R语言 WGCNA包 AFcorMI()函数中文帮助文档(中英文对照)

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AFcorMI(WGCNA)
AFcorMI()所属R语言包：WGCNA

                                        Prediction of Weighted Mutual Information Adjacency Matrix by Correlation
                                         预测的加权互信息的邻接矩阵的相关性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

AFcorMI computes a predicted weighted mutual information adjacency matrix from a given
AFcorMI计算预测的加权互信息从一个给定的邻接矩阵


用法----------Usage----------


AFcorMI(r, m)



参数----------Arguments----------

参数：r
a symmetric correlation matrix with values from -1 to 1.  
一个对称的相关矩阵从-1到1的值。


参数：m
number of observations from which the correlation was calcuated.  
数量的相关calcuated的意见。


Details

详细信息----------Details----------

This function is a one-to-one prediction when we consider correlation as unsigned. The prediction corresponds to the AdjacencyUniversalVersion2 discussed in the help file for  the function mutualInfoAdjacency. For more information about the generation and features of the predicted mutual information adjacency, please refer to the function mutualInfoAdjacency.
此功能是一个一个预测时，我们考虑为无符号的相关性。预测对应AdjacencyUniversalVersion2讨论在帮助文件中的函数mutualInfoAdjacency。对于预测的互信息邻接的产生和功能的更多信息，请参考的功能mutualInfoAdjacency。


值----------Value----------

A matrix with the same size as the input correlation matrix, containing the predicted mutual information of type  AdjacencyUniversalVersion2.
A矩阵作为输入相关矩阵具有相同的大小，包含预测的互信息的类型AdjacencyUniversalVersion2。


（作者）----------Author(s)----------



Steve Horvath, Lin Song, Peter Langfelder




参见----------See Also----------

mutualInfoAdjacency
mutualInfoAdjacency


实例----------Examples----------


#Simulate a data frame datE which contains 5 columns and 50 observations[模拟一个数据框，其中包含5列和50个观察值。]
m=50
x1=rnorm(m)
r=.5; x2=r*x1+sqrt(1-r^2)*rnorm(m)
r=.3; x3=r*(x1-.5)^2+sqrt(1-r^2)*rnorm(m)
x4=rnorm(m)
r=.3; x5=r*x4+sqrt(1-r^2)*rnorm(m)
datE=data.frame(x1,x2,x3,x4,x5)
#calculate predicted AUV2[计算预测AUV2]
cor.data=cor(datE, use="p")
AUV2=AFcorMI(r=cor.data, m=nrow(datE))


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