 runGAIA()函数中文帮助文档(中英文对照)

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runGAIA(gaia)
runGAIA()所属R语言包：gaia

                                        Run GAIA algorithm.
                                         运行盖亚算法。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function assess the significance of the chromosomal aberrations. Note that it uses the package qvalue.
此功能评估的染色体畸变的意义。请注意，它使用的包qvalue。


用法----------Usage----------


runGAIA(cnv_obj, markers_obj, output_file_name, aberrations = -1, chromosomes = -1, num_iterations = 10, threshold = 0.25, hom_threshold = 0.12, approximation=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：cnv_obj
an object returned by the function load_cnv describing the observed data.
对象功能load_cnv描述观测数据传回。


参数：markers_obj
an object returned by the function load_markers describing the observed markers.
功能load_markers描述所观察到的标记返回一个对象。


参数：output_file_name
the name of the file in which the significant aberrant regions are saved.
在其中的重大异常区域保存的文件名称。


参数：aberrations
[default=-1] the aberrations that will be analyzed. If it setted as -1 (default value) all aberrations will be analyzed.
[默认= -1]将要分析的畸变。如果为-1请先试烫（默认值），将分析所有像差。


参数：chromosomes
[default=-1] the chromosomes that will be analyzed. If it setted as -1 (default value) all chromosomes will be analyzed.
[默认= -1]，将分析的染色体。如果为-1请先试烫（默认值），将所有染色体分析。


参数：num_iterations
[default=10] if the number of permutation steps (if approximation is equal to -1) - the number of column of the approximation matrix (if approximation is different to -1).
[默认= 10]如果置换步骤（如果近似等于-1） - 近似矩阵的列数（如果近似是不同-1）。


参数：threshold
[default=0.25] markers having q-value lower than this threshold are labeled as significantly aberrant.
[默认= 0.25]标记有比这道阈值较低的Q值标记显着异常。


参数：hom_threshold
[default=0.12] Threshold used for homogeneous peel-off. For values lower then 0 homogeneous peel-off is disabled.
[默认]用于均匀剥离阈值= 0.12。对于值低于0同质剥离被禁用。


参数：approximation
[default=FALSE] if approximation is FALSE then GAIA explicitly performs the permutations, if it is TRUE then GAIA uses an approximated approach to compute the null distribution.
[默认= FALSE，如果近似为FALSE，然后盖亚明确执行的排列，如果这是真的，然后盖亚使用近似的方法计算空分布。


值----------Value----------

This function return a matrix containing all significant aberrant regions.
这个函数返回一个包含所有重大异常区域的矩阵。


注意----------Note----------

In order to execute this script you need of the R package qvalue available at the bioconductor repository.<br> To install the qvalue package, start R and enter:<br> source("http://bioconductor.org/biocLite.R")<br> biocLite("qvalue")
为了执行这个脚本，你需要的R包qvalue可在bioconductor库参考要安装qvalue包，开始R和输入参考源（“HTTP： / / bioconductor.org的/ biocLite.R“），参考biocLite（的”qvalue“）


作者（S）----------Author(s)----------


Sandro Morganella et al.

Maintainer: S. Morganella &lt;morganellaalx@gmail.com&gt;




参考文献----------References----------



举例----------Examples----------


# Load the matrix containing the informations about the markers[包含有关标记的信息加载矩阵]
data(synthMarkers_Matrix)

# Use the function load_markers to obtain the marker descriptor data object[使用的的功能load_markers获得的标记描述数据对象]
markers_obj <- load_markers(synthMarkers_Matrix)

# Load the matrix containing the informations about the aberrant regions[加载包含的信息有关的异常区域的矩阵]
data(synthCNV_Matrix)

# Use the function load_cnv to obtain the aberrant region descriptor data object[使用的的功能load_cnv获得的异常区域描述数据对象]
cnv_obj <- load_cnv(synthCNV_Matrix, markers_obj, 10)

# run GAIA algorithm and save the results within the file "results.txt"[运行盖亚算法，并保存在文件“results.txt”的结果]
runGAIA(cnv_obj, markers_obj, "results.txt")

# run GAIA algorithm in its approximated version generating 5000 approximations[在近似5000近似的版本运行盖亚算法]
runGAIA(cnv_obj, markers_obj, "results.txt", num_iterations=5000, approximation=TRUE)


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