R语言 HTqPCR包 plotCtRQ()函数中文帮助文档(中英文对照)

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plotCtRQ(HTqPCR)
plotCtRQ()所属R语言包：HTqPCR

                                        Plot the relative quantification of Ct values from qPCR experiments.
                                         绘制的qPCR实验CT值的相对定量。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Function for plotting the relative quantification (RQ) between two groups of data, whose Ct valuse have been tested for significant differential expression.
相对定量（RQ），两组数据，其已显着的差异表达测试的Ct valuse绘图功能。


用法----------Usage----------


plotCtRQ(qDE, comparison = 1, genes, transform = "log2", p.val = 0.1, mark.sig = TRUE, p.sig = 0.05, p.very.sig = 0.01, mark.un = TRUE, un.tar = "black", un.cal = "black", col, legend = TRUE, xlim, mar, main, ...)



参数----------Arguments----------

参数：qDE
list or data.frame, the result from ttestCtData or limmaCtData.
列表或数据框，ttestCtData或limmaCtData的结果。


参数：comparison
integer or character string, indicating which component to use if qDE is a list.
整数或字符串，表明使用哪一个组件如果qDE是一个列表。


参数：genes
numeric or character vector, selected genes to make the plot for.
数字或字符的向量，选择的基因，使图。


参数：transform
character string, how should the data be displayed. Options are "none", "log2" or "log10". See details
字符串，应如何显示数据。选项是“无”，“log2”或“LOG10”。查看详情


参数：p.val
numeric between 0 and 1, if genes is not supplied all given with (adjusted) p-value below this threshold will be included.
数字0和1之间，如果genes不提供的所有信息将列入（调整），低于这个阈值p值。


参数：mark.sig
logical, should significant features be marked.
逻辑，应该被标记为显着的特点。


参数：p.sig
numeric, the cut-off for significant p-values that will be marked by *.
数字，截止将由*标记的显著p值。


参数：p.very.sig
numeric, the cut-off for very significant p-values that will be marked by ".
数字，截止将由“标记非常显着的p值。


参数：mark.un
logical, should data with unreliable target or calibrator samples be marked. See details.
逻辑，应标明不可靠的目标或校准样品的数据。查看详情。


参数：un.tar
colour to use for the undetermined targets. See details.
颜色用于待定目标。查看详情。


参数：un.cal
colour to use for the undetermined calibrators. See details.
颜色未定校准。查看详情。


参数：col
vector, colours to use for the bars.
向量，颜色使用的条形。


参数：legend
logical, should a legend be included in the barplot.
逻辑，一个传奇应该被包括在barplot。


参数：xlim
vector of length 2, the limits on the x-axis. Mainly used for moving the legend to the left of bars.
向量的长度为2，x轴的限制。主要用于移动条形左侧的传说。


参数：mar
vector with 4 values, the size of the margins. See par for more info.
4个值向量，利润的大小。看到par更多信息。


参数：main
character string, the image title. Default to the name of the chosen comparison.
字符串，图片标题。默认的选择比较的名称。


参数：...
any other arguments will be passed to the barplot function.
任何其他参数将被传递给barplot功能。


Details

详情----------Details----------

The relative quantification is calculated as RQ=2^-ddCT, where ddCT is the deltadeltaCt value.       
RQ = 2 ^ DDCT，DDCT是deltadeltaCt价值相对定量计算。

If mark.un=TRUE, those bars where either the calibrator or target sample measurements were undetermined are marked using diagonal lines. Whether either of these are called undetermined (includes unreliable values) or not depends on all the input Ct values in ttestCtData or limmaCtData, and whether stringent=TRUE was used in these functions.
如果mark.un=TRUE，校准或测量目标样本未定的条形使用斜线标记。是否这些被称为未定（包括不可靠的值），或不取决于输入CTttestCtData或limmaCtData，是否stringent=TRUE使用这些功能的值。


值----------Value----------

A plot is created on the current graphics device.
当前图形设备上创建一个图。


作者（S）----------Author(s)----------


Heidi Dvinge



参见----------See Also----------

ttestCtData and limmaCtData for testing the Ct data for differential expression.
ttestCtData和limmaCtData测试差异表达的CT数据。


举例----------Examples----------


# Load example data and calculate differential expression[加载示例数据，并计算出的差异表达]
data(qPCRpros)
qDE <- ttestCtData(qPCRpros[,1:4], groups=factor(c("A", "B", "B", "A")), calibrator="B")
# Plotting the top 10 results or first 10 genes[绘制排名前10位的结果前10个基因]
plotCtRQ(qDE, genes=1:10)
plotCtRQ(qDE, genes=featureNames(qPCRpros)[1:10])
# Plot all results with p-value below 0.08[绘制所有的结果，p值低于0.08]
plotCtRQ(qDE, p.val=0.08, transform="none")
plotCtRQ(qDE, p.val=0.08, transform="log10")


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