COSINE-package | 特定条件子网识别 | ||
choose_lambda | 选择最合适的权重参数lambda | ||
cond.fyx | 计算ECF统计量,测量基因对的差异相关性 | ||
COSINE | 特定条件子网识别 | ||
DataSimu | 六个数据集和案例数据集的模拟 | ||
diff_gen | 计算F统计量和ECF统计量 | ||
diff_gen_for3 | 生成F统计量和ECF统计量,用于比较三个数据集 | ||
diff_gen_PPI | 为背景网络中的节点和边生成缩放节点分数和缩放边分数 | ||
f.test | 得到每个基因的F统计量 | ||
GA_search | 利用遗传算法搜索全局最优子网 | ||
GA_search_PPI | 用遗传算法搜索PPI子网 | ||
get_components_PPI | 获取子网络的所有组件(连接的群集) | ||
get_quantiles | 得到权重参数lambda的五个分位数 | ||
get_quantiles_PPI | 得到lambda的五个分位数值,用于基因表达和PPI网络数据分析 | ||
PPI | 蛋白质相互作用网络数据 | ||
random_network_sampling_PPI | 从PPI数据中随机抽取子网 | ||
scaled_edge_score | 所有边的比例ECF统计 | ||
scaled_node_score | 所有边的比例ECF统计 | ||
Score_adjust_PPI | 使用随机抽样调整所选PPI子网的得分 | ||
score_scaling | 得到正规化的F统计量和ECF统计量 | ||
set1_GA | 模拟数据集1的遗传算法搜索结果 | ||
set1_scaled_diff | 模拟数据与对照数据比较的标准化F统计量和ECF统计量 | ||
set1_unscaled_diff | 模拟数据集1的非标准F统计量和ECF统计量 | ||
simulated_data | 本文使用的模拟数据集 |