calcFuncSynexprs(attract)
calcFuncSynexprs()所属R语言包:attract
Functional enrichmental analysis for a set of synexpression groups.
功能一套synexpression组enrichmental分析。
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function performs functional enrichment for a given set of synexpression groups.
此功能执行富集的synexpression组给定的功能。
用法----------Usage----------
calcFuncSynexprs(mySynExpressionSet, myAttractorModuleSet, ontology = "BP", min.pvalue = 0.05, min.pwaysize = 5, annotation = "illuminaHumanv2BeadID.db", ...)
参数----------Arguments----------
参数:mySynExpressionSet
SynExpressionSet object.
SynExpressionSet对象。
参数:myAttractorModuleSet
AttractorModuleSet object.
AttractorModuleSet对象。
参数:ontology
character string specifying which GO ontology to use, either "MF", "BP", or "CC"; defaults to "BP".
字符串指定的本体使用,无论是“MF”,“BP”,或“抄送”,默认为“BP”。
参数:min.pvalue
numeric value specifying adjusted P-value cut-off to use, categories with P-values <= min.pvalue will be reported.
调整数值指定P值切断使用,类与P值<= min.pvalue将报告。
参数:min.pwaysize
integer specifying minimum size of the pathway or category to consider for enrichment analysis.
integer指定富集分析考虑的途径或类别的最小大小。
参数:annotation
character string specifying the annotation package that corresponds to the chip platform the data was generated from.
字符串指定的注解包,对应的数据产生的芯片平台。
参数:...
additional arguments.
额外的参数。
Details
详情----------Details----------
This function performs a functional enrichment analysis on each synexpression group using the hyperGTest from the GOstats package. P-values are adjusted using the Benjamini-Hochberg correction method. Results are returned only if they satisfy the minimum P-value level, as specified by the min.pvalue argument.
这个函数执行一个功能富集分析每个synexpression使用hyperGTestGOstats包组。 P值调整使用Benjamini Hochberg校正方法。返回结果,只有当他们满足的最低水平,P值min.pvalue参数指定。
值----------Value----------
A list object.
一个list对象。
作者(S)----------Author(s)----------
Jessica Mar
参考文献----------References----------
举例----------Examples----------
## Not run: [#无法运行:]
data(subset.loring.eset)
attractor.states <- findAttractors(subset.loring.eset, "celltype", nperm=10, annotation="illuminaHumanv1.db")
remove.these.genes <- removeFlatGenes(subset.loring.eset, "celltype", contrasts=NULL, limma.cutoff=0.05)
mapk.syn <- findSynexprs("04010", attractor.states, remove.these.genes)
mapk.func <- calcFuncSynexprs(mapk.syn, attractor.states, "CC", annotation="illuminaHumanv1.db")
## End(Not run)[#结束(不运行)]
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