justGCRMA(gcrma)
justGCRMA()所属R语言包：gcrma
Compute GCRMA Directly from CEL Files
CEL文件直接计算GCRMA的
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function converts CEL files into an ExpressionSet using the robust multi-array average (RMA) expression measure with help of probe sequences.
此功能转换CEL文件ExpressionSet探针序列的帮助下使用的强大的多阵列平均（RMA）表达的措施。
用法----------Usage----------
just.gcrma(..., filenames=character(0),
phenoData=new("AnnotatedDataFrame"),
description=NULL,
notes="", compress=getOption("BioC")$affy$compress.cel,
normalize=TRUE, bgversion=2, affinity.info=NULL,
type=c("fullmodel","affinities","mm","constant"),
k=6*fast+0.5*(1-fast), stretch=1.15*fast+1*(1-fast),
correction=1, rho=0.7, optical.correct=TRUE,
verbose=TRUE, fast=TRUE, minimum=1, optimize.by =
c("speed","memory"),
cdfname = NULL, read.verbose = FALSE)
justGCRMA(..., filenames=character(0),
widget=getOption("BioC")$affy$use.widgets,
compress=getOption("BioC")$affy$compress.cel,
celfile.path=getwd(),
sampleNames=NULL,
phenoData=NULL,
description=NULL,
notes="",
normalize=TRUE,
bgversion=2, affinity.info=NULL,
type=c("fullmodel","affinities","mm","constant"),
k=6*fast+0.5*(1-fast), stretch=1.15*fast+1*(1-fast),
correction=1, rho=0.7, optical.correct=TRUE,
verbose=TRUE, fast=TRUE, minimum=1,
optimize.by = c("speed","memory"),
cdfname = NULL, read.verbose = FALSE)
参数----------Arguments----------
参数：...
file names separated by comma.
用逗号分隔的文件名。
参数：filenames
file names in a character vector.
文件名称中的字符向量。
参数：widget
a logical specifying if widgets should be used.
逻辑指定是否应使用部件。
参数：compress
are the CEL files compressed?
CEL文件压缩？
参数：phenoData
a AnnotatedDataFrame object.
AnnotatedDataFrame对象。
参数：description
a MIAME object.
MIAME对象。
参数：notes
notes.
笔记。
参数：affinity.info
NULL or a list of three components: apm,amm and index, for PM probe affinities, MM probe affinities, the index of probes with known sequence, respectively.
NULL或三部分组成名单：APM，AMM和索引下午探针亲和力，MM探针亲和力，与已知序列的探针指数，分别为，。
参数：type
"fullmodel" for sequence and MM model. "affinities" for sequence information only. "mm" for using MM without sequence information.
“fullmodel”顺序和MM模型。仅序列信息的“亲和力”。 “毫米”MM没有序列信息。
参数：k
A tuning factor.
一个调整因素。
参数：rho
correlation coefficient of log background intensity in a pair of pm/mm probes. Default=.7.
log一对时/ mm探针的背景强度的相关系数。默认值= 0.7。
参数：stretch
.
。
参数：correction
.
。
参数：normalize
Logical value. If TRUE, then normalize data using quantile normalization.
逻辑值。如果TRUE，然后数据位数标准化标准化。
参数：optical.correct
Logical value. If TRUE, then optical background correction is performed.
逻辑值。如果TRUE，然后进行光学背景校正。
参数：verbose
Logical value. If TRUE, then messages about the progress of the function is printed.
逻辑值。如果TRUE，然后印有关功能的进展的消息。
参数：fast
Logical value. If TRUE, then a faster add-hoc algorithm is used.
逻辑值。如果TRUE，然后更快的附加特殊算法用于。
参数：optimize.by
"speed" will use a faster algorithm but more RAM, and "memory" will be slower, but require less RAM.
“速度”将使用更快的算法，但更多的RAM，和“记忆”会比较慢，但需要较少的RAM。
参数：bgversion
integer value indicating which RMA background to use 1: use background similar to pure R rma background given in affy version 1.0 - 1.0.2 2: use background similar to pure R rma background given in affy version 1.1 and above.
整数值，指示RMA的背景使用1：使用背景相似，纯ŕRMA的背景在affy版本1.0 - 1.0.2 2：使用背景相似，在affy版本1.1及以上的纯ŕRMA背景。
参数：minimum
.
。
参数：celfile.path
a character denoting the path 'ReadAffy' should look for cel files.
字符表示路径ReadAffy“，应寻找为CEL档案。
参数：sampleNames
a character vector of sample names to be used in the 'AffyBatch'.
要使用在“AffyBatch的特征向量样本名。
参数：cdfname
Used to specify the name of an alternative cdf package. If set to NULL, the usual cdf package based on Affymetrix' mappings will be used. Note that the name should not include the 'cdf' on the end, and that the corresponding probe package is also required to be installed. If either package is missing an error will result.
用于指定替代的CDF包的名称。如果设置为NULL，通常CDF包将用于基于Affymetrix公司的映射。请注意该名称不应包括“民防”上月底，还需要安装相应的探测包。如果缺少任一包，将导致错误。
参数：read.verbose
Logical value. If TRUE, then messages will be printed as each celfile is read in.
逻辑值。如果TRUE，那么消息将印作为每个celfile是读入
Details
详情----------Details----------
This method should require much less RAM than the conventional method of first creating an AffyBatch and then running gcrma.
此方法应该比传统的方法首先创建一个AffyBatch然后运行gcrma需要少得多的内存。
This is a simpler version than gcrma, so some of the arguments available in gcrma are not available here. For example, it is not possible to use the MM probes to estimate background. Instead, the internal NSB estimates are used (which is also the default for gcrma).
这是一个比gcrma简单的版本，这样的一些gcrma参数这里没有。例如，它是不可能使用的MM探针来估计背景。相反，国安局内部估计使用（这也是默认为gcrma）。
Note that this expression measure is given to you in log base 2 scale. This differs from most of the other expression measure methods.
请注意，这个表达式措施log碱基2规模。这不同于大多数其他表达测量方法。
The tuning factor k will have different meanings if one uses the fast (add-hoc) algorithm or the empirical Bayes approach. See Wu et al. (2003)
调整因素k将有不同的含义，如果使用快（附加）算法或经验Bayes方法。见吴等人。 （2003年）
fast.bkg and mem.bkg are two internal functions.
fast.bkg和mem.bkg是两个内部的职能。
值----------Value----------
An ExpressionSet object.
ExpressionSet对象。
作者（S）----------Author(s)----------
James W. MacDonald
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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
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发表于 2012-2-25 18:28:48
