R语言 puma包 pumaClust()函数中文帮助文档(中英文对照)

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

                                        Propagate probe-level uncertainty in model-based clustering on gene expression data
                                         基因表达数据传播探针在基于模型的聚类水平的不确定性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function clusters gene expression using a Gaussian mixture model including probe-level  measurement error. The inputs are gene expression levels and the probe-level standard deviation associated with expression measurement for each gene on each chip. The outputs  is the clustering results.
此功能聚类基因的表达，使用高斯混合模型包括探针级测量误差。输入基因表达水平，并为每个芯片上的每个基因表达测量探针级标准偏差。输出聚类结果。


用法----------Usage----------


pumaClust(e=NULL, se=NULL, efile=NULL, sefile=NULL,
      subset=NULL, gsnorm=FALSE, clusters,
      iter.max=100, nstart=10, eps=1.0e-6, del0=0.01)



参数----------Arguments----------

参数：e
either a valid ExpressionSet object, or a data frame containing the expression level for each gene on each chip.  
一个有效的ExpressionSet对象，或一个数据框包含每个芯片上的每个基因的表达水平。


参数：se
data frame containing the standard deviation of gene expression levels.  
数据框包含的基因表达水平的标准偏差。


参数：efile
character, the name of the file which contains gene expression measurements.  
字符，名称的文件，其中包含基因表达测量。


参数：sefile
character, the name of the file which contains the standard deviation of gene expression measurements.  
字符，名称的文件，其中包含的基因表达测量标准偏差。


参数：subset
vector specifying the row number of genes which are clustered on.
指定行数的基因聚集的向量。


参数：gsnorm
logical specifying whether do global scaling normalisation or not.  
逻辑指定是否做全球或不缩放标准化。


参数：clusters
integer, the number of clusters.  
整数，数字聚类。


参数：iter.max
integer, the maximum number of iterations allowed in the parameter initialisation.  
整数，允许在参数初始化的迭代的最大数量。


参数：nstart
integer, the number of random sets chosen in the parameter initialisation.  
整数，选择在参数初始化随机集的数量。


参数：eps
numeric, optimisation parameter.  
数字，优化参数。


参数：del0
numeric, optimisation parameter.  
数字，优化参数。


Details

详情----------Details----------

The input data is specified either as an ExpressionSet object (in which case se, efile and sefile will be ignored), or by e and se, or by efile and sefile.
输入数据被指定为ExpressionSet对象（在这种情况下，SE，电子文件和sefile将被忽略），或通过E和硒，或通过电子文件和sefile。


值----------Value----------

The result is a list with components
结果是一个组件列表

cluster: vector, containing the membership of clusters for each gene; centers: matrix, the center of each cluster; centersigs: matrix, the center variance of each cluster; likelipergene: matrix, the likelihood of belonging to each cluster for each gene; bic: numeric, the Bayesian Information Criterion score.
聚类：向量，含有每个基因簇成员;中心：矩阵，每个聚类的中心; centersigs，每个聚类的中心方差矩阵; likelipergene：矩阵，属于每个聚类的每个基因的可能性; BIC ：数字，贝叶斯信息准则的得分。


作者（S）----------Author(s)----------


Xuejun Liu, Magnus Rattray



参考文献----------References----------

Propagating probe-level uncertainty in model-based gene expression clustering,  BMC Bioinformatics, 8(98).
Affymetrix probe-level analysis across multiple chips, Bioinformatics, 21(18):3637-3644.

参见----------See Also----------

Related method mmgmos and pumaClustii
相关方法mmgmos和pumaClustii


举例----------Examples----------


  data(Clust.exampleE)
  data(Clust.exampleStd)
  pumaClust.example<-pumaClust(Clust.exampleE,Clust.exampleStd,clusters=7)

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