R语言 oligo包 basicPLM()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

basicPLM(oligo)
basicPLM()所属R语言包：oligo

                                         Simplified interface to PLM.
                                         到PLM的简化接口。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Simplified interface to PLM.
到PLM的简化接口。


用法----------Usage----------


basicPLM(pmMat, pnVec, normalize = TRUE, background = TRUE, transfo =
  log2, method = c('plm', 'plmr', 'plmrr', 'plmrc'), verbose = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：pmMat
Matrix of intensities to be processed.
强度矩阵进行处理。


参数：pnVec
Probeset names
probeset名称


参数：normalize
Logical flag: normalize?
逻辑标志：“标准化”？


参数：background
Logical flag: background adjustment?
逻辑标志：调整背景？


参数：transfo
function: function to be used for data transformation prior to summarization.
功能：功能数据转换之前使用，以总结。


参数：method
Name of the method to be used for normalization. 'plm' is the usual PLM model; 'plmr' is the (row and column) robust version of PLM; 'plmrr' is the row-robust version of PLM; 'plmrc' is the column-robust version of PLM.
要使用规范化的方法名称。 “PLM”是平时的PLM模型; plmr“是强大的PLM版本（行和列）; plmrr”是强大的PLM行版本; plmrc“是强大的PLM列版本。


参数：verbose
Logical flag: verbose.
逻辑标志：详细。


值----------Value----------

A list with the following components:
以下组件列表：


参数：Estimates
A (length(pnVec) x ncol(pmMat)) matrix with probeset summaries.
与probeset摘要（长度（pnVec）×NCOL（pmMat），）矩阵。


参数：StdErrors
A (length(pnVec) x ncol(pmMat)) matrix with standard errors of 'Estimates'.
与“预算”的标准误差（长度（pnVec）×NCOL（pmMat），）矩阵。


参数：Residuals
A (nrow(pmMat) x ncol(pmMat)) matrix of residuals.
（NROW（pmMat）×NCOL（pmMat），）矩阵的残差。


注意----------Note----------

Currently, only RMA-bg-correction and quantile normalization are allowed.
目前，只有RMA-BG校正和位数标准化是允许的。


作者（S）----------Author(s)----------



Benilton Carvalho




参见----------See Also----------

rcModelPLM, rcModelPLMr, rcModelPLMrr, rcModelPLMrc, basicRMA
rcModelPLM，rcModelPLMr，rcModelPLMrr，rcModelPLMrc，basicRMA


举例----------Examples----------


set.seed(1)
pms <- 2^matrix(rnorm(1000), nc=20)
colnames(pms) <- paste("sample", 1:20, sep="")
pns <- rep(letters[1:10], each=5)
res <- basicPLM(pms, pns, TRUE, TRUE)
res[['Estimates']][1:4, 1:3]
res[['StdErrors']][1:4, 1:3]
res[['Residuals']][1:20, 1:3]

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