em.ggb(pickgene)
em.ggb()所属R语言包:pickgene
EM calculation for Gamma-Gamma-Bernoulli Model
EM计算γ-γ-Bernoulli模型
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The function plots contours for the odds that points on microarray show differential expression between two conditions (e.g. Cy3 and Cy5 dye channels on the same microarray).
函数曲线轮廓的微阵列点的赔率显示两个条件(如Cy3和Cy5染料在同一芯片渠道)之间的差异表达。
用法----------Usage----------
em.ggb(x, y, theta, start = c(2,1.2,2.7), pprior = 2,
printit = FALSE, tol = 1e-9, offset = 0 )
参数----------Arguments----------
参数:x
first condition expression levels
第一个条件表达水平
参数:y
second condition expression levels
第二个条件表达水平
参数:theta
four parameters a,a0,nu,p
四个参数a,a0,nu,p
参数:start
starting estimates for theta
开始估计THETA
参数:pprior
Beta hyperparameter for prob p of differential expression
聊天hyperparameter概率p差异表达
参数:printit
print iterations if TRUE
如果为TRUE打印迭代
参数:tol
parameter tolerance for convergence
收敛的参数公差
参数:offset
offset added to xx and yy before taking log (can help with negative adjusted values)
抵消添加到log之前,XX和YY(负调整值可以帮助)
Details
详情----------Details----------
Fit Gamma/Gamma/Bernoulli model (equal marginal distributions) The model has spot intensities x ~ Gamma(a,b); y ~ Gamma(a,c). The shape parameters b and c are ~ Gamma(a0,nu). With probability p, b = c; otherwise b != c. All spots are assumed to be
适合伽马/伽玛/伯努利模型(等于边际分布)模型有现货强度X~伽玛(A,B); Y~伽玛(A,C)。形状参数b和c~伽玛(A0,NU)。以概率p,B = C;否则B = C。所有的点都被假定为
值----------Value----------
Four parameter vector theta after convergence.
四个参数向量theta后收敛。
作者(S)----------Author(s)----------
Michael Newton
参考文献----------References----------
Tsui (2000) “On differential variability of expression ratios: improving statistical inference about gene expression changes from microarray data,” J Computational Biology 00: 000-000.
参见----------See Also----------
oddsplot
oddsplot
举例----------Examples----------
## Not run: [#无法运行:]
em.ggb( x, y )
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