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

loveR

fitPrior(SpeCond)
fitPrior()所属R语言包：SpeCond

                                         Fit the expression value profiles with a mixture of normal components
                                         适合表达的价值，与正常成分的混合物

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

firPrior performs a clustering of expression values for each gene profile using the mclust function. This results to a mixture of normal distribution components (from 1 to 3 components) fitting the expression values.
firPrior执行的基因使用的mclust的功能配置文件每个表达式的值的聚类。这个结果正态分布拟合表达式的值的组件（从1到3个组成部分）的混合物。


用法----------Usage----------


fitPrior(expressionMatrix, param.detection = NULL, lambda = 1,
beta = 6, evaluation.lambda.beta = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：expressionMatrix
the expression value matrix, genes*conditions
表达式的值矩阵，基因*条件


参数：param.detection
the matrix of parameters as obtained by getDefaultParameter or  createParamterMatrix. It must contain positive values for "lambda" and "beta". If NULL, the function getDefaultParameter will be used
获得由getDefaultParameter或createParamterMatrix参数矩阵。它必须包含“拉姆达”和“贝塔”正面的价值观。如果为NULL，函数getDefaultParameter将用于


参数：lambda
positive value, it influences the choice of models by affecting the selection of one, two or three normal distributions, thus introducing some weight on the effect of number of parameters to be defined. The default is 1, the model uses the BIC value taking into account the log-likelihood value
正面价值，它会影响车型的选择，影响选择一个，两个或三个正态分布，从而引进一些重效果被定义的参数的数量。默认值是1，该模型使用的BIC值，考虑到对数似然值


参数：beta
positive value, it  influences the prior applied during the determination of the variance of the normal distributions. It is important for this fitting since it allows the model to capture isolated outliers. The default value is 6
正面价值，它的影响在正态分布的方差的决心事先申请。这是为这件重要的，因为它允许模型来捕捉孤立离群。默认值是6


参数：evaluation.lambda.beta
if TRUE, an extra attribute will be return indicating for how many gene the lambda and beta parameters change the number of normal component chosen to fit the expression values
如果为TRUE，一个额外的属性会回报多少基因的lambda和β参数改变选择适合的表达值的正常组件的数量说明


Details

详情----------Details----------

If evaluation.lambda.beta is TRUE an additional attribute G.lambda.beta.effect is returned. It is a matrix presenting the number of time the values of G (number of normal components for a particular gene) has changed between lambda=0 and the lambda.1 value and between beta=0 and the beta.1 value.
如果evaluation.lambda.beta是TRUE额外的属性G.lambda.beta.effect返回。这是一个矩阵，提出的时间数量的G值（一些特定基因的正常组成部分）lambda0lambda.1值与beta= 0之间变化beta.1值。


值----------Value----------


参数：fit1
list of the gene as first attributes, for each gene a list of three attributes:
列出的第一属性的基因，每个基因的三个属性的列表：


参数：G
number of normal components fitting the data
数据拟合正常的元件数目


参数：NorMixParam
the parameters of each normal component: proportion, mean and standard deviation for the gene
每一个正常的组成部分的参数：比例，平均和标准偏差的基因


参数：classification
the normal component id in  which the expression values of the gene are attributed
该基因的表达值是由于正常的组件ID


作者（S）----------Author(s)----------


Florence Cavalli, florence@ebi.ac.uk



参见----------See Also----------

fitNoPriorWithExclusion, SpeCond
fitNoPriorWithExclusion，SpeCond


举例----------Examples----------


library(SpeCond)
data(expressionSpeCondExample)
##Perform the SpeCond analysis step by step[＃通过的一步SpeCond分析一步]
param.detection=getDefaultParameter()
param.detection

fit1=fitPrior(expressionSpeCondExample, param.detection=param.detection)

##then use getSpecificOutliersStep1(), fitNoPriorWithExclusion() and [＃然后使用getSpecificOutliersStep1的fitNoPriorWithExclusion（），（）]
## getSpecificResult()[：＃getSpecificResult（）]

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