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

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发表于 2012-2-26 14:37:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
sim.singleChannel(snm)
sim.singleChannel()所属R语言包:snm

                                         Simulate data from a single channel microarray experiment
                                         从一个单一的通道芯片实验模拟数据

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Simulates single channel data used as an example for snm function call.
模拟单通道数据作为SNM函数调用的例子使用。


用法----------Usage----------


sim.singleChannel(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 single probe-specific biological, two probe-specific adjustment variables, and intensity-dependent array effects.  Data were simulated for a total of 25,000 probes and 50 arrays.  The biological variable is a dichotomous variable specifying two groups (Group 1 and Group 2),  with 25 arrays sampled from each group.  The dichtomous probe-specific adjustment variables has 5 different levels and mimics a batch effect.  The 5 batches each contain 10 samples, and are balanced with respect to the biological grouping factor.  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 functions were defined by randomly sampling coefficients  for a two-dimensional B-spline basis functions from a Normal(0,1).
模拟数据集由一个单一的特异性探针的生物,两个探针的具体调整变量的影响,依赖强度阵列影响。共有25000探针和50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25阵列采样。探针具体调整变量的dichtomous有5个不同层次和模仿批次的效果。 5批次每一个包含10个样本,并与生物分组因素的平衡。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)的系数被定义数组函数。

Randomly selected subsets of 30%, 10%, and 20% of the probes were defined as influenced by the biological groups, batch, and  age variables, respectfully.  The magnitude of the biological effects were sampled from a Normal(1,0.3) distribution, the  probe-specific batch effects from a Normal(0,0.3) 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.
被定义为随机选取的30%,10%,20%的探针亚群影响的生物群体,一批,年龄变量,恭敬地。从正常(1,0.3)的分布,从一个正常的(0,0.3)探测特定批次的效果,并从一个正常的探针(1,0.1)特定年龄影响的生物效应的大小进行抽样。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.doubleChannel, sim.preProcessed, sim.refDesign
snm,sim.doubleChannel,sim.preProcessed,sim.refDesign


举例----------Examples----------


## Not run: [#无法运行:]
singleChannel <- sim.singleChannel(12345)
snm.obj <- snm(singleChannel$raw.data,
                      singleChannel$bio.var,
                      singleChannel$adj.var,
                      singleChannel$int.var)
ks.test(snm.obj$pval[singleChannel$true.nulls],"punif")

## End(Not run)[#结束(不运行)]

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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。
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