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

loveR

calculateLimma(puma)
calculateLimma()所属R语言包：puma

                                        Calculate differential expression between conditions using limma
                                         计算使用limma条件之间的差异表达

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Runs a default analysis using the limma package. Automatically creates design and contrast matrices if not specified. This function is useful for comparing limma results with those of other differential expression (DE) methods such as pumaDE.
运行一个默认使用limma包的分析。自动创建的设计，如果不指定的对比矩阵。这个功能是有用的比较limma结果与其他差异表达（DE）的方法，如pumaDE。


用法----------Usage----------


calculateLimma(
        eset
,        design.matrix = createDesignMatrix(eset)
,        contrast.matrix = createContrastMatrix(eset)
)



参数----------Arguments----------

参数：eset
An object of class ExpressionSet  
一个对象的类ExpressionSet


参数：design.matrix
A design matrix  
一个设计矩阵


参数：contrast.matrix
A contrast matrix  
对比矩阵


Details

详情----------Details----------

The eset argument must be supplied, and must be a valid ExpressionSet object. Design and contrast matrices can be supplied, but if not, default matrices will be used. These should usually be sufficient for most analyses.
eset参数必须提供的，必须是一个有效的ExpressionSet对象。设计和对比度矩阵可以提供，但如果没有，将使用默认的矩阵。这些通常应足以满足大多数分析。


值----------Value----------

An object of class DEResult.
对象类DEResult。


作者（S）----------Author(s)----------


Richard D. Pearson



参见----------See Also----------

Related methods pumaDE, calculateTtest, calculateFC, createDesignMatrix and createContrastMatrix and class DEResult
相关的方法pumaDE，calculateTtest，calculateFC，createDesignMatrix和createContrastMatrix类DEResult


举例----------Examples----------


if (require(affydata)) {
        data(Dilution)
        eset_rma <- rma(Dilution)
        #        Next line used so eset_rma only has information about the liver factor[下一行使用，所以eset_rma只有肝因子的信息]
        #        The scanner factor will thus be ignored, and the two arrays of each level[扫描器的因素将被忽略，每个级别的两个数组]
        #        of the liver factor will be treated as replicates[肝因子，将被视为重复]
        pData(eset_rma) <- pData(eset_rma)[,1, drop=FALSE]
        limmaRes <- calculateLimma(eset_rma)
        topGeneIDs(limmaRes,numberOfGenes=6)
        plotErrorBars(eset_rma, topGenes(limmaRes))
}

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