R语言 plgem包 plgem.deg()函数中文帮助文档(中英文对照)

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plgem.deg(plgem)
plgem.deg()所属R语言包：plgem

                                         Selection of Differentially Expressed Genes/Proteins With PLGEM
                                         差异表达基因/蛋白随着PLGEM的选择

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function selects differentially expressed genes/proteins (DEG) at a given significance level, based on observed PLGEM signal-to-noise ratio (STN) values (typically obtained via a call to plgem.obsStn) and pre-computed p-values (typically obtained via a call to plgem.pValue).
此功能选择在一个给定的显着水平差异表达的基因/蛋白质（二甘醇），观察PLGEM信号噪声比（STN）的值（通常是调用plgem.obsStn通过获得）和预先计算的基础上P-值（通常调用plgem.pValue通过获得）。


用法----------Usage----------


  plgem.deg(observedStn, plgemPval, delta=0.001, verbose=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：observedStn
list containing a matrix of observed PLGEM-STN values; output of function plgem.obsStn.
list含有观测PLGEM-STN值matrix的;输出功能plgem.obsStn。


参数：plgemPval
matrix of p-values; output of function plgem.pValue.
matrixp值;输出功能plgem.pValue。


参数：delta
numeric vector; the significance level(s) to be used for the selection of DEG; value(s) must be between 0 and 1 (excluded).
数字向量;显着水平（S）使用二甘醇的选择;值（S）必须是0和1之间（不含）。


参数：verbose
logical; if TRUE, comments are printed out while running.
logical;如果TRUE评论打印出来，而运行。


Details

详情----------Details----------

This function allows for the selection of DEG by setting a significance cut-off on pre-calculated p-values. The significance level delta roughly represents the false positive rate of the DEG selection, e.g. if a delta of 0.001 is chosen in a microarray dataset with 10,000 genes (none of which is truly differentially expressed), on average 10 genes/proteins are expected to be selected by chance alone.
此功能允许通过设置在预先计算的P-值显着性切断为二甘醇的选择。显着性水平delta大致代表的二甘醇选择的假阳性率，如delta的0.001如果选择10000（这是没有真正的差异表达基因），平均10个基因/蛋白质，在一个芯片集预计将选择机会单独。


值----------Value----------

A list of four elements:
一个list四个要素：


参数：fit
the input plgemFit.
输入plgemFit。


参数：PLGEM.STN
the input matrix of observed PLGEM-STN values (see plgem.obsStn for details).
输入matrix的观察PLGEM-STN值（见plgem.obsStn细节）。


参数：p-value
the input matrix of p-values (see plgem.pValue for details).
输入matrixp-值（见plgem.pValue详情）。


参数：significant
a list with a number of elements equal to the number of different significance levels (delta) used as input. Each element of this list is again a list, whose number of elements correspond to the number of performed comparisons (i.e. the number of conditions in the starting ExpressionSet minus the baseline). Each of these second level elements is a character vector of significant gene/protein names that passed the statistical test at the corresponding significance level.
list不同的显着水平（delta）作为输入的数量相等的元素的数量。这个名单中的每个元素又是一个列表的元素对应的数量进行比较（即条件出发ExpressionSet减去基准）。这些第二级元素，每一个character重要的基因/蛋白名字，通过相应的显着性水平的统计检验的矢量。


作者（S）----------Author(s)----------



Mattia Pelizzola <a href="mailto:mattia.pelizzola@gmail.com">mattia.pelizzola@gmail.com</a>

Norman Pavelka <a href="mailto:normanpavelka@gmail.com">normanpavelka@gmail.com</a>




参考文献----------References----------

Ricciardi-Castagnoli P. A power law global error model for the identification of differentially expressed genes in microarray data. BMC Bioinformatics. 2004 Dec 17; 5:203; http://www.biomedcentral.com/1471-2105/5/203.
Florens L, Washburn MP. Statistical similarities between transcriptomics and quantitative shotgun proteomics data. Mol Cell Proteomics. 2008 Apr; 7(4):631-44; http://www.mcponline.org/cgi/content/abstract/7/4/631.

参见----------See Also----------

plgem.fit, plgem.obsStn, plgem.resampledStn, plgem.pValue, run.plgem
plgem.fit，plgem.obsStn，plgem.resampledStn，plgem.pValue，run.plgem


举例----------Examples----------


  data(LPSeset)
  LPSfit <- plgem.fit(data=LPSeset, fittingEval=FALSE)
  LPSobsStn <- plgem.obsStn(data=LPSeset, plgemFit=LPSfit)
  set.seed(123)
  LPSresampledStn <- plgem.resampledStn(data=LPSeset, plgemFit=LPSfit)
  LPSpValues <- plgem.pValue(LPSobsStn, LPSresampledStn)
  LPSdegList <- plgem.deg(observedStn=LPSobsStn, plgemPval=LPSpValues,
    delta=0.001)

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