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

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computeMBPCR(mBPCR)
computeMBPCR()所属R语言包：mBPCR

                                        Estimate the copy number profile
                                         估计拷贝数配置文件

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Function to  estimate the copy number profile with a piecewise constant function using mBPCR. Eventually, it is possible to estimate the profile with a smoothing curve using either the Bayesian Regression Curve with K_2 (BRC with K_2) or the Bayesian Regression Curve Averaging over k (BRCAk).  It is also possible to choose the estimator of the variance of the levels rhoSquare (i.e. either \hat{ρ}_1^2 or \hat{ρ}^2) and by default \hat{ρ}_1^2 is used.
函数来估计与分段常数使用mBPCR功能的拷贝数配置文件。最终，它是可能的，估计用K_2使用贝叶斯回归曲线的平滑曲线轮廓（商业登记证与K_2）或贝叶斯回归曲线，平均超过K（BRCAk）。它也可以选择水平的方差估计rhoSquare（即：要么\hat{ρ}_1^2或\hat{ρ}^2）和默认的\hat{ρ}_1^2使用。


用法----------Usage----------


computeMBPCR(y, kMax=50, nu=NULL, rhoSquare=NULL, sigmaSquare=NULL, typeEstRho=1, regr=NULL)



参数----------Arguments----------

参数：y
array containing the log2ratio of the copy number data
数组，其中包含的拷贝数数据log2ratio


参数：kMax
maximum number of segments
段的最大数量


参数：nu
mean of the segment levels. If nu=NULL, then the algorithm estimates it on the sample.
指段的水平。如果nu=NULL，然后算法估计样品。


参数：rhoSquare
variance of the segment levels. If rhoSquare=NULL, then the algorithm estimates it on the sample.
段水平的差异。如果rhoSquare=NULL，然后算法估计样品。


参数：sigmaSquare
variance of the noise. If sigmaSquare=NULL, then the algorithm estimates it on the sample.
噪声方差。如果sigmaSquare=NULL，然后算法估计样品。


参数：typeEstRho
choice of the estimator of rhoSquare. If typeEstRho=1, then the algorithm estimates rhoSquare  with \hat{ρ}_1^2, while if typeEstRho=0, it estimates rhoSquare  with \hat{ρ}^2.
rhoSquare估计的选择。如果typeEstRho=1，然后算法估计rhoSquare用\hat{ρ}_1^2，而typeEstRho=0如果，估计rhoSquare\hat{ρ}^2。


参数：regr
choice of the computation of the regression curve. If regr=NULL, then the regression curve is not computed,  if regr="BRC" the Bayesian Regression Curve with K_2 is computed (BRC with K_2), if regr="BRCAk" the Bayesian  Regression Curve Averaging over k is computed (BRCAk).
计算回归曲线的选择。如果regr=NULL，然后回归曲线没有计算，如果regr="BRC"与K_2贝叶斯回归曲线计算（商业登记证与K_2），如果regr="BRCAk"贝叶斯回归曲线平均在K计算机（BRCAk）。


Details

详情----------Details----------

By default, the function estimates the copy number profile with mBPCR and estimating rhoSquare on the sample, using \hat{ρ}_1^2. It is also possible to use \hat{ρ}^2 as estimator of rhoSquare, by setting typeEstRho=0, or to directly set the value of the parameter.
默认情况下，功能估计与mBPCR副本数量的个人资料和样品rhoSquare估计，使用\hat{ρ}_1^2。它也可以使用\hat{ρ}^2估计rhoSquare，通过设置typeEstRho=0，或直接设置的参数值。

The function gives also the possibility to estimate the profile with a Bayesian regression curve: if regr="BRC" the Bayesian Regression Curve with K_2 is computed (BRC with K_2), if regr="BRCAk" the Bayesian  Regression Curve Averaging over k is computed (BRCAk).   
该功能也给的可能性估计与贝叶斯回归曲线轮廓：如果regr="BRC"K_2贝叶斯回归曲线是计算机，如果K_2（regr="BRCAk"，BRC）贝叶斯回归曲线，平均在K计算机（BRCAk）。


值----------Value----------

A list containing:
一份列表，列出：


参数：<code>estK</code>
the estimated number of segments
段的估计数


参数：<code>estBoundaries</code>
the estimated boundaries
估计边界


参数：<code>estPC</code>
the estimated profile with mBPCR
的估计mBPCR概况


参数：<code>regrCurve</code>
the estimated bayesian regression curve. It is returned only if regr!=NULL.
估计贝叶斯回归曲线。它只有regr!=NULL返回。


参数：<code>nu</code>

参数：<code>rhoSquare</code>

参数：<code>sigmaSquare</code>

参数：<code>postProbT</code>
for each probe, the posterior probablity to be a breakpoint
每个探针，后probablity是一个断点


参考文献----------References----------

Bayesian DNA copy number analysis.  BMC Bioinformatics 10: 10. http://www.idsia.ch/~paola/mBPCR  

参见----------See Also----------

estProfileWithMBPCR, plotEstProfile, writeEstProfile, estGlobParam
estProfileWithMBPCR，plotEstProfile，writeEstProfile，estGlobParam


举例----------Examples----------


##import the 250K NSP data of chromosome 11 of cell line JEKO-1 [＃进口250K单元株JEKO-1 11号染色体的新型干法数据]
data(jekoChr11Array250Knsp)


##first example [＃第一个例子]
## we select a part of chromosome 11[我们选择了11号染色体的一部分＃]
y <- jekoChr11Array250Knsp$log2ratio[6400:6900]
p <- jekoChr11Array250Knsp$PhysicalPosition[6400:6900]
##we estimate the profile using the global parameters estimated on the whole genome[＃我们估计使用估计在整个基因组的全局参数配置文件]
##the profile is estimated with mBPCR and with the Bayesian Regression Curve[＃配置文件的估计mBPCR和贝叶斯回归曲线]
results <- computeMBPCR(y, nu=-3.012772e-10, rhoSquare=0.0479, sigmaSquare=0.0699, regr="BRC")
plot(p, y)
points(p, results$estPC, type='l', col='red')
points(p, results$regrCurve,type='l', col='green')

###second example [第二个例子＃]
### we select a part of chromosome 11[＃＃我们选择了11号染色体的一部分]
#y &lt;- jekoChr11Array250Knsp$log2ratio[10600:11600][Y < -  jekoChr11Array250Knsp美元log2ratio [10600:11600]]
#p &lt;- jekoChr11Array250Knsp$PhysicalPosition[10600:11600][P <分 -  jekoChr11Array250Knsp PhysicalPosition [10600:11600]]
###we estimate the profile using the global parameters estimated on the whole genome[＃＃我们使用的全基因组估计的全局参数估计的个人资料]
###the profile is estimated with mBPCR and with the Bayesian Regression Curve Ak[＃个人资料估计与mBPCR与贝叶斯回归曲线AK]
#results &lt;- computeMBPCR(y, nu=-3.012772e-10, rhoSquare=0.0479, sigmaSquare=0.0699, regr="BRCAk")[结果< -  computeMBPCR（Y，NU = 3.012772e-10，rhoSquare，sigmaSquare = 0.0479 = 0.0699，regr =“BRCAk”）]
#plot(p,y)[图（P，Y）]
#points(p, results$estPC, type='l', col='red')[点（P，结果美元estPC，类型=L，COL =红）]
#points(p, results$regrCurve, type='l', col='green')[点（P，结果美元regrCurve，=绿色类型=L，彩色）]


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