R语言 limma包 04.Background()函数中文帮助文档(中英文对照)

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04.Background(limma)
04.Background()所属R语言包：limma

                                        Background Correction
                                         背景校正

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This page deals with background correction methods provided by the backgroundCorrect, kooperberg or neqc functions. Microarray data is typically background corrected by one of these functions before normalization and other downstream analysis.
这页的背景校正方法backgroundCorrect，kooperberg或neqc功能提供。芯片的数据通常是背景标准化和其他下游分析之前纠正这些功能之一。

backgroundCorrect works on matrices, EListRaw or RGList objects, and calls backgroundCorrect.matrix.
backgroundCorrect工程矩阵，EListRaw或RGList对象，并调用backgroundCorrect.matrix。

The movingmin method of backgroundCorrect uses utility functions ma3x3.matrix and ma3x3.spottedarray.
movingmin backgroundCorrect方法使用实用功能ma3x3.matrix和ma3x3.spottedarray。

The normexp method of backgroundCorrect uses utility functions normexp.fit and normexp.signal.
normexp backgroundCorrect方法使用实用功能normexp.fit和normexp.signal。

kooperberg is a Bayesian background correction tool designed specifically for two-color GenePix data. It is computationally intensive and requires several additional columns from the GenePix data files. These can be read in using read.maimages and specifying the other.columns argument.
kooperberg是一个的贝叶斯背景校正工具，专门设计为两色GenePix数据。它是计算密集型的，需要几个额外的列从GenePix数据文件。这些都可以使用read.maimages和指定other.columns参数，在读。

neqc is for single-color data. It performs normexp background correction and quantile normalization using control probes. It uses utility functions normexp.fit.control and normexp.signal. If robust=TRUE, then normexp.fit.control uses the function huber in the MASS package.
neqc是单颜色数据。它执行normexp背景校正和使用控制探针的位数标准化。它采用实用功能normexp.fit.control和normexp.signal。如果robust=TRUE，则normexp.fit.control使用功能huber在大众包。


作者（S）----------Author(s)----------


Gordon Smyth

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