get.probe.noise.estimates(RPA)
get.probe.noise.estimates()所属R语言包:RPA
Fetch probe-level noise estimates from an rpa object
取探针噪音水平的估计,从RPA对象
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Provides estimates of probe-level noise, given by the
提供探针噪音水平的估计,由给定
用法----------Usage----------
get.probe.noise.estimates(rpa.res, sets = NULL, normalization = NULL, verbose = FALSE)
参数----------Arguments----------
参数:rpa.res
An rpa object.
一个爱国的对象。
参数:sets
Probesets to check.
Probesets检查。
参数:normalization
Optional normalization for probe noise estimates.
可选的探针噪声估计标准化。
参数:verbose
Print progress information during computation.
在计算打印进度信息。
Details
详情----------Details----------
The normalization options are included to improve comparability across probesets. The higher the variance, the more noisy the probe. Inverse of the variance, can be used to quantitate probe reliability. Note that the relative weight of a probe within probeset is determined by the relative noise of the probe with respect to the other probes in the same probeset. Comparison of probe-specific variances across probesets may benefit from normalization of this effect. Therefore optional normalizations for probe noise estimation
标准化选项包括改善整个probesets的可比性。方差越高,越吵探针。逆的变异,可用于定量探测的可靠性。注意与尊重在同一probeset的其他探测器的探针噪声相对确定的相对权重的内probeset探针。具体跨probesets探针差异比较可能受益于这种效应的标准化。因此可选的探针噪声估计归
值----------Value----------
A list. Each element corresponds to one probeset (of the input object). The element lists noise estimates for each probe within the
一个列表。每个元素对应一个probeset(输入对象)。元素列表内每个探针的噪声估计
作者(S)----------Author(s)----------
Leo Lahti <a href="mailto:leo.lahti@iki.fi">leo.lahti@iki.fi</a>
参考文献----------References----------
Gene Expression Studies with Short Oligonucleotide Arrays. Lahti et al., TCBB/IEEE 2011. See
参见----------See Also----------
RPA.pointestimate
RPA.pointestimate
举例----------Examples----------
## Load example data set[#加载示例数据集]
require(affydata)
data(Dilution)
## Compute RPA[#计算爱国]
rpa.results <- RPA.pointestimate(Dilution, set = "1000_at")
noise <- get.probe.noise.estimates(rpa.results)
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