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

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normalizeRobustSpline(limma)
normalizeRobustSpline()所属R语言包：limma

                                        Normalize Single Microarray Using Shrunk Robust Splines
                                         使用缩水的鲁棒样条标准化单芯片

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Normalize the M-values for a single microarray using robustly fitted regression splines and empirical Bayes shrinkage.
使用稳健回归样条安装和经验Bayes收缩为一个单一的芯片标准化的M值。


用法----------Usage----------


normalizeRobustSpline(M,A,layout,df=5,method="M")



参数----------Arguments----------

参数：M
numeric vector of M-values
m值的数值向量


参数：A
numeric vector of A-values
A值的数值向量


参数：layout
list specifying the dimensions of the spot matrix and the grid matrix
列出指定的点矩阵和网格矩阵的尺寸


参数：df
degrees of freedom for regression spline, i.e., the number of regression coefficients and the number of knots
自由度回归样条，即回归系数的数量和结


参数：method
choices are "M" for M-estimation or "MM" for high breakdown point regression
选择是"M"M-估计或"MM"高击穿点回归


Details

详情----------Details----------

This function implements an idea similar to print-tip loess normalization but uses regression splines in place of the loess curves and uses empirical Bayes ideas to shrink the individual prtin-tip curves towards a common value. This allows the technique to introduce less noise into good quality arrays with little spatial variation while still giving good results on arrays with strong spatial variation.
此功能实现打印头黄土标准化的想法类似，但使用地方的黄土曲线回归样条和使用经验Bayes思路，朝着一个共同的价值缩水的个人prtin尖端曲线。这使得技术引进与空间变化少，质量好阵列低噪音，同时还提供了良好的效果上具有很强的空间变异阵列。


值----------Value----------

Numeric vector containing normalized M-values.
数字向量，包含标准化的M-值。


作者（S）----------Author(s)----------


Gordon Smyth



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

An overview of LIMMA functions for normalization is given in 05.Normalization.
在05.Normalization标准化LIMMA功能概述。


举例----------Examples----------


if(require("sma")) {
data(MouseArray)
MA <- MA.RG(mouse.data)
normM <- normalizeRobustSpline(MA$M[,1],MA$A[,1],mouse.setup)
}

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