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

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parseGffAttributes(genomeIntervals)
parseGffAttributes()所属R语言包：genomeIntervals

                                        Parse out the gffAttributes column of a Genome\_intervals object
                                         解析出基因组\ _intervals对象gffAttributes列

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

GFF files contain a string, with key/value pairs separated by “;”, and the key and value separated by “=”. This function parses such strings into a list of vectors with named elements.
GFF文件包含一个字符串，分隔的键/值对的“;”，“=”分隔键和值。此功能解析成这样的字符串，命名元素的向量列表。


用法----------Usage----------


parseGffAttributes(gi)



参数----------Arguments----------

参数：gi
A Genome_intervals object.
一个Genome_intervals对象。


值----------Value----------

A list, with one element per row of gi. Each element is a character vector with named components. Names correspond to keys, and components correspond to values.
一个列表，每一个行gi元素。每个元素都是一个命名组件的特征向量。名称对应键，组件对应的值。


注意----------Note----------

Key/value pairs which are missing the “=” symbol, or which have nothing between it and the “;” delimiter or end of line, will generate a NA value, with a warning. Any key/value “pairs” with more than one “=” cause an error.
键/值对，其中缺少“=”符号，或有没有它与“;”分隔符或行结束，将产生一个警告NA值。任何键/值“对”与多个“=”导致错误。


参见----------See Also----------

In many cases, getGffAttribute, in this package, is easier and faster. See the function readGff3 for loading a GFF file.
在许多情况下，getGffAttribute，在这个包，是更容易和更快。看到功能readGff3加载GFF文件。


举例----------Examples----------



# Get file path[获取文件路径]
libPath <- installed.packages()["genomeIntervals", "LibPath"]
filePath <- file.path(
                   libPath,
                   "genomeIntervals",
                   "example_files"
                   )

# Load gff and parse attributes[加载GFF和解析属性]
gff <- readGff3( file.path( filePath, "sgd_simple.gff"), isRightOpen = FALSE )
gfatt <- parseGffAttributes(gff)

head( gfatt )

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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。
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