| 摘要{siggenes} | R文档 |
的给定值总结EBAM分析δ．计算一般统计数据，如差异表达基因的数量和估计的FDR，以及基因特异性统计数据，如表达得分和差异表达基因的局部FDR。
summary(object, delta = NULL, n.digits = 4, what =" both"， entrez = FALSE, chip =" "， file =" "， sep =" \t"， quote = FALSE, dec=".")
对象 |
SAM对象 |
δ |
一个介于0和1之间的数值，指定一个基因被称为差异表达的最小后验概率 |
n.digits |
指定输出中小数位数的整数 |
什么 |
要么是"both"，要么是"stats"，要么是"genes"。如果“stats”显示一般信息。如果“基因”给出了特定基因的信息。如果“两者”都显示了一般和特定基因的信息 |
可以 |
合乎逻辑的。如果真正的Entrez链接和基因符号都将被添加到输出中 |
芯片 |
命名此分析中使用的芯片类型的字符串。只有在以下情况下才需要entrez = TRUE．如果任意一个的输入find.a0或ebam是ExpressionSet对象，芯片不需要指定 |
文件 |
字符串，用于命名存储信息的文件。默认情况下，信息不存储，而是显示在R窗口中 |
9月 |
存储输出时使用的字段分隔符字符串文件 |
报价 |
逻辑指示字符串和因子是否应该用双引号括起来。具体操作请参见write.table |
12月 |
用于小数点的字符串 |
的输出总结是一个sumEBAM对象，由以下插槽组成:
row.sig.genes |
一种数字向量，指定包含差异表达基因的数据矩阵的行 |
mat.fdr |
包含一般信息的矩阵，如估计的FDR和差异表达基因的数量 |
mat.sig |
包含差异表达基因的基因特异性信息的数据帧 |
list.args |
的参数列表总结内部使用 |
Holger Schwender,holger.schw@gmx.de
Efron, B.， Tibshirani, R.， Storey, J.D.和Tusher, V.(2001)。微阵列实验的经验贝叶斯分析，JASA， 96, 1151-1160。
施文德，H.，克劳斯，A.和伊克施塔特，K.(2003)。经验贝叶斯与微阵列显著性分析的比较。技术报告， SFB 475，多特蒙德大学，德国。