topGene(RankProd)
topGene()所属R语言包：RankProd
Output Significant Genes
输出的重要基因
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Identify differentially expressed genes using
识别差异表达的基因使用
用法----------Usage----------
参数----------Arguments----------
参数：x
the value returned by the function RP, RP.advance or Rsum.advance
返回函数反相，RP.advance或Rsum.advance的价值
参数：cutoff
threshold in pfp used to select genes
在亲民党的阈值来选择基因
参数：method
If cutoff is provided, the method needs to be selected to identify genes."pfp" uses percentage of false prediction, which is the default setting. "pval" used p-value which is less stringent than pfp
如果提供截止，该方法需要选择，以确定基因。“亲民党”使用虚假的预测，这是默认设置的百分比。 “pval的”使用p值小于亲民党严格
参数：num.gene
number of candidate genes of interests, if cutoff is provided, this will be ignored
候选基因数目的利益，如果提供截止，这将被忽略
参数：logged
if "TRUE", data has bee logged, otherwise set it to "FALSE"
如果“真”，数据记录了蜜蜂，否则将其设置为“FALSE”
参数：logbase
base used when taking log, used to restore the fold change.The default value is 2, this will be ignored if logged=FALSE
碱基使用时，log，用于恢复的褶皱改变之默认值是2，这个记录将被忽略，如果为FALSE
参数：gene.names
if "NULL", no gene name will be attached to the output table
如果“空”，没有基因的名称将被连接到输出表
值----------Value----------
Two tables of identified genes with gene.index: index of gene in the original data set RP/Rsum: Computed rank product/sum for each gene FC class1/class2): Expression Fold change of class 1/ class 2. pfp: estimated pfp for each gene if the gene is used as cutoff point P.value: estimated p-value for each gene
两个表与gene.index鉴定基因：基因指数在集反相/ Rsum的原始数据：计算机等级产品/每个基因的功能界别的总和：（class1/class2）：表达类倍1/2级。亲民党：估计亲民党对每一个基因，如果基因被用来作为分界点P.value：每个基因的估计p值
Table 1 list genes that are up-regulated under class 2, Table 1 ist genes that are down-regulated under class 2,
表1列出下，表2级上调北京时间1下2级下调基因的基因，
作者（S）----------Author(s)----------
Fangxin Hong <a href="mailto:fhong@salk.edu">fhong@salk.edu</a>
参考文献----------References----------
P.(2004) Rank Products: A simple, yet powerful, new method to detect differentially regulated genes in replicated microarray experiments, FEBS Letter, 57383-92
参见----------See Also----------
plotRP RP RPadvance RSadvance
plotRPRPRPadvanceRSadvance
举例----------Examples----------
# Load the data of Golub et al. (1999). data(golub) [Golub等装入的数据。 （1999年）。数据（戈卢布）]
# contains a 3051x38 gene expression[包含一个的3051x38基因表达]
# matrix called golub, a vector of length called golub.cl [矩阵称为戈卢布，向量的长度称为golub.cl]
# that consists of the 38 class labels,[由38类标签，]
# and a matrix called golub.gnames whose third column [矩阵称为其第三列golub.gnames]
# contains the gene names.[包含的基因名称。]
data(golub)
#use a subset of data as example, apply the rank [使用数据的一个子集为例，申请排名]
#product method[产品的方法]
subset <- c(1:4,28:30)
#Setting rand=123, to make the results reproducible,[设置兰特= 123，结果重现性好，]
#identify genes [确定基因]
RP.out <- RP(golub[,subset],golub.cl[subset],rand=123)
#get two lists of differentially expressed genes [得到两个差异表达的基因列表]
#by setting FDR (false discivery rate) =0.05[通过设置FDR（虚假discivery率）= 0.05]
table=topGene(RP.out,cutoff=0.05,method="pfp",logged=TRUE,logbase=2,
gene.names=golub.gnames[,3])
table$Table1
table$Table2
#using pvalue<0.05[使用pvalue <0.05]
topGene(RP.out,cutoff=0.05,method="pval",logged=TRUE,logbase=2,
gene.names=golub.gnames[,3])
#by selecting top 10 genes[选择前10个基因]
topGene(RP.out,num.gene=10,gene.names=golub.gnames[,3])
转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。
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。
|
发表于 2012-2-26 11:57:40
