R语言 oligo包 MAplot()函数中文帮助文档(中英文对照)

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MAplot(oligo)
MAplot()所属R语言包：oligo

                                        MA plots
                                         主图

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Create MA plots using a reference array (if one channel) or using channel2 as reference (if two channel).
创建主图使用一个参考阵列（如果一个通道），或使用作为参考（如果两个通道）通道。


用法----------Usage----------


MAplot(object, ...)

## S4 method for signature 'FeatureSet'
MAplot(object, what=pm, transfo=log2, groups,
       refSamples, which, pch=".", summaryFun=rowMedians,
       plotFun=smoothScatter, main="vs pseudo-median reference chip",
       pairs=FALSE, ...)

## S4 method for signature 'TilingFeatureSet'
MAplot(object, what=pm, transfo=log2, groups,
       refSamples, which, pch=".", summaryFun=rowMedians,
       plotFun=smoothScatter, main="vs pseudo-median reference chip",
       pairs=FALSE, ...)

## S4 method for signature 'PLMset'
MAplot(object, what=coefs, transfo=identity, groups,
       refSamples, which, pch=".", summaryFun=rowMedians,
       plotFun=smoothScatter, main="vs pseudo-median reference chip",
       pairs=FALSE, ...)

## S4 method for signature 'matrix'
MAplot(object, what=identity, transfo=identity,
       groups, refSamples, which, pch=".", summaryFun=rowMedians,
       plotFun=smoothScatter, main="vs pseudo-median reference chip",
       pairs=FALSE, ...)

## S4 method for signature 'ExpressionSet'
MAplot(object, what=exprs, transfo=identity,
       groups, refSamples, which, pch=".", summaryFun=rowMedians,
       plotFun=smoothScatter, main="vs pseudo-median reference chip",
       pairs=FALSE, ...)




参数----------Arguments----------

参数：object
FeatureSet, PLMset or ExpressionSet object.
FeatureSet，PLMset或ExpressionSet对象。


参数：what
function to be applied on object that will extract the statistics of interest, from which log-ratios and average log-intensities will be computed.
功能将适用于object，将提取感兴趣的统计，从数比和平均log强度计算。


参数：transfo
function to transform the data prior to plotting.
功能改造前的数据来绘制。


参数：groups
factor describing groups of samples that will be combined prior to plotting. If missing, MvA plots are done per sample.
描述样品前将结合到策划组的因素。如果缺少，MVA图每样做。


参数：refSamples
integers (indexing samples) to define which subjects will be used to compute the reference set. If missing, a pseudo-reference chip is estimated using summaryFun.
整数（索引样本），以确定哪些科目将被用来计算参考集。如果失踪，估计伪参考芯片使用summaryFun。


参数：which
integer (indexing samples) describing which samples are to be plotted.
整数（索引样本），说明该样品是要绘制。


参数：pch
same as pch in plot
同样的pchplot


参数：summaryFun
function that operates on a matrix and returns a vector that will be used to summarize data belonging to the same group (or reference) on the computation of grouped-stats.
矩阵的功能，操作和返回一个向量，将属于同一组的分组统计计算（或引用）的汇总数据。


参数：plotFun
function to be used for plotting. Usually smoothScatter, plot or points.
函数被用于绘图。通常是smoothScatter，plot或points。


参数：main
string to be used in title.
字符串要使用的标题。


参数：pairs
logical flag to determine if a matrix of MvA plots is to be generated
逻辑标志来确定矩阵如果MVA图的是要产生


参数：...
Other arguments to be passed downstream, like plot arguments.
其他参数可以通过下游，像plot论据。


Details

详情----------Details----------

MAplot will take the following extra arguments:
MAplot将采取以下额外的参数：

subset: indices of elements to be plotted to reduce impact of plotting 100's thousands points (if pairs=FALSE only);
subset：要绘制绘制100的数千点，以减少影响（元素指标，如果对= FALSE，只）;

span: see loess;
span：看到loess;

family.loess: see loess;
family.loess：看到loess;

addLoess: logical flag (default TRUE) to add a loess estimate;
addLoess：逻辑标志（默认为true），添加黄土估计，;

parParams: list of params to be passed to par() (if pairs=TRUE only);
parParams：列表中的params要传递给杆（）（= TRUE，如果对）;


值----------Value----------

Plot
图


作者（S）----------Author(s)----------


Benilton Carvalho - based on Ben Bolstad's original
MAplot function.



参见----------See Also----------

plot, smoothScatter
plot，smoothScatter


举例----------Examples----------


if(require(oligoData) & require(pd.hg18.60mer.expr)){
  data(nimbleExpressionFS)
  nimbleExpressionFS
  groups <- factor(rep(c('brain', 'UnivRef'), each=3))
  data.frame(sampleNames(nimbleExpressionFS), groups)
  MAplot(nimbleExpressionFS, pairs=TRUE, ylim=c(-.5, .5), groups=groups)
}


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