R语言 CNVtools包 qt.plot()函数中文帮助文档(中英文对照)

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qt.plot(CNVtools)
qt.plot()所属R语言包：CNVtools

                                        Makes signal vs trait plots and posterior probabilty distributions
                                         使信号与性状图后probabilty分布

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Makes signal vs trait and formatted density plots from the data frame returned by CNVtest.qt
使得信号与性状和数据框格式的密度图由CNVtest.qt返回


用法----------Usage----------


qt.plot(DataFrame.list, main='', hist.or.dens='histogram')



参数----------Arguments----------

参数：DataFrame.list
The output obtained from the CNVtools fitting algorithm CNVtest.qt
CNVtools拟合算法CNVtest.qt的从得到的输出


参数：main
Potential title for the graph
潜在的图表标题


参数：hist.or.dens
Either 'histogram' or 'density' to plot the data as an histogram or using a kernel density estimator   
要么“直方图”或“密度”作为直方图中的数据绘制或使用内核密度估计


作者（S）----------Author(s)----------


Vincent Plagnol <a href="mailto:vincent.plagnol@cimr.cam.ac.uk">vincent.plagnol@cimr.cam.ac.uk</a> and Chris Barnes <a href="mailto:christopher.barnes@imperial.ac.uk">christopher.barnes@imperial.ac.uk</a>  



举例----------Examples----------


        #Load data for CNV for two control cohorts [CNV的数据加载两个控制同伙]
        data(A112)
        raw.signal <- as.matrix(A112[, -c(1,2)])
        dimnames(raw.signal)[[1]] <- A112$subject

        #Extract CNV signal using principal components[采用主成分提取CNV的信号]
        pca.signal <- apply.pca(raw.signal)

        #Extract batch, sample[提取批次，抽样]
        sample <- factor(A112$subject)
        batches <- rep("ALL",length(sample))

        #Create a fake quantitative trait[创建一个假的数量性状]
        trait <- rnorm(length(sample),mean=9.0,sd=1.0)

        #Fit the CNV with a three component model[三个组件模型适合在CNV]
        fit.pca <- CNVtest.qt(signal = pca.signal, sample = sample, batch = batches,
                                 qt = trait, ncomp = 3, n.H0=3, n.H1=3,
                              model.qt = "~ cn")
                          
        qt.plot(fit.pca)          

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