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

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发表于 2012-2-25 21:52:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
ttestCtData(HTqPCR)
ttestCtData()所属R语言包:HTqPCR

                                        Differentially expressed features with qPCR: t-test
                                         差异表达功能的qPCR:t-检验

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Function for calculating t-test and p-values across two groups for the features present in high-throughput qPCR data, such as from TaqMan Low Density Arrays.
计算跨两个组的特点,在目前的TaqMan低密度阵列,如高通量qPCR数据t检验,p-值的功能。


用法----------Usage----------


ttestCtData(q, groups = NULL, calibrator, alternative = "two.sided", paired = FALSE, replicates = TRUE, sort = TRUE, stringent = TRUE, p.adjust = "BH", ...)



参数----------Arguments----------

参数:q
qPCRset object.
qPCRset对象。


参数:groups
factor, assigning each sample to one of two groups.
因素,每个样本分配到两组。


参数:calibrator
which of the two groups is to be considered as the reference and not the test? Defaults to the first group in groups.
两组的是要考虑作为参考,而不是测试?默认为第一组在groups。


参数:alternative
character string (first letter is enough), specifying the alternative hypothesis, "two.sided" (default), "greater" or "less".
字符串(第一个字母是足够的),指定替代假说“,two.sided”(默认),“大”或“少”。


参数:paired
logical, should a paired t-test be used.
逻辑,应使用配对t检验。


参数:replicates
logical, if replicated genes are present on the array, the statistics will be calculated for all the replicates combined, rather than the individual wells.
逻辑,如果复制的基因是存在阵列上,统计计算的重复组合,而不是个别井。


参数:sort
boolean, should the output be sorted by p-values.
布尔值,p值进行排序输出。


参数:stringent
boolean, for flagging results as "Undetermined". See details.
布尔,标记为“未决定用途”的结果。查看详情。


参数:p.adjust
character string, which method to use for p-value adjsutment for multiple testing. See details.
字符串,该方法使用多重检验的p值adjsutment。查看详情。


参数:...
any other arguments will be passed to the t.test function.
任何其他参数将被传递给t.test功能。


Details

详情----------Details----------

Once the Ct values have been normalised, differential expression  can be calculated. This function deals with just the simple case, where there are two types of samples to compare. For more complex studies, see limmaCtData.
Ct值已标准化后,可以计算出差异表达。这个函数只是简单的例子,那里有两种类型的样品进行比较处理。对于更复杂的研究,看到limmaCtData。

All results are assigned to a category, either "OK" or "Undetermined" depending on the input Ct values. If stringent=TRUE any unreliable or undetermined measurements among technical and biological replicates will result in the final result being "Undetermined". For stringent=FALSE the result will be "OK" unless at least half of the Ct values for a given gene are unreliable/undetermined.
所有的结果都分配到一个类别,可以根据输入的Ct值“OK”或“未决定用途”。如果stringent=TRUE之间的技术和生物复制任何不可靠的或未定测量,将导致最终的结果是“未决定用途”。 stringent=FALSE结果将是“确定”,除非至少有一半的一个特定基因的Ct值是不可靠/未定。

The argument p.adjust is passed on to the p.adjust function. Options include e.g. "BH" (Benjamini & Hochberg, the default), "fdr" and "bonferroni". See p.adjust for more information on the individual methods.
传递的参数p.adjustp.adjust函数。选项包括例如“波黑”(Benjamini Hochberg,默认),“FDR”和“邦弗朗尼”。看到p.adjust个别方法的更多信息。


值----------Value----------

A data.frame containing the following information:
数据框包含以下信息:


参数:genes
The names of the features on the card.
卡上的功能的名称。


参数:feature.pos
The featurePos of the genes. If replicated genes are used, the feature positions will be concatenated together.
featurePos的基因。如果使用复制的基因,该功能的职位将被连接在一起。


参数:t.test
The value of the t-test.
t检验值。


参数:p.value
The corresponding p-value.
相应的p值。


参数:ddCt
The delta delta Ct values.
DeltaDeltaCt值。


参数:FC
The fold change; 2^(-ddCt).
倍; 2 ^(DDCT)。


参数:meanCalibrator
The average expression level of each gene in the calibrator sample(s).
平均每个基因的表达水平在校准样品(S)。


参数:meanTarget
The average expression level of each gene in the target sample(s).
平均每个基因表达水平的目标样本(S)。


参数:categoryCalibrator
The category of the Ct values ("OK", "Undetermine") across the calibrator.
Ct值(“OK”,“Undetermine”)跨校准类别。


参数:categoryTarget
Ditto for the target.
同上,用于目标。


作者(S)----------Author(s)----------


Heidi Dvinge



参见----------See Also----------

t.test, limmaCtData, mannwhitneyCtData. plotCtRQ and plotCtSignificance can be used for visualising the results.
t.test,limmaCtData,mannwhitneyCtData。 plotCtRQ和plotCtSignificance可以使用可视化的结果。


举例----------Examples----------


# Load example preprocessed data[加载预处理数据的例子]
data(qPCRpros)
# Test between two groups, collapsing replicated features[两组试验,倒塌复制功能]
diff.exp <- ttestCtData(qPCRpros[,1:4], groups=factor(c("A", "B", "B", "A")), calibrator="B")
diff.exp[1:10,]
# The same test, taking replicated features individually[相同的测试,个别复制功能]
diff.exp <- ttestCtData(qPCRpros[,1:4], groups=factor(c("A", "B", "B", "A")), calibrator="B", replicates=FALSE)
# Using another method for p-value ajustment[另一种方法,使用p值大庆石油管理局]
diff.exp <- ttestCtData(qPCRpros[,1:4], groups=factor(c("A", "B", "B", "A")), calibrator="B", p.adjust="holm")

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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