R语言 snm包 sim.doubleChannel()函数中文帮助文档(中英文对照)

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sim.doubleChannel(snm)
sim.doubleChannel()所属R语言包：snm

                                         Simulated data for a double channel microarray experiment.
                                         为双通道微阵列实验的模拟数据。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Simulates data used in snm function examples.
模拟在SNM功能的例子中使用的数据。


用法----------Usage----------


sim.doubleChannel(seed)



参数----------Arguments----------

参数：seed
Numeric value used to seed random number generator.  
用于种子随机数发生器的数值。


Details

详情----------Details----------

Simulated data set influenced by a probe-specific biological variable, a probe-specific adjustment variables, and intensity-dependent array and dye effects.  Data were simulated for a total of 25,000 probes and 20 arrays.  The biological variable is a dichotomous variable specifying two groups (Group 1 and Group 2),  with 10 channels per group.  The continuous probe-specific adjustment variable is sampled from a Normal(1,0.1) and mimics an age effect.   The baseline probe intensities  were sampled from a chi(1,2) distribution.  Any baseline intensities greater than 15 were set to a random value from the  interval [15,16].  The random variation terms were sampled from a Normal(0,0.25) and the array and dye functions were defined by randomly sampling coefficients  for a two-dimensional B-spline basis functions from a Normal(0,1).
模拟数据集生物探针的具体变量，探针具体调整变量，依赖强度阵列和染料效果的影响。共有25000探针和20阵列的数据模拟。生物变量是一个二分变量指定两组（第1组和2组），每组10通道。从一个普通的（1,0.1）连续采样探针具体调整变量和模仿的年龄效应。从智（1,2）分布进行抽样基线探针强度。任何基线强度大于15设置一个随机值从区间[15,16]。从正常（0,0.25）随机变化的条款进行抽样和随机抽样为一个二维的B样条基函数从一个正常的（0,1）的系数被定义数组和染料功能。

Randomly selected subsets of 30% and 20% of the probes were defined as influenced by the biological groups and  age variables, respectfully.  The magnitude of the biological effects were sampled from a Normal(1,0.3) distribution, and the probe-specific age effects  from a Normal(1,0.1). An instance of this simulated data can be generated using the code in the examples section below.
随机选择的子集被定义为30％和20％的探针生物群体和年龄变量的影响，尊敬。生物效应的幅度从一个正常的分布（1,0.3）进行采样，并从一个正常的（1,0.1）的探测特定年龄的影响。此模拟数据的一个实例可以生成下面的示例一节中使用的代码。


值----------Value----------


参数：<code>raw.data</code>
a 25,000 by 50 matrix of simulated data generated according to the description above.
根据上面的描述矩阵生成的模拟数据25,000 50。


参数：<code>true.nulls</code>
a vector of indices corresponding to the rows in raw.data of the probes unaffected by the biological variable of interest  
指数相应利益的生物变量探针不受影响raw.data行向量


参数：<code>bio.var</code>
a model matrix of the biological variable of interest.  
对生物的兴趣变量的模型矩阵。


参数：<code>adj.var</code>
a model matrix of the adjustment variables
一个调整变量的模型矩阵


参数：<code>int.var</code>
a data frame of the intensity-dependent adjustment variables
一个数据框依赖强度调整变量


作者（S）----------Author(s)----------



Brig Mecham &lt;brig.mecham@sagebase.org&gt;




参见----------See Also----------

snm, sim.singleChannel, sim.preProcessed, sim.refDesign
snm，sim.singleChannel，sim.preProcessed，sim.refDesign


举例----------Examples----------


## Not run: [＃无法运行：]
doubleChannel <- sim.doubleChannel(12346)
snm.obj <- snm(doubleChannel$raw.data, doubleChannel$bio.var,
                        doubleChannel$adj.var, doubleChannel$int.var)
ks.test(snm.obj$pval[doubleChannel$true.nulls],"punif")

## End(Not run)[＃结束（不运行）]

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