R语言 EDASeq包 MDPlot-methods()函数中文帮助文档(中英文对照)

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MDPlot-methods(EDASeq)
MDPlot-methods()所属R语言包：EDASeq

                                          Methods for Function MDPlot in Package EDASeq
                                         为函数在包装EDASeq MDPlot方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

MDPlot produces a mean-difference smooth scatterplot of two lanes in an experiment.
MDPlot生产的两车道的平均差异在实验的顺利散点图。


用法----------Usage----------


MDPlot(x,y,...)



参数----------Arguments----------

参数：x
Either a numeric matrix or a SeqExpressionSet object containing the gene expression.  
无论是数字矩阵或SeqExpressionSet对象，其中包含的基因表达。


参数：y
A numeric vecor specifying the lanes to be compared.
一个数字vecor的指定车道相比。


参数：...
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Details

详情----------Details----------

The mean-difference (MD) plot is a useful plot to visualize difference in two lanes of an experiment. From a MDPlot one can see if normalization is needed and if a linear scaling is sufficient or nonlinear normalization is more effective.
平均差异（MD）图是一个有用的可视化实验的区别在两个车道的图。从1 MDPlot可以看出，如果需要的标准化，如果一个线性缩放是足够的或非线性的标准化是更有效。

The MDPlot also plots a lowess fit (in red) underlying a possible trend in the bias related to the mean expression.
也MDPlot图1 LOWESS拟合（红色），基本在平均表达偏见的可能趋势。


方法----------Methods----------


举例----------Examples----------


library(yeastRNASeq)
data(geneLevelData)
data(yeastGC)

sub <- intersect(rownames(geneLevelData),names(yeastGC))

mat <- as.matrix(geneLevelData[sub,])

data <- newSeqExpressionSet(mat,phenoData=AnnotatedDataFrame(data.frame(conditions=factor(c("mut","mut","wt","wt")),row.names=colnames(geneLevelData))),featureData=AnnotatedDataFrame(data.frame(gc=yeastGC[sub])))

MDPlot(data,c(1,3))


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