R语言 rphast包 likelihood.msa()函数中文帮助文档(中英文对照)

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likelihood.msa(rphast)
likelihood.msa()所属R语言包：rphast

                                        MSA Likelihood
                                         MSA的可能性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Likelihood of an alignment given a tree model
对准给定的树模型的可能性


用法----------Usage----------





参数----------Arguments----------

参数：x
An object of class msa representing the multiple alignment
类msa的多序列比对的对象


参数：tm
An object of class tm representing the tree and model of substitution
类的一个对象tm树和替代模式


参数：features
A features object.  If non-null, compute likelihoods for each feature rather than the whole alignment.
A特性的对象。如果非空，计算的整体路线的每一个功能，而不是可能性。


参数：by.column
Logical value.  If TRUE, return the log likelihood for each alignment column rather than total log likelihood.  Ignored if features is not NULL.
逻辑值。如果TRUE，返回每个对齐列，而不是总对数似然对数似然。如果忽略的特点是不为NULL。


值----------Value----------

Either the log likelihood of the entire alignment (if by.column==FALSE && is.null(features), or a numeric vector giving the log likelihood of each feature (if !is.null(features)), or a numeric vector giving the
无论是对数似然by.column==FALSE && is.null(features)），或一个数值向量给整个对准（如果!is.null(features)，或给予一个数值向量的每个特征的对数似然（如果


（作者）----------Author(s)----------


Melissa J. Hubisz and Adam Siepel



参见----------See Also----------

phyloFit, tm
phyloFit，tm


实例----------Examples----------


require("rphast")
files <- c("rev.mod", "ENr334.maf", "ENr334.fa", "small.gff")
exampleArchive <- system.file("extdata", "examples.zip", package="rphast")
unzip(exampleArchive, files)
msa <- read.msa("ENr334.fa")
mod <- read.tm("rev.mod")
likelihood.msa(msa, mod)
like1 <- likelihood.msa(msa, mod, by.column=TRUE)
length(like1)==ncol.msa(msa)
sum(like1)
msa <- read.msa("ENr334.maf")
likelihood.msa(msa, mod)
like2 <- likelihood.msa(msa, mod, by.column=TRUE)
sum(like2)
mod$subst.mod <- "JC69"
likelihood.msa(msa, mod)

# can also get likelihood by feature[也可以按功能的可能性]
features <- read.feat("small.gff")
features$seqname <- names(msa)[1]
likelihood.msa(msa, mod, features=features)
unlink(files)

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