heatmapSig(HTqPCR)
heatmapSig()所属R语言包:HTqPCR
Heatmap of deltadeltaCt values from qPCR data.
热图qPCR数据deltadeltaCt的值。
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Heatmap and clustering of deltadeltaCt values from different sample comparisons using qPCR data.
热图和聚类deltadeltaCt使用qPCR数据比较从不同的样本值。
用法----------Usage----------
heatmapSig(qDE, comparison = "all", col, zero.center = TRUE, mar, dist = "pearson", ...)
参数----------Arguments----------
参数:qDE
data.frame or list, as created by ttestCtData or limmaCtData.
数据框或列表,创建ttestCtData或limmaCtData。
参数:comparison
integers or the names of the comparisons to include in the plot. Deaults to all results in the qDE data, but a minimum of two is required.
整数或比较的名称,包括图。需要qDE数据,但至少两个结果deaults。
参数:col
colour scheme to use for the plot.
配色方案,使用的图。
参数:zero.center
logical, should the colour scale be centered around 0.
逻辑,应围绕0色阶。
参数:mar
vector of length two, the bottom and right side margins mof the heatmap.
向量的长度为两个,底部和右侧边缘财政部的热图。
参数:dist
character string, either "pearson" (default) or "euclidean" indicating what type of distance is used for the clustering.
字符串,无论是“培”(默认)或“欧氏”,表示什么类型的距离聚类。
参数:...
further arguments passed to heatmap.2.
通过进一步的论据heatmap.2。
Details
详情----------Details----------
This function can be useful if multiple conditions are compared, for detecting features with similar behaviour in comparisons, and look at the general level of up and down regulation.
如果多个条件进行了比较,这可以是有用的功能,用于检测功能比较类似的行为,并期待在上下调节的一般水平。
值----------Value----------
A plot if produced in the current graphics device.
一个图,如果在当前图形设备的生产。
作者(S)----------Author(s)----------
Heidi Dvinge
参见----------See Also----------
heatmap.2 for modifying the plot, and ttestCtData or limmaCtData for generating the data used for the plotting.
heatmap.2修改的图,和ttestCtData或limmaCtData产生的图所使用的数据。
举例----------Examples----------
# Load example preprocessed data [加载预处理数据的例子]
data(qPCRpros)
samples <- read.delim(file.path(system.file("exData", package="HTqPCR"), "files.txt"))
# Define design and contrasts[定义设计和对比]
design <- model.matrix(~0+samples$Treatment)
colnames(design) <- c("Control", "LongStarve", "Starve")
contrasts <- makeContrasts(LongStarve-Control, LongStarve-Starve, Starve-Control, levels=design)
# Reorder data to get the genes in consecutive rows[重新排列数据,在连续的行得到的基因]
temp <- qPCRpros[order(featureNames(qPCRpros)),]
# The actual test [实际测试]
qDE <- limmaCtData(temp, design=design, contrasts=contrasts, ndups=2, spacing=1)
# Plotting the heatmap[绘制的热图]
heatmapSig(qDE)
heatmapSig(qDE, dist="euclidean")
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