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

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sepScores(RTopper)
sepScores()所属R语言包：RTopper

                                         A list of separate gene-to-phenotype association scores, obtained indipendently for each distinct data set to be used to run the examples in the RTopper package
                                         一个单独的基因表型的关系，为每一个不同的数据设置用于运行在RTopper包的例子indipendently获得分数，列表

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

A list containing distinct named numeric vectors corresponding to the gene-to-phenotype association scores resulting from the sepatate analysis of each data set. These separate gene-to-phenotype scores are compurted by computeDrStat function. Can be used as input to runBatchGSE.
一个list含有不同的命名numeric向量对应每个数据集sepatate分析产生的基因表型的关联分数。这些单独的基因表型的分数compurted由computeDrStat的功能。可以作为输入runBatchGSE。


用法----------Usage----------


data(sepScores)



格式----------Format----------

This object is a list of length four, one element for data set:
这个对象是一个list长度为4，数据集的一个元素：

"dat.affy": a numeric vector of length 500, corresponding to the sepatate phenotype association scores computed for Affymetrix gene expression data;
"dat.affy"：numeric长度为500，相应的sepatate型协会Affymetrix公司的基因表达数据的计算分数的向量;

"dat.agilent": a numeric vector of length 500, corresponding to the separate phenotype association scores computed for Agilent gene expression data;
"dat.agilent"：numeric长度为500，对应单独的表型关联安捷伦基因表达数据的计算分数的向量;

"dat.cnvHarvard": a numeric vector of length 500, corresponding to the separate phenotype association scores computed for Harvard CNV data;
"dat.cnvHarvard"：numeric长度为500，对应的独立型协会哈佛CNV的数据计算分数的向量;

"dat.cnvMskcc": a numeric vector of length 500, corresponding to the separate phenotype association scores computed for the MSKCC CNV data;
"dat.cnvMskcc"：numeric长度为500，对应的单独的表型关联MSKCC CNV的数据计算分数的向量;


源----------Source----------

Computed using the computeDrStat function from the TCGA data contained in data.
电脑使用computeDrStat函数从data载的TCGA数据。


举例----------Examples----------


data(sepScores)
class(sepScores)
names(sepScores)
str(sepScores)

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