R语言 beadarray包 boxplot-methods()函数中文帮助文档(中英文对照)

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boxplot-methods(beadarray)
boxplot-methods()所属R语言包：beadarray

                                        Boxplots from summary data
                                         从汇总数据的盒状图

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The standard boxplot function has been extended to work with the ExpressionSetIllumina class. Moreover, it generates graphics using the ggplot2 package and can incorporate user-defined factors into the plots.
一直延伸到工作与ExpressionSetIllumina类标准箱线图功能。此外，它使用ggplot2包生成的图形和用户定义的因素可以纳入该图。


Details

详情----------Details----------

Extra factors can be added to the plots provided they are present in either the phenoData or featureData or the object.
额外的因素，可以添加到图，提供phenoData或featureData或对象，他们是在目前。


值----------Value----------

A ggplot object is produced and displayed on screen
一个ggplot对象，并显示在屏幕上


作者（S）----------Author(s)----------


Mark Dunning



举例----------Examples----------


    if(require(beadarrayExampleData)){

        data(exampleSummaryData)
       
        subset <- channel(exampleSummaryData, "G")[,1:8]

        boxplot(subset)

        boxplot(subset, what="nObservations")


        ###You can use columns from the featureData in the plots. Here we will use the control-type[＃＃你可以使用从图featureData列。在这里，我们将使用控制型]

        head(fData(subset))

        table(fData(subset)[,"Status"])

        boxplot(subset, probeFactor = "Status")

        ###Similarly, we group samples according to colums in phenoData[＃同样，我们根据phenoData colums组样品]

        pData(subset)


        boxplot(subset, sampleFactor = "SampleFac")

        ##Both sample and probe factors can be combined into the same plot[＃样品和探针的因素，可以组合成相同的图]

        boxplot(subset, sampleFactor = "SampleFac", probeFactor = "Status")

        ##Suppose we have found differentially expressed genes between experimental conditions and want to plot their response. This can be done by first subsetting the ExpressionSetIllumina object and then using the probeFactor and sampleFactor accordingly[＃假设，我们发现实验条件之间的差异表达基因，并要绘制他们的反应。这可以由第一子集的ExpressionSetIllumina对象，然后使用相应的probeFactor和sampleFactor]
      
        if(require(illuminaHumanv3.db)){
       
           ids <- unlist(mget("ALB", revmap(illuminaHumanv3SYMBOL)))
           subset2 <- subset[ids,]

           boxplot(subset2, sampleFactor = "SampleFac")
           boxplot(subset2, sampleFactor = "SampleFac", probeFactor = "IlluminaID")
        }

    }

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