analyse.output(GRENITS)
analyse.output()所属R语言包：GRENITS
Analysis Plots
分析图
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Analyse output from network inference functions. Basic convergence and analysis plots.
分析网络推理功能的输出。基本趋同和分析图。
用法----------Usage----------
analyse.output(output.folder, timeSeries = NULL)
参数----------Arguments----------
参数：output.folder
Name of folder (including path) where chains are kept
链保持文件夹的名称（包括路径）
参数：timeSeries
Only used by NonLinearModel analysis. Data matrix containing gene expression time series. Where genes will be placed in rows and time points in columns.
仅用于NonLinearModel分析。含有基因表达的时间序列数据矩阵。基因将被放置行和列的时间点。
Details
详情----------Details----------
Read first two chains run and plot some basic convergence plots (ConvergencePlots.pdf), analysis plots (AnalysisPlots.pdf), as well as inferred network probabilities in two formats (NetworkProbability_List.txt and NetworkProbability_Matrix.txt).
先读两个链的运行，并绘制一些基本的收敛图（ConvergencePlots.pdf），分析图（AnalysisPlots.pdf），以及推断网络的概率在两种格式（NetworkProbability_List.txt和NetworkProbability_Matrix.txt）。
值----------Value----------
The output of the analysis will be four files (five if nonLinearNet). The contents of the two plot files change depending on the network inference function used.
分析的输出将是四个文件（如果nonLinearNet 5）。两个图形文件的内容改变取决于使用网络上的推理功能。
参数：ConvergencePlots.pdf
Basic convergence plots. The posterior means of each variable are compared.
基本收敛图。后每个变量的手段进行了比较。
参数：AnalysisPlots.pdf
Heatmap plot of network link probabilities as well as marginal network uncertainty plot. A plot of the number of links predicted by the model for a given probability threshold. For ReplicatesNet_student, the posterior distribution of the degrees of freedom are also plotted. For NonLinearNet, the posterior of the smoothness parameter is plotted.
热图网络连接概率的图以及边缘网络的不确定性的图。对于一个给定的概率阈值模型预测的链接数量的图。 ReplicatesNet_student，后验分布的自由度也绘制。为NonLinearNet，平滑参数后绘制。
参数：NetworkProbability_List.txt
Posterior probabilities for each network connection in list format, including posterior interaction strength for linear models. Can be imported with network analysis software such as cytoscape.
后验概率为每个网络连接列表格式，包括线性模型后相互作用的强度。 Cytoscape的分析，如网络软件可以导入。
参数：NetworkProbability_Matrix.txt
Posterior probabilities for each network connection in matrix format.
每个矩阵格式的网络连接后验概率。
参数：ProbNumParents.txt
Posterior probabilities for number of regulators for each gene.
每个基因的监管机构的数量后验概率。
参数：InferredFunctionPlots.pdf
(Only for nonLinearNet) Posterior distribution of predicted functions. Data values are plotted as circles.
（仅适用于nonLinearNet）后验分布的预测功能。数据值绘制成圈。
参考文献----------References----------
networks using time course data with repeated measurements. Bioinformatics 2010; doi: 10.1093/bioinformatics/btq421
topology of a nonlinear sparse gene regulatory network using fully Bayesian spline autoregression Biostatistics 2011; doi: 10.1093/biostatistics/kxr009
参见----------See Also----------
NonLinearNet, LinearNet, ReplicatesNet_student , ReplicatesNet_gauss.
NonLinearNet，LinearNet，ReplicatesNet_student ，ReplicatesNet_gauss。
举例----------Examples----------
# Load A. thaliana circadian clock ODE generated data[生成的数据负载拟南芥生物钟的ODE]
data(Athaliana_ODE)
# Folder where raw runs will be kept and analysed[原料运行文件夹中，将保留和分析]
output.folder <- paste(tempdir(), "/Example_LinearNet",sep="")
# Run network inference, place raw results in output.folder[运行网络推断，原始结果将在output.folder]
LinearNet(output.folder, Athaliana_ODE)
# Analyse raw results, place analysis plots and files in output.folder[分析原料的结果，地方分析图和文件，在output.folder]
analyse.output(output.folder)
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发表于 2012-2-25 21:13:47
