getLibsizes(baySeq)
getLibsizes()所属R语言包:baySeq
Estimates library scaling factors (library sizes) for count data.
估计计数资料库的比例因子(库大小)。
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function estimates the library scaling factors that should be used for either a 'countData', or a matrix of counts and replicate information.
这个功能估计应为“countData,或矩阵的数量和复制信息库的比例因子。
用法----------Usage----------
getLibsizes(cD, data, replicates, subset = NULL, estimationType = c("quantile", "total", "edgeR"), quantile = 0.75, ...)
参数----------Arguments----------
参数:cD
A countData object.
一个countData对象。
参数:data
A matrix of count values. Ignored if 'cD' is given.
计数值矩阵。如果“CD”是被忽略。
参数:replicates
A replicate structure for the data given in 'data'. Ignored if 'cD' is given.
一个在“数据”提供的数据复制结构。如果“CD”是被忽略。
参数:subset
A numerical vector indicating the rows of the 'countData' object that should be used to estimate library scaling factors.
一个数值向量,表明该行的“countData”的对象,应使用估算库的比例因子。
参数:estimationType
One of 'quantile', 'total', or 'edgeR'. Partial matching is allowed. See Details.
一个分量,总,或磨边机“。允许部分匹配。查看详细信息。
参数:quantile
A value between 0 and 1 indicating the level of trimming that should take place. See Details.
0和1之间的一个值,该值指示修剪应采取水平。查看详细信息。
参数:...
Additional parameters to be passed to the 'edgeR' calcNormFactors function.
额外的参数被传递到“磨边的”calcNormFactors功能。
Details
详情----------Details----------
This function estimates the library scaling factors (surrogates for library size) in one of several ways, depending on the 'estimationType' argument. 'total' will give the library sizes by summing all counts in each sample. 'quantile' will give a library scaling factor by the method of Bullard et al (Bioinformatics 2010), summing all counts in each sample whose value below the qth quantile of non-zero counts for that sample. 'edgeR' uses the Trimmed Mean of M-vales (TMM) method of Robinson \& Oshlack (Genome Biology, 2010) via the 'edgeR' calcNormFactors function; other options are available through this function.
此函数库的比例因子(库大小的代理人)估计的几种方法之一,根据“estimationType的说法。 总会给库的大小,总结每个样本中的所有罪名。 分量,会给布拉德等(生物信息学2010)法库的比例因子,总结其QTH位数以下的非零数,样本值在每个样本中的所有罪名。 “磨边”使用修剪后的M-山谷(TMM的)方法中罗宾逊\ Oshlack通过“磨边的”calcNormFactors功能基因组生物学(2010),其他选项都可以通过此功能可用。
If a countData object 'cD' is given, the library sizes will be inferred from this. Alternatively, a matrix of count values (columns are libraries) and a replicate structure (a vector defining which samples belong to which replicate group) can be given.
如果给出一个countData对象CD,库的大小,将被从这个推断。另外,计数的值(列库)和复制结构(向量确定哪些样本属于哪个复制组),可给予矩阵。
值----------Value----------
A numerical vector of library sizes (scaling factors) for each library in the data.
数值向量的大小,为每个数据库库(比例因子)。
作者(S)----------Author(s)----------
Thomas J. Hardcastle
参见----------See Also----------
countData
countData
举例----------Examples----------
data(simData)
replicates <- c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2)
groups <- list(c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1), c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2))
CD <- new("countData", data = simData, replicates = replicates, groups = groups)
CD@libsizes <- getLibsizes(CD)
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