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

loveR

viewNestedModules(PAN)
viewNestedModules()所属R语言包：PAN

                                         View the nested modules in a posterior association network in RedeR
                                         查看嵌套在瑞德后的协会网络模块

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function displays the nested enriched functional gene modules found by  pvclust in a powerful graphic visualization software RedeR.
该功能显示嵌套在一个强大的图形可视化软件RedeR由pvclust发现丰富的功能基因模块。


用法----------Usage----------


viewNestedModules(object, pValCutoff=0.01, minSize=3, maxSize=100,
verbose=TRUE, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
an object of S4 class PAN.  
S4类PAN的对象。


参数：pValCutoff
a numeric value specifying the p-value cutoff to tell the significance of a  gene module.  
数值指定p值截止告诉基因模块的意义。


参数：minSize
a numeric or integer value giving the minimal size of gene modules.  
数值或整数的值，使基因模块的最小尺寸。


参数：maxSize
a numeric or integer value giving the maximal size of gene modules.  
基因模块的最大规模的一个数字或整型值。


参数：verbose
a logical value to switch on (if TRUE) or off if FALSE detailed run-time message.  
一个逻辑值切换（如果TRUE）或关闭，如果FALSE详细的运行时的消息。


参数：...
not in use, but only for further extension.  
在不使用，但仅用于进一步扩展。


Details

详情----------Details----------

This function presents the searched enriched functional modules in RedeR  - a bioconductor package for network visualization.
此功能介绍RedeR搜查丰富的功能模块 - 网络可视化bioconductor包。

Please note that the user is expected to run buildPAN to build a  graph and search modules using pvclustModule prior to visualize using  this function.
请注意，用户预计运行buildPAN建立图形和搜索模块，使用pvclustModule可视化使用此功能前。

Please also note that if "RedeR" is selected as the graphics engine, it is  suggested to manually organise the sizes and positions of containers (for  nesting gene modules) run a dynamic layout to obtain the best structure for  the network.
还请注意，如果选择图形引擎“瑞德”，建议手动组织容器的大小和位置的（筑巢基因模块）运行动态的布局，以获得最好的网络结构。


作者（S）----------Author(s)----------



Xin Wang <a href="mailto:xw264@cam.ac.uk">xw264@cam.ac.uk</a>




参考文献----------References----------

and Florian Markowetz, Posterior association networks and enriched  functional gene modules inferred from rich phenotypic perturbation  screens, in preparation.

参见----------See Also----------

addGraph, nestNodes, viewPAN, buildPAN
addGraph，nestNodes，viewPAN，buildPAN


举例----------Examples----------


## Not run: [＃无法运行：]
data(bm, package="PAN")
pan<-new("PAN", bm1=bm1)
pan<-infer(pan, para=list(type="SNR", log=TRUE, sign=TRUE, cutoff=log(5)),
filter=FALSE, verbose=TRUE)
data(Bakal2007Cluster, package="PAN")
pan<-buildPAN(pan, engine="igraph", para=list(nodeColor=nodeColor,
hideNeg=TRUE), verbose=TRUE)
##need pvclust to search modules[＃需要pvclust搜索模块]
library(pvclust)
pan<-pvclustModule(pan, nboot=10000, metric="cosine2",
hclustMethod="average", filter=TRUE, verbose=TRUE, r=c(5:12/7))
viewNestedModules(pan, pValCutoff=0.05, minSize=5, maxSize=100)

## End(Not run)[＃结束（不运行）]

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