R语言 ChIPseqR包 simpleNucCall()函数中文帮助文档(中英文对照)

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simpleNucCall(ChIPseqR)
simpleNucCall()所属R语言包：ChIPseqR

                                        Predict nucleosome positions from high-throughput sequencing data
                                         从高通量测序数据预测核小体的位置

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function provides a simplified interface to callBindingSites with defaults suitable for the detection of nucleosomes.
此功能适用于核小体的检测提供了默认的一个callBindingSites简化的界面。


用法----------Usage----------


        simpleNucCall(data, bind=128, support=17, background=2000, chrLen, ...)



参数----------Arguments----------

参数：data
Either an object of class AlignedRead or a list. See below for details.
要么类AlignedRead或列表的对象。细节见下文。


参数：bind
Length of binding region to use (see Details).
结合区域使用的长度（见详情）。


参数：support
Length of support region to use (see Details).
支持区域使用的长度（见详情）。


参数：background
Length of background window. If this is missing it will be set to 10*(bind+2*support).
背景窗口的长度。如果缺少它会被设定为10 *（bind+2 *support）。


参数：chrLen
Numeric vector indicating the length of all chromosomes. Only needed when  data is an AlignedRead object. readBfaToc  may be used to supply this information.
数字矢量显示所有染色体的长度。只需data是AlignedRead对象。 readBfaToc可以用来提供这些信息。


参数：...
Further arguments to callBindingSites
进一步论据callBindingSites


值----------Value----------

A list with components
一个list组件


参数：binding
A data.frame with columns "chromosome", "position", "score" and "pvalue" indicating the centre of predicted binding sites together with their score and associated p-value.
一个data.frame列的“染色体”，“位置”，“得分”和“pvalue”说明中心的结合位点的预测，他们的得分和相关的p值。


参数：score
A list with all calculated scores. One numeric vector per chromosome.
一个list所有计算分数。每一个数字矢量染色体。


参数：pval
A list with all corrected p-values. One numeric vector per chromosome.
一个list所有纠正的p值。每一个数字矢量染色体。


作者（S）----------Author(s)----------


Peter Humburg



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>

举例----------Examples----------


## generate some simple artificial read data[＃生成一些简单的人工读取数据。]
set.seed(1)

## determine binding site locations[＃确定有约束力的地点。]
b <- sample(1:1e6, 5000)

## sample read locations[＃示例读取位置]
fwd <- unlist(lapply(b, function(x) sample((x-83)x-73), 20, replace=TRUE)))
rev <- unlist(lapply(b, function(x) sample((x+73)x+83), 20, replace=TRUE)))

## add some background noise[＃添加一些背景噪音。]
fwd <- c(fwd, sample(11e6-25), 50000))
rev <- c(rev, sample(25:1e6, 50000))

## create data.frame with read positions as input to strandPileup[＃创建一个数据框读输入到strandPileup的位置]
reads <- data.frame(chromosome="chr1", position=c(fwd, rev),
        length=25, strand=factor(rep(c("+", "-"), times=c(150000, 150000))))

## create object of class ReadCounts[＃创建对象类ReadCounts]
readPile <- strandPileup(reads, chrLen=1e6, extend=1, plot=FALSE)

## predict binding site locations[＃预测约束力的地点。]
bindScore <- simpleNucCall(readPile, bind=147, support=20, plot=FALSE)


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