R语言 MBCB包 bg.mcmc()函数中文帮助文档(中英文对照)

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bg.mcmc(MBCB)
bg.mcmc()所属R语言包：MBCB

                                        MBCB - Bayesian Background Correction for Illumina Beadarray
                                         MBCB  - 贝叶斯Illumina的Beadarray的背景校正

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function provides the means of using only the MCMC (Bayesian) background correction method for the Illumina platform.<br>
此功能提供了利用Illumina平台的MCMC（贝叶斯）背景校正方法的手段。参考


用法----------Usage----------


bg.mcmc(iter=500, burn=200)



参数----------Arguments----------

参数：iter
The iteration count for the Baysian correction.  
为Baysian修正迭代计数。


参数：burn
The number of iterations to burn for the Bayesian correction.  
贝叶斯校正迭代次数烧。


值----------Value----------

This function returns an array of alpha, mu, and sigma values representing the values computed during the mcmc trial.
这个函数返回一个α，亩，和sigma值代表在MCMC试验计算的值的数组。


注意----------Note----------

This function makes use of two global variables. It will expect obsbead and obsnc are both established prior to calling this function. Obviously, this is not ideal, but R's pass-by-value functionality hindered the ability to pass these matrices as parameters. Using global variables increases performance substantially.
此功能使用两个全局变量。它会期望obsbead和obsnc都成立之前，调用这个函数。显然，这是不理想，但R的价值传递的功能，阻碍了能力作为参数传递这些矩阵。使用全局变量的大幅提高性能。


作者（S）----------Author(s)----------


Yang Xie <a href="mailto: Yang.Xie@UTSouthwestern.edu"> Yang.Xie@UTSouthwestern.edu</a>, Min Chen <a href="mailto: min.chen@phd.mccombs.utexas.edu"> min.chen@phd.mccombs.utexas.edu</a>, Jeff Allen <a href="mailto: Jeffrey.Allen@UTSouthwestern.edu"> Jeffrey.Allen@UTSouthwestern.edu</a>



参见----------See Also----------

mbcb.main
mbcb.main


举例----------Examples----------


  data(MBCBExpressionData)
  # Use of global variables is obviously not ideal, but with R's pass-by-value [使用全局变量显然是不理想，但与R的价值传递]
  #   setup, we quickly run out of memory without using them on such large [设置，我们快速运行的内存，而无需使用他们如此大的]
  #   arrays[阵列]

  #all of the signals from sample #2[所有的信号从样品＃2]
  obsbead <<- expressionSignal[,2]
  
  #the negative control values for this sample[此范例为阴性对照值]
  obsnc <<- negativeControl[,2]         
  
  #compute the alpha, mu, and sigma values[计算α，亩，和sigma值]
  bg.mcmc();                           

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