| MultiOmicsGsvaResult {SMRUCC.genomics.Analysis.HTS.GSVA} | .NET clr documentation |
多组学 GSVA 的完整结果。
三个标准输出对齐 method.md 的建议: (1) 样本 × 通路评分矩阵 MultiOmicsGsvaResult.Scores; (2) 通路 × 组学贡献分解 MultiOmicsGsvaResult.Contributions / MultiOmicsGsvaResult.ContributionShare; (3) 通路显著性 p 值表 MultiOmicsGsvaResult.PValues / MultiOmicsGsvaResult.QValues。
# namespace SMRUCC.genomics.Analysis.HTS.GSVA
export class MultiOmicsGsvaResult {
# 跨组学符号一致度(通路 × 样本)
Consistency: Matrix;
# 逐通路的组学贡献 c_k = w_k · ES_k
Contributions: list;
# 逐通路的组学贡献占比
ContributionShare: list;
# 逐通路的组学成员数 |S_k|
Coverage: list;
# 每个样本上主导的组学层
DominantOmics: list;
# 总耗时(毫秒)
ElapsedMilliseconds: integer;
# 逐组学分项 ES_k(omics → 通路 × 样本)
LayerScores: list;
# 参与计算的组学层
OmicsNames: string;
# 本次运行使用的配置
Options: MultiOmicsGsvaOptions;
# 通路顺序
Pathways: string;
# 拼接矩阵消融对照(未计算时为 Nothing)
Pooled: PooledBaselineResult;
# 逐通路 p 值(未启用置换时为 Nothing)
PValues: list;
# 逐通路 BH 校正后的 q 值
QValues: list;
# 加权平均分数 ES_raw(未施加一致性奖励)
RawScores: Matrix;
# 样本轴
SampleID: string;
# 融合后的通路活性矩阵 ES_multi(通路 × 样本)
Scores: Matrix;
# 置换检验的完整结果(未启用时为 Nothing)
Significance: PermutationResult;
# 逐通路被跳过的组学层
SkippedLayers: list;
# 逐通路的组学权重
Weights: list;
}
Consistency: MatrixContributions: listContributionShare: listCoverage: listDominantOmics: listLayerScores: listOptions: MultiOmicsGsvaOptionsPooled: PooledBaselineResultPValues: listQValues: listRawScores: MatrixScores: MatrixSignificance: PermutationResultSkippedLayers: listWeights: list