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

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tweeDE(tweeDEseq)
tweeDE()所属R语言包：tweeDEseq

                                         Score test for differences between two Poisson-Tweedie groups
                                         分数测试的两个泊松特威迪群体之间的差异

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Carry out a score test for differences between two Poisson-Tweedie groups.
开展了两个泊松特威迪群体之间的差异得分测试。


用法----------Usage----------


tweeDE(object, group, mc.cores = 1, pair = NULL, ...)
testPoissonTweedie(x, group, saveModel = FALSE,  ...)
MAplot(x, ...)
Vplot(x, ...)
## S3 method for class 'tweeDE'
print(x, n=6L, sort.by="pval", log2fc.cutoff=0, pval.adjust.cutoff=1, print=TRUE, ...)
## S3 method for class 'tweeDE'
MAplot(x, log2fc.cutoff=0, highlight=NULL, ...)
## S3 method for class 'tweeDE'
Vplot(x, log2fc.cutoff=0, pval.adjust.cutoff=1, highlight=NULL, ylab=expression(paste(-log[10], " Raw P-value")), ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
a data.frame or a matrix of RNA-seq counts.  
data.frame或matrix RNA-seq的罪名。


参数：group
vector giving the experimental group/condition for each sample/library.  
向量的实验组，每个样品/库/条件。


参数：mc.cores
number of cpu cores to be used. This option is only available when the 'multicore' package is installed and loaded first. In such a case, if the default value of mc.cores=1 is not changed, all available cores will be used.  
要使用的CPU核心的数量。此选项仅适用于多核包安装时，首先加载。默认值mc.cores=1没有改变，在这种情况下，所有可用的内核将被使用。


参数：pair
vector of two elements containing the representants of each of the two groups (default is 'NULL').  
两个元素包含两组（默认为“NULL”）representants向量。


参数：n
maximum number of genes printed.  
最大印刷的基因数目。


参数：sort.by
character string, indicating whether genes should be ranked by their P-value (pval), which is the default setting, or by absolute log2 fold-change (log2fc).  
字符串，指示是否基因应由其P值排名（pval），这是默认设置，或由绝对的log2倍变化（log2fc）。


参数：log2fc.cutoff
cutoff on the minimum value of the log2 fold change.  
截止在log2倍的最低值。


参数：pval.adjust.cutoff
cutoff on the maximum adjusted P-value (FDR).  
截止上最大的调整后的P-值（FDR）。


参数：print
logical; it indicates whether the output should be printed on the terminal.  
逻辑;它表明输出是否应该在终端上打印。


参数：highlight
list of arguments to the points() plotting function in order to highlight genes in the MA or volcano plots. A component called genes is expected to have the identifiers of the genes to be higlighted.  
参数列表points()绘图功能，以突出马或火山图的基因。一个名为genes的组件预计将有基因标识被亮显。


参数：ylab
label on the y-axis of the volcano plot set by default to -log10 of the raw P-value which is what this plot displays on that axis.  
对原料的P值，这是此图显示该轴LOG10默认设置的火山积y轴的标签。


参数：x
object returned by the function tweeDE in the case of print and vector of count data in the case of testPoissonTweedie.  
由该函数返回的对象tweeDEprint和在testPoissonTweedie的情况下计数数据向量的情况下的。


参数：saveModel
logical indicating whether the results of fitting the model should be saved or not (default is 'FALSE').  
逻辑表明模型的拟合结果是否应保存或不（默认为“假”）。


参数：...
additional arguments.  
额外的参数。


Details

详情----------Details----------

'testPoissonTweedie' performs the test for a vector of counts.
“testPoissonTweedie执行计数的向量测试。

'tweeDE' performs the test for a whole 'data.frame'. The P-values are then corrected using the Benjamini and Hochberg method.
“tweeDE”执行整个数据框“的考验。 P值，然后纠正使用的Benjamini的Hochberg方法。


值----------Value----------

'testPoissonTweedie' returns a list with:
“testPoissonTweedie返回一个列表：

'mean': means for each group 'pvalue':  p-value for the test
是什么意思：指各组pvalue：p值测试

'tweeDE' returns a 'data.frame' with columns
“”tweeDE返回一个列的数据框“”

'overallMean': overall mean counts  'meanA': mean counts of the first group 'meanB': mean counts of the second group 'log2fc': logarigthm (base 2) of the fold-change (second group vs. first group) 'pval': p-value for the test 'pval.adjust': adjusted p-value using Benjamini-Hochberg method
overallMean：整体平均计数“meanA”：第一组meanB“的平均计数：平均计数第二组log2fc”的：logarigthm倍数变化（第二组与第一组）（2）碱基“ pval的：p值的测试：调整使用Benjamini-Hochberg方法p值pval.adjust


参考文献----------References----------

A flexible count data model to fit the wide diversity of expression profiles arising from extensively replicated RNA-seq experiments. Submitted.
using the Poisson-Tweedie family. Environmetrics 22, pages 152-164.
overdispersed count data by mixtures of poisson variables and poisson processes. Biometrics 53, pages 1225-1238.

参见----------See Also----------

normalizeCounts mlePoissonTweedie
normalizeCountsmlePoissonTweedie


举例----------Examples----------


# Generate a random matrix of counts[生成一个随机数矩阵]
counts <- matrix(rPT(n = 1000, a = 0.5, mu = 10, D = 5), ncol = 40)

# Test for differences between the two groups[试验两组之间的差异]
tweeDE(counts, group = rep(c(1,2),20))

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