R语言 AffyExpress包 select.sig.gene()函数中文帮助文档(中英文对照)

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select.sig.gene(AffyExpress)
select.sig.gene()所属R语言包：AffyExpress

                                         select differentially expressed genes based on p value and/or fold change
                                         选择p值和/或倍数变化的差异表达基因

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

select differentially expressed genes based on p value and/or fold change
选择p值和/或倍数变化的差异表达基因


用法----------Usage----------


select.sig.gene(top.table, p.value =0.05, m.value =0)  



参数----------Arguments----------

参数：top.table
an data frame returned from the regress function
从回归函数返回一个数据框


参数：p.value
p value, the default value is 0.05  
p值，默认值是0.05


参数：m.value
fold change cut-off value, default value is 0
倍cut-off值，默认值是0


值----------Value----------

A dataframe which is the similar to the one returned from regress function. An additional column 'significant' is added to the table from the "regress" function. If p value < p.value and absolute of fold change value >=m.value then signiicant = TRUE, otherwise, significant = FALSE.       
一个dataframe这是从回归函数返回一个类似。从“回归”的功能，一个额外的列显着被添加到表。如果p值<p.value和绝对的fold change值> = m.value然后signiicant = TRUE，否则，显着为FALSE。


作者（S）----------Author(s)----------


Xiwei Wu <a href="mailto:xwu@coh.org">xwu@coh.org</a>, Xuejun Arthur Li <a href="mailto:xueli@coh.org">xueli@coh.org</a>



举例----------Examples----------


data(testData)
normaldata<-pre.process("rma",testData)
## Create design matrix[＃创建设计矩阵]
design<-make.design(pData(normaldata), "group")

## Create contrast matrix - Compare group "A" vs. "C"[＃创建对比矩阵 - 比较组“A”与“C”的]
contrast<-make.contrast(design, "A", "C")

## Identify differentially expressed gene by using LIMMA method[＃确定使用LIMMA方法的差异表达基因]
result<-regress(normaldata, design, contrast, "L")

## Select differentially expressed gene based on p &lt;0.05 and [＃选择差异表达基因在p <0.05]
## fold change &gt;=log2(1.5)[＃> =为log2（1.5倍）]
select<-select.sig.gene(result, p.value=0.05, m.value=log2(1.5))


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