R语言 seqbias包 seqbias.fit()函数中文帮助文档(中英文对照)

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seqbias.fit(seqbias)
seqbias.fit()所属R语言包：seqbias

                                        Fitting seqbias models
                                         的拟合seqbias模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fits a seqbias module given a reference sequence and reads in BAM
适合seqbias模块的参考序列，并在BAM中读取


用法----------Usage----------


seqbias.fit(ref_fn, reads_fn, n = 1e5, L = 15, R = 15)



参数----------Arguments----------

参数：ref_fn
filename of a reference sequence against which the reads are aligned, in FASTA format.
对读取FASTA格式，对齐参考序列的文件名。


参数：reads_fn
filename of aligned reads in BAM format.
对齐的文件名，在BAM格式读取。


参数：n
train on at most this many reads.
列车在很多读取。


参数：L
consider at most L positions to the left of the read start.
在大多数大号位置，考虑到左读的开始。


参数：R
consider at most R positions to the right of the read start.
在最ŕ位置，考虑到读开始的权利。


Details

详情----------Details----------

A Bayesian network is trained on the first n unique reads in the provided BAM file, predicting the posterior probability of a read beginning at a position given the surrounding sequence. This is used to discern the sequencing bias: how more or less likely a read is to fall on a particular position.
一个贝叶斯网络培训第一n独特提供的BAM文件读取，预测后验概率在周围序列的位置开始读取。这是用来辨别测序偏见：如何或多或少可能只读是属于一个特定的位置上。

The abundance of region can be more accurately assessed by normalizing (dividing) each position by its predicted bias.
丰富的区域，可以更准确地评估其预测偏差标准化（分）每个位置。


值----------Value----------

A vector of reals giving the predicted sequencing bias for each
一个实数向量给每个预测测序偏见


注意----------Note----------

Both the BAM file and the FASTA file should be indexed, with, 'samtools index' and, 'samtools faidx' respectively.
双方的BAM文件和FASTA格式的文件进行索引，samtools，“索引”和“samtools faidx”。


作者（S）----------Author(s)----------



Daniel Jones
<a href="mailto:dcjones@cs.washington.edu">dcjones@cs.washington.edu</a>



参见----------See Also----------

seqbias.predict
seqbias.predict


举例----------Examples----------


  reads_fn <- system.file( "extra/example.bam", package = "seqbias" )
  ref_fn <- system.file( "extra/example.fa", package = "seqbias" )

  sb <- seqbias.fit( ref_fn, reads_fn )

  I <- GRanges( c('seq1'), IRanges( c(1), c(5000) ), strand = c('-') )

  bias <- seqbias.predict( sb, I )

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