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R语言 PCpheno包 CoHyperGResult-class()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-26 10:55:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
CoHyperGResult-class(PCpheno)
CoHyperGResult-class()所属R语言包:PCpheno

                                        Class "CoHyperGResult"
                                         类“CoHyperGResult”

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This class represents the results of a test for over-representation of genes in a selected gene set based among protein complexes upon the  Hypergeometric distribution.
这个类表示一个基因代表后,超几何分布的蛋白质复合物之间的基因组在选定的测试结果。


类的对象----------Objects from the Class----------

Objects is created by calls to the funtion hyperGTest.
对象由的funtion hyperGTest的调用在创建。


插槽----------Slots----------




pvalues: "numeric" vector: the ordered
pvalues:"numeric"向量:有序




oddsRatios: Object of class "numeric"
oddsRatios类"numeric":对象




expectedCounts: Object of class "numeric"
expectedCounts类"numeric":对象




geneCounts: "integer" vector: for each category term tested, the number of genes from the gene set that
geneCounts:"integer"向量:每个类别的术语测试,从基因的基因数量,




universeCounts: "integer" vector: for each category term tested, the number of genes from the gene
universeCounts:"integer"向量:每个类别的术语测试,从基因的基因数目




catToGeneId: Object of class "list".  The names of the list are category IDs.  Each element is a vector of gene IDs annotated at the given category ID and in the
catToGeneId类"list"的对象。名单上的名字是类别ID。每个元素是一个基因的ID在给定的类别ID注明的向量,并在


延伸----------Extends----------

Class "HyperGResultBase", directly.
类"HyperGResultBase",直接。


方法----------Methods----------




geneCounts signature(r = "CoHyperGResult"): return an "numeric" vector: for each category term tested, the number of genes from
geneCountssignature(r = "CoHyperGResult"):返回一个"numeric"向量:每个类别的术语测试,基因数目从




pvalues signature(r =   "HyperGResult"): return a "numeric"
pvaluessignature(r =   "HyperGResult"):返回一个"numeric"




oddsRatios signature(r =   "HyperGResult"): return a "numeric"
oddsRatiossignature(r =   "HyperGResult"):返回一个"numeric"




expectedCounts signature(r =   "HyperGResult"): return a "numeric"
expectedCountssignature(r =   "HyperGResult"):返回一个"numeric"




universeCounts signature(r = "HyperGResult"): return an "numeric" vector: for each category term tested, the number of genes from
universeCountssignature(r = "HyperGResult"):返回一个"numeric"向量:每个类别的术语测试,基因数目从




geneIdUniverse signature(r = "CoHyperGResult"): return a list named by the protein Complexes.  Each element of the list is a vector of gene identifiers (from the gene universe) annotated at the
geneIdUniversesignature(r = "CoHyperGResult"):返回由蛋白质复合物的命名列表。列表中的每个元素为向量的基因标识(从宇宙基因)在注释




summary signature(r = "CoHyperGResult"): Returns a data.frame summarizing the test result. Optional arguments pvalue and categorySize allow specification of minimum p-value and cateogyrSize, respectively. Optional argument htmlLinks is a logical value indicating whether to add HTML links (useful in conjunction with xtables
总结signature(r = "CoHyperGResult"):返回一个data.frame总结测试结果。可选参数pvalue和categorySize允许最小p值和cateogyrSize,规范。可选参数htmlLinks是一个逻辑值,该值指示是否添加xtables结合HTML链接(有用


作者(S)----------Author(s)----------


S. Falcon and N. LeMeur



参见----------See Also----------

HyperGResultBase-class
HyperGResultBase-class


举例----------Examples----------


data(DudleyPhenoM)
data(ScISIC)

## Select genes sensitive to paraquat[#选择基因敏感百草枯]
DudleyPhenoL <- apply(DudleyPhenoM,2,function(x) names(which(x==1)))
paraquat <- DudleyPhenoL[["Paraq"]]

## Apply a hypergeometric test[#应用超几何试验。]
params <- new("CoHyperGParams",
              geneIds=paraquat,
              universeGeneIds=rownames(ScISIC),
              annotation="org.Sc.sgd.db",
              categoryName="ScISIC",
              pvalueCutoff=0.01,
              testDirection="over")

paraquat.complex <- hyperGTest(params)

## access the p-values[#访问的P-值]
pvalues(paraquat.complex)[1:5]

## Display a summary of the results[#显示结果摘要]
summary(paraquat.complex)[,1:4]

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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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