XDE: XDE: a Bayesian hierarchical model for cross-study analysis of differential gene expression

Multi-level model for cross-study detection of differential gene expression.

Author
R.B. Scharpf, G. Parmigiani, A.B. Nobel, and H. Tjelmeland
Date of publication
None
Maintainer
Robert Scharpf <rscharpf@jhsph.edu>
License
LGPL-2
Version
2.20.0

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Man pages

burnin
Indicator for running a MCMC burnin
calculatePosteriorAvg
Calculate the posterior average for indicators of concordant...
empiricalStart
Empirical starting values for the MCMC
expressionSetList
Example of ExpressionSetList
ExpressionSetList-class
A class for containing a list of ExpressionSets
ExpressionSetList-methods
Methods for ExpressionSetList
firstMcmc
Values for the first MCMC iteration
geneCenter
Center the expression values for each gene in a study to zero
hyperparameters
Accessor for hyperparameters of the Bayesian model
iterations
Number of MCMC iterations
lastMcmc
MCMC values for the last iteration
output
Options for storing results of the MCMC chains
pairs
pairs function for high-throughput data
Parameters-class
Container for XDE parameters
posteriorAvg
Accessor and replacement methods for posterior averages of...
seed
Seed for the MCMC
ssStatistic
Calculate single study estimates of effect size
standardizeSamples
Centers the genes at zero and standardizes the samples to...
studyCenter
Center the expression values in a study to zero
symbolsInteresting
Useful for changing the look of pairs plots to emphasize...
thin
How often to write MCMC iterations to file
tuning
Tuning parameters for Metropolis-Hastings proposals
updates
Frequency of updating a parameter per MCMC iteration
xde
Fit the Bayesian hierarchical model for cross-study...
XdeMcmc-class
Class for storing output from the Bayesian model
XdeParameter-class
Container class for storing options of the Bayesian...
xmcmc
Object of class XdeMcmc
xsScores
Alternative cross-study scores of differential expression
zeroNu
Option for not modeling Nu

Files in this package

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