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

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发表于 2012-2-25 18:43:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
aggregate(GeneExpressionSignature)
aggregate()所属R语言包:GeneExpressionSignature

                                         Aggregate each group of ranked lists with the same state into a single list
                                         总结每个组到一个列表中的排名相同的状态列表

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Aggregate the assay data according to phenotypic data of the input ExpressionSet.  Each group of the ranked lists with the same phenotypic data is aggregated into a single list, return it as an ExpressionSet object.
根据的输入ExpressionSet的表型数据汇总分析数据。每个组具有相同的表型数据的排名名单汇总到一个单独的列表,返回作为ExpressionSet对象。


用法----------Usage----------


aggregate(exprSet)



参数----------Arguments----------

参数:exprSet
an ExpressionSet object, each column of assay data represents a ranked list obtained by preprocessing the corresponding gene expression profile, and phenotypic data represents the short description (characteristics of gene expression profile, such as the drug type, the disease state) about the assay data.   
ExpressionSet对象,实验数据的每一列代表排名名单由预处理获得相应的基因表达谱,和表型数据表示有关检测数据(如药物种类,疾病状态,基因表达谱特征的简短说明) 。


Details

详情----------Details----------

The krubor function is used in the aggregating procedure. And the following methods are used in the implementation: a measure of the distance between two ranked lists (Spearman's Footrule), a method to merge two or more ranked lists the (Borda Merging Method), and a algorithm to obtain a single ranked list from a set of them in a hierarchical way (the Kruskal Algorithm).
在聚合过程中使用的krubor功能。和下面的方法是使用在执行:1,2排名列表之间的距离(斯皮尔曼Footrule)的措施,方法来合并两个或两个以上的排名名单“(博达合并的方法),和1算法,以获得1单排名名单从其中一套在一个分层的方式(Kruskal算法)。


参见----------See Also----------

krubor,aggregate all ranked lists into one list
krubor,aggregate all ranked lists into one list


举例----------Examples----------


library(Biobase)
## load sample ranked list[#加载样品排名列表]
PRLs=as.matrix(read.table(system.file("extdata/example_PRLs.txt",package="GeneExpressionSignature")))
## load sample phenotypic data[#加载示例表型数据。]
states=read.table(system.file("extdata/example_states.txt",package="GeneExpressionSignature"))
## create an new ExpressionSet object[#创建一个新的ExpressionSet对象。]
rownames(states)=colnames(PRLs)
phenodata=new("AnnotatedDataFrame",data = states)
exprSet=new("ExpressionSet",exprs=PRLs,phenoData=phenodata)
## aggregate each group of the ranked lists in the exprSet with the same phenotypic data into a single PRL[#聚合每个组到一个单一的泌乳素在exprSet具有相同的表型数据的排名名单]
aggregateSet=aggregate(exprSet)

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。
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