Exponenta Banner

mafdr

Оцените положительный ложный уровень открытия для нескольких тестирование гипотезы

свернуть все на странице

Синтаксис

FDR = mafdr(PValues)
FDR = mafdr(PValues,Name,Value)
[FDR,Q] = mafdr(PValues,___)
[FDR,Q,aPrioriProb] = mafdr(PValues,___)
[FDR,Q,aPrioriProb,R_squared] = mafdr(PValues,'Method','polynomial',___)

Описание

пример

FDR = mafdr(PValues) возвращает FDR, который содержит положительный ложный уровень открытия (pFDR) для каждой записи в PValues с помощью процедуры, введенной Ярусом (2002) [1]. PValues содержит одно p-значение для каждой функции (например, ген) в наборе данных.

пример

FDR = mafdr(PValues,Name,Value) дополнительные опции использования заданы одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, 'Showplot',true отображает диагностические графики расчетных результатов.

пример

[FDR,Q] = mafdr(PValues,___) также возвращается, гипотеза, тестирующая ошибку, измеряет Q для всех p-значений. Опционально, можно задать один или несколько аргументов пары "имя-значение".

пример

[FDR,Q,aPrioriProb] = mafdr(PValues,___) также возвращает aPrioriProb, предполагаемая априорная вероятность что нулевая гипотеза π^0 верно.

пример

[FDR,Q,aPrioriProb,R_squared] = mafdr(PValues,'Method','polynomial',___) также возвращает R_squared, квадрат коэффициента корреляции. Используйте полиномиальный метод, чтобы получить значение R-squared.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Оцените положительный ФРГ с помощью данных из исследования рака простаты (Лучше всего и др., 2005). Данные содержат тестовые данные об интенсивности из массивов Affymetrix® HG-U133A GeneChip®.

Загрузите данные об экспрессии гена. Это содержит две переменные, dependentData и independentData, которые являются двумя матрицами значений экспрессии гена от двух экспериментальных условий.

load prostatecancerexpdata

Используйте mattest, чтобы вычислить p-значения для значений экспрессии гена в этих двух матрицах.

pvalues = mattest(dependentData,independentData,'permute',true);

Используйте mafdr, чтобы вычислить положительные значения ФРГ.

fdr = mafdr(pvalues);

Вычислите q-значения, априорная вероятность (что нулевая гипотеза верна), и значение R-squared. Необходимо использовать полиномиальный метод, чтобы получить значение R-squared. Отобразите данные на графике установкой 'Showplot' to true.

[fdr,q,priori,R2] = mafdr(pvalues,'Method','polynomial','Showplot',true);

Входные параметры

свернуть все

P-значения для всех функций в наборе данных, заданном как вектор-столбец или объект DataMatrix. Можно использовать первый вывод функции mattest.

Типы данных: double

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: fdr = mafdr(pvals,'Lambda',0.5,'Showplot',true) задает настраивающееся значение параметров 0,5, чтобы оценить априорную вероятность и отображает качественные графики статистики.

Отметьте, чтобы использовать линейную процедуру повышения, введенную Benjamini и Hochberg (1995) [2], заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'BHFDR' и true или false. Значением по умолчанию является false, то есть, функция использует процедуру, введенную Ярусом (2002) [1].

Если true:

  • Функция использует метод Benjamini и Hochberg.

  • Функция игнорирует аргументы пары "имя-значение" 'Method' и 'Lambda'.

  • Задайте только один выходной аргумент, то есть, FDR.

  • Если вы также устанавливаете 'Showplot' на true, то графики функций только q-значения по сравнению с p-значениями. Для получения дополнительной информации см. 'Showplot'.

Пример: 'BHFDR', true

Типы данных: логический

Настройка параметра раньше оценивала априорную вероятность, что нулевая гипотеза верна, задана как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Lambda' и положительной скалярной величины или вектора с четырьмя или больше значениями. Скалярное значение или каждое значение в векторе должны быть между 0 и 1.

  • Если вы задаете одно значение, то функция игнорирует аргумент пары "имя-значение" 'Method'.

  • Если вы задаете вектор значений, то функция выбирает оптимальное значение с помощью метода, заданного аргументом пары "имя-значение" 'Method'.

Пример: 'Lambda' [0.01:0.1:0.95]

Типы данных: double

Метод, чтобы выбрать значение Lambda из области значений значений, заданных как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Method' и 'bootstrap' или 'polynomial'.

Пример: 'Method','polynomial'

Типы данных: char | string

Отметьте, чтобы отобразить два диагностических графика, заданные как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Showplot' и true или false.

Если это правда, функция отображает два графика:

  • Предполагаемая априорная вероятность, что нулевая гипотеза π^0(λ) верно по сравнению с настраивающимся параметром (λ) с кривой подбора кривой кубического полинома

  • q-значения по сравнению с p-значениями

Если вы также устанавливаете 'BHFDR' на true, функция отображает только второй график.

Пример: 'Showplot',true

Типы данных: логический

Выходные аргументы

свернуть все

Положительные значения ФРГ, возвращенные как вектор или объект DataMatrix.

Если PValues является вектор-столбцом, то FDR является вектор-столбцом.

Если PValues является объектом DataMatrix, то FDR является объектом DataMatrix.

Q-значения, возвращенные как вектор-столбец. Q содержит меры гипотезы, тестирующей ошибку на все наблюдения в PValues.

Предполагаемая априорная вероятность, что нулевая гипотеза π^0 верно, возвращенный как положительная скалярная величина.

Квадрат коэффициента корреляции, возвращенного как положительная скалярная величина. Задайте 'Method' как 'polynomial', чтобы получить этот четвертый вывод.

Ссылки

[1] Ярус, степень доктора юридических наук 2002. Прямой подход к ложным уровням открытия. Закон Ж. Руаяля Soc. 64:479–498.

[2] Benjamini, Y. и Hochberg, Y. 1995. Управление ложным уровнем открытия: практический и мощный подход к нескольким тестирование. Закон Ж. Руаяля Soc. 57:289–300.

[3] Лучше всего, C.J.M., Гиллеспи, J.W., И, Y., Chandramouli, G.V.R., Perlmutter, M.A., Gathright, Y., Эриксон, H.S., Георгевич, L., Tangrea, M.A., Duray, P.H., Гонсалес, S., Веласко, A., Linehan, W.M., Matusik, R.J., Цена, D.K., Figg, W.D., Emmert-маркер, M.R., и Chuaqui, R.F. 2005. Молекулярные изменения при первичном раке простаты после терапии абляции андрогена. Clin. Рак Res. 11:6823–6831.

[4] Ярус, степень доктора юридических наук и Tibshirani, R. 2003. Статистическое значение для genomewide исследований. Proc. NAT. Acad. Наука 100:9440–9445.

[5] Ярус, степень доктора юридических наук, Тейлор, J.E., и Зигмунд, D. 2004. Сильное управление, консервативная точечная оценка и одновременная консервативная непротиворечивость ложных уровней открытия: объединенный подход. Закон Ж. Руаяля Soc. 66:187–205.

Смотрите также

| | | | | | | |

Представленный в R2007a

Документация Bioinformatics Toolbox
Поддержка