generateDBScores (MotIV)
generateDBScores ()所属R语言包:MotIV
Database Scores Functions
数据库比分职能
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This functions are used to generate scores of a PWM database.
这个函数是用来产生一个PWM数据库的成绩。
用法----------Usage----------
generateDBScores(inputDB,cc="PCC",align="SWU",nRand=1000,go=1,ge=0.5)
readDBScores(file)
writeDBScores(x, file)
参数----------Arguments----------
参数:inputDB
A list of PWM corresponding to the database.
数据库列表中相应的PWM。
参数:cc
The metric name to be used :
要使用的度量名称:
参数:align
The Alignment method to be used.
要使用对齐方法。
参数:go
Gap open penality.
差距开放的惩罚。
参数:ge
Gap extension penality.
间隙扩展惩罚。
参数:nRand
The number of random PWM to be generated. The more higer it is, the more accurate score will be.
要生成的随机PWM。是海格更多,更准确的得分。
参数:file
A character string naming a file.
一个字符串命名的文件。
参数:x
A numeric matrix corresponding to a score.
一个数字矩阵对应的分数。
Details
详情----------Details----------
The score reflects the biais of the database. It is used to compute more precisely e-value alignments.
比分反映biais数据库。它被用来计算更精确的电子价值路线。
generateDBScores : Based on database properties (suchs as length, zero rate, invariant colums ), nRand matrix are generated. A score is calculated for each matrix length with the specified alignment method and metric.
generateDBScores:基于数据库的属性(如长度,零利率不变colums苏奇),nRand矩阵生成。得分计算为每个指定的对齐方法和度量矩阵长度。
The score is associated to a database and a alignment method and metric so you don't have to generate it each time you use the same database. Use the writeDBScores and readDBScores instead. readDBScores : Read a score file. writeDBScores : Write a score file.
score相关数据库和对齐方法和度量,所以你不必生成它每次使用相同的数据库。使用writeDBScores和readDBScores代替。 readDBScores:阅读得分的文件。 writeDBScores:写一个分数文件。
值----------Value----------
A numeric matrix. Columns correspond respectively to the first matrix length, second matrix length, variance, mean, matrix number, distance min and max.
数字矩阵。列分别对应第一方阵长度,第二个矩阵的长度,方差,意味着,矩阵的数量,距离分钟和最大。
警告----------Warning ----------
Because of each matrix is compare to each other, computing time is exponential. You should be aware of this fact before provided a high nRand. 5000 is a good time/accuracy rate choice.
由于每个矩阵是相互比较,计算时间是指数。你应该知道这个事实之前提供了一个高nRand。 5000是一个很好的时间/准确率选择。
作者(S)----------Author(s)----------
Shaun Mahony, modified by Eloi Mercier <<a href="mailto:emercier@chibi.ubc.ca">emercier@chibi.ubc.ca</a>>
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
'readDBScores', 'writeDBScores'
“readDBScores,writeDBScores”
举例----------Examples----------
#####Database and Scores#####[####数据库和成绩#####]
path <- system.file(package="MotIV")
jaspar <- readPWMfile(paste(path,"/extdata/jaspar2010.txt",sep=""))
#jaspar.scores <- generateDBScores(inputDB=jaspar,cc="PCC",align="SWU",nRand=1000)[jaspar.scores < - generateDBScores(inputDB JASPAR,CC =“宝”,对齐=“西南大学”,nRand = 1000)]
#writeDBScores(jaspar.scores,paste(path,"/extdata/jaspar_PCC_SWU.scores",sep=""))[writeDBScores(jaspar.scores,粘贴(路径,/ extdata / jaspar_PCC_SWU.scores“,SEP =”“))]
jaspar.scores <- readDBScores(paste(path,"/extdata/jaspar2010_PCC_SWU.scores",sep=""))
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