R语言 flagme包 rmaFitUnit()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

rmaFitUnit(flagme)
rmaFitUnit()所属R语言包：flagme

                                        Fits a robust linear model (RLM) for one metabolite
                                         适合1代谢产物的一个强大的线性模型（RLM）

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Using rlm from MASS, this procedure fits a linear model using all the fragments
使用质量rlm，这个过程符合线性模型，使用所有的碎片


用法----------Usage----------


rmaFitUnit(u,maxit=5,mzEffect=TRUE,cls=NULL,fitSample=TRUE,fitOrCoef=c("coef","fit"),TRANSFORM=log2)



参数----------Arguments----------

参数：u
a metabolite unit (list object with vectors mz and rt for m/z and retention times, respectively and a data element giving the fragmentxsample intensitity matrix)
代谢物的单位（向量对象名单mz和rtm / z和保留时间，分别和data元素给予的fragmentxsample的intensitity矩阵）


参数：maxit
maximum number of iterations (default: 5)
迭代的最大数量（默认值：5）


参数：mzEffect
logical, whether to fit m/z effect (default: TRUE)
逻辑，是否适合的m / z效果（默认是：TRUE）


参数：cls
class variable
类变量


参数：fitSample
whether to fit individual samples (alternative is fit by group)
是否适合个别样品（替代适合组）


参数：fitOrCoef
whether to return a vector of coefficients (default: "coef"), or an rlm object ("fit")
是否返回的系数向量（默认：“系数”），或rlm对象（“适当”）


参数：TRANSFORM
function to transform the raw data to before fitting (default: log2)
功能改造前接头（默认：log2）原始数据


Details

详情----------Details----------

Fits a robust linear model.
适合一个强大的线性模型。


值----------Value----------

list giving elements of fragment and sample coefficients (if fitOrCoef="coef") or a list  of elements from the fitting process (if fitOrCoef="fit")
list给元素fragment和sample系数（如果fitOrCoef="coef"）或list装修过程中的元素（如fitOrCoef="fit"）


作者（S）----------Author(s)----------


Mark Robinson



参考文献----------References----------

PhD dissertation University of Melbourne.

参见----------See Also----------

peaksAlignment, clusterAlignment
peaksAlignment，clusterAlignment


举例----------Examples----------


require(gcspikelite)

# paths and files[路径和文件]
gcmsPath<-paste(.find.package("gcspikelite"),"data",sep="/")
cdfFiles<-dir(gcmsPath,"CDF",full=TRUE)
eluFiles<-dir(gcmsPath,"ELU",full=TRUE)

# read data, peak detection results[读取数据，峰值检测结果]
pd<-peaksDataset(cdfFiles[1:2],mz=seq(50,550),rtrange=c(7.5,8.5))
pd<-addAMDISPeaks(pd,eluFiles[1:2])

# pairwise alignment using all scans[两两对齐，使用所有扫描]
fullca<-clusterAlignment(pd, usePeaks = FALSE, df = 100)

# calculate retention time shifts[计算保留时间的变化]
timedf<-calcTimeDiffs(pd, fullca)

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