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

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findCorrPartners(attract)
findCorrPartners()所属R语言包：attract

                                         Determines Genes with Highly Correlated Expression Profiles to a Synexpression Group
                                         具有高度相关基因表达谱的基因决定到Synexpression集团

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function finds genes with expression profiles highly correlated to a synexpression group.
此函数查找高度相关到synexpression组表达谱基因。


用法----------Usage----------


findCorrPartners(mySynExpressionSet, myEset, removeGenes = NULL, cor.cutoff = 0.85, ...)



参数----------Arguments----------

参数：mySynExpressionSet
SynExpressionSet object.  
SynExpressionSet对象。


参数：myEset
ExpressionSet object.  
ExpressionSet对象。


参数：removeGenes
vector of probes that specify those genes who demonstrate little variability across the different celltypes and thus should be removed from  downstream analysis.   
vector指定谁演示跨不同celltypes小的变异，因此应删除下游分析这些基因的探针。


参数：cor.cutoff
numeric value specifying the correlation cut-off.  
数值指定相关切断。


参数：...
additional arguments.   
额外的参数。


Details

详情----------Details----------

Genes with highly correlated profiles to the synexpression groups (e.g. R > 0.85) are also likely to be integral in  maintaining cell type-specific differences, however due to their lack of inclusion in resources like KEGG, would not  have been picked up by the first GSEA step using findAttractors.
具有高度相关的配置文件的synexpression组的基因（如R> 0.85），也可能是在维持单元的特定类型的差异，但由于他们缺乏在KEGG资源列入积分，不会被拾起的GSEA先一步使用findAttractors。


值----------Value----------

A SynExpressionSet object which stores the genes that are highly correlated with the synexpression group provided, and their average expression profile.
一个SynExpressionSet对象存储提供synexpression组，他们的平均表达谱的高度相关的基因。


作者（S）----------Author(s)----------



Jessica Mar




举例----------Examples----------


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.cor <- findCorrPartners(mapk.syn, subset.loring.eset, remove.these.genes)

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