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

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getSpecificResult(SpeCond)
getSpecificResult()所属R语言包：SpeCond

                                        Detect the condition-specific genes for the second step on the SpeCond procedure
                                         第二步上SpeCond过程检测条件特定基因

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Perform the second detection step of the SpeCond procedure. Use the second fitting (without prior and ignoring the outliers detected in the first step) of the gene expression value with a mixture of normal distribution results and a set of rules to detect the outliers. It returns the outliers detected as specifically expressed for each gene.
执行的SpeCond过程中的第二个检测步骤。使用混合正态分布结果与基因表达的价值和一套规则，以检测离群的第二个接头（未经事先和忽略第一步中检测到的异常值）。它返回离群点发现特别为每一个基因的表达。


用法----------Usage----------


getSpecificResult(expressionMatrix, fit2 = NULL, param.detection = NULL,
specificOutlierStep1 = NULL, multitest.correction.method = "BY",
prefix.file = NULL, print.hist.pv = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：expressionMatrix
the gene expression matrix (genes * conditions)
基因表达矩阵（基因*）


参数：fit2
The result of fitNoPriorWithExclusion containing the parameter of the mixture normal model of the expression data ignoring the outliers detected in the first step of the procedure
结果fitNoPriorWithExclusion含有正常的表达，忽略了在该过程的第一步检测的离群数据的混合模型的参数


参数：param.detection
the parameter for the detection, a vector with the names ("per","md","mlk","rsd","pv") or the second row of the matrix obtained by getDefaultParameter or createParameterMatrix
参数的检测，用的名称（“每”，“MD”，“MLK”，“区域市政总署”，“PV”）或矩阵的第二行getDefaultParameter获得的向量或createParameterMatrix


参数：specificOutlierStep1
the list of outliers detected by the first step procedure, result of the  getSpecificOtuliersStep1 function
检测离群的第一步程序，getSpecificOtuliersStep1函数的结果列表


参数：multitest.correction.method
the multitest correction method. The default is "BY", for the possible values see p.adjust
了Multitest的校正方法。默认是“”，为可能的值看到p.adjust


参数：prefix.file
a prefix added to the generated file. The default is NULL but as to be set. It is useful to change the prefix when you perform a new analysis. As you may want to compare the results with different parameters set
前缀添加到生成的文件。默认是空的，但要设置。更改前缀，当你执行一个新的分析是非常有用的。正如你可能想比较的结果，用不同的参数设置


参数：print.hist.pv
a logical (TRUE/FALSE) whether to print in a pdf file the (non-adjusted) p-value histogram; the default is FALSE
逻辑（TRUE / FALSE），是否在PDF文件打印（非调整）p值的直方图;默认为FALSE


值----------Value----------

An object of class sp_list
一个对象的类sp_list


参数：prefix.file
the prefix used for this analysis. It will be used by default in the function getGeneHtmlPage
用于此分析的前缀。它会被默认使用的功能getGeneHtmlPage


参数：fit
the fitting parameters used by the detection i.e. the argument fit2
即参数FIT2检测所使用的拟合参数


参数：param.detection
the parameters used for the detection i.e. the argument parm.detection
用于检测即参数parm.detection的参数


参数：L.specific.result
Full detection results (It will be used by the getFullHtmlSpeCondResult). This list contains 7 attributes:
全部检测结果（将使用getFullHtmlSpeCondResult）。此列表包含7个属性：


参数：M.specific.all
matrix of 0: not selective, 1: selective up-regulated, -1: selective down-regulated; same dimensions as the input expression values matrix
0：没有选择性，1：选择性上调，-1：选择性下调;作为输入表达式的值矩阵尺寸相同的矩阵


参数：M.specific
same as M.specific.all but reduced to the specific genes. NULL if no gene has been detected as specific
作为M.specific.all相同，但减少到特定的基因。 NULL，如果没有具体检测基因已


参数：M.specific.sum.row
Number of conditions in which the gene is specific
在特定的基因是一些条件


参数：M.specific.sum.column
Number of specific genes by conditions
特定基因的数量由条件


参数：L.pv
list of all genes with a matrix of conditions and the corresponding p-values (if the gene is specific)
矩阵的条件和相应的p值（如果是特定的基因与所有基因的名单）


参数：specific
vector of size the number of genes with "Not specific" or "Specific" according to the specificity of the gene
向量的大小“不特定”或“特殊”的基因，根据基因的特异性


参数：L.condition.specific.id
list of the specific genes with a vector of column numbers (condition ids), for which the gene is specific
向量与列数（条件IDS）的特定基因的列表，其中的基因是特定


参数：L.null
a list of vectors of 1 and 0 representing the null distribution. The length of the vector for each gene corresponds to the number of normal distributions fitting the gene expression value. The list is sorted as the gene order in the input expression matrix
代表1和0的空分布的向量。每一个基因的向量的长度相当于数正态分布拟合基因表达值。对列表进行排序的基因顺序输入表达式矩阵


参数：L.mlk
a list of vectors containing the min log-likelihood computed between normal distribution components. NULL if the mixture model of the gene is composed of only one component or if the proportion of all components is superior to the per.2 parameter
包含计算正态分布组件之间的可能性最小log的向量名单。 NULL，如果该基因的混合模型组成，如果只有一个组件或所有组件的比例是优于per.2参数


参数：L.rsd
a list of vectors containing the standard deviation ratio computed between normal distribution components. NULL if the mixture model of the gene is composed of only one component
含有比正态分布组件之间的标准偏差计算向量列表。 NULL，如果该基因的混合模型是唯一的一个组成部分组成


参数：identic.row.ids
row number(s) from the initial input matrix which contain identical values for all conditions. These rows are not considered in the analysis
其中包含的所有条件相同的值从最初的输入矩阵的行数（S）。不考虑这些行分析


作者（S）----------Author(s)----------


Florence Cavalli, florence@ebi.ac.uk



参见----------See Also----------

fitNoPriorwithExclusion, SpeCond, getSpecificResult
fitNoPriorwithExclusion，SpeCond，getSpecificResult


举例----------Examples----------


library(SpeCond)
data(expressionSpeCondExample)
##Perform the SpeCond analysis step by step[＃通过的一步SpeCond分析一步]
param.detection=getDefaultParameter()
param.detection

fit1=fitPrior(expressionSpeCondExample, param.detection=param.detection)

specificOutlierStep1=getSpecificOutliersStep1(expressionSpeCondExample,
fit=fit1$fit1, param.detection, multitest.correction.method="BY",
prefix.file="run1_Step1", print.hist.pv=FALSE)

fit2=fitNoPriorWithExclusion(expressionSpeCondExample,
       specificOutlierStep1=specificOutlierStep1, param.detection=param.detection)

specificResult=getSpecificResult(expressionSpeCondExample, fit=fit2,
  specificOutlierStep1=specificOutlierStep1, param.detection,
  multitest.correction.method="BY", prefix.file="run1_Step2",
  print.hist.pv=FALSE)

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