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

loveR

mosaicsFit(mosaics)
mosaicsFit()所属R语言包：mosaics

                                         Fit MOSAiCS model
                                         适合马赛克模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fit one-sample or two-sample MOSAiCS model with one signal component and two signal components.
一个信号组件和两个信号成分，适合一个样品或两个样品的马赛克模式。


用法----------Usage----------


mosaicsFit( object, ... )
## S4 method for signature 'BinData'
mosaicsFit( object, analysisType=NULL, bgEst=NA,
    k=3, meanThres=NA, s=2, d=0.25, truncProb=0.999 )



参数----------Arguments----------

参数：object
Object of class BinData, bin-level ChIP-seq data imported using method readBins.  
Object类的BinData斌级芯片SEQ数据使用方法readBins进口。


参数：analysisType
Analysis type. Possible values are "OS" (one-sample analysis), "TS" (two-sample analysis using mappability and GC content), and  "IO" (two-sample analysis without using mappability and GC content). If analysisType is not specified, this method tries to guess its best for analysisType,  based on the data provided.  
分析类型。可能的值是“操作系统”（一个样品的分析），“变性”（两样品分析使用mappability和GC含量），和“的IO”（两样本分析不使用mappability和GC含量）。 analysisType如果不指定，此方法试图猜测analysisType根据所提供的数据，其最好的。


参数：bgEst
Parameter to determine background estimation approach. Possible values are "matchLow" (estimation using bins with low tag counts) and "rMOM" (estimation using robust method of moment (MOM)). If bgEst is not specified, this method tries to guess its best for bgEst,  based on the data provided.     
背景估计方法来确定参数。可能的值是“matchLow”（估计用标记计数低箱）和的“rMOM”（使用强大的时刻法（MoM）的估计）。 bgEst如果不指定，此方法试图猜测bgEst根据所提供的数据，其最好的。


参数：k
Parameter for estimating background distribution. It is not recommended for user to change this value.      
参数估计的背景分布。这是不建议用户更改此值。


参数：meanThres
Parameter for estimating background distribution. Default is 1 for analysisType="TS" and 0 for analysisType="OS". Not relevant when analysisType="IO".      
参数估计的背景分布。默认是1analysisType="TS"和analysisType="OS"0。不相关的时候analysisType="IO"。


参数：s
Parameter for estimating background distribution. Relevant only when analysisType="TS". Default is 2.   
参数估计的背景分布。只有当analysisType="TS"。默认值是2。


参数：d
Parameter for estimating background distribution. Relevant only when analysisType="TS" or analysisType="IO". Default is 0.25.  
参数估计的背景分布。只有当analysisType="TS"或analysisType="IO"。默认值是0.25。


参数：truncProb
Parameter for estimating background distribution. It is not recommended for user to change this value.   
参数估计的背景分布。这是不建议用户更改此值。


参数：...
Other parameters to be passed through to generic mosaicsFit.   
其他参数可以通过通用的mosaicsFit。


Details

详情----------Details----------

The imported data type constraints the analysis that can be implemented. If there is no control data (i.e., type=c("chip", "M", "GC", "N") was used in method readBins), only one-sample analysis (analysisType="OS") is permitted. If mappability score, GC content score, or sequence ambiguity score are missing (i.e., either type=c("chip", "input") or type=c("chip", "input", "N") was used in method readBins), only two-sample analysis without using mappability and GC content (analysisType="IO") is possible. If control data is available with mappability score, GC content score, or sequence ambiguity score, (i.e., type=c("chip", "input", "M", "GC", "N") was used in method readBins), user can do either one- or two-sample analysis (analysisType="OS", analysisType="TS", or analysisType="IO").
导入的数据类型约束的分析，可以实现。如果有无法控制的数据（即type=c("chip", "M", "GC", "N")方法readBins），只有一个样本分析（analysisType="OS"）允许。 ，如果mappability得分，GC含量得分，或序列模糊得分失踪（即，要么type=c("chip", "input")或type=c("chip", "input", "N")使用方法readBins），只有两个样本不使用mappability分析和GC内容（analysisType="IO"）是可能的。如果控制数据得分mappability，GC含量得分，或序列模糊得分（即type=c("chip", "input", "M", "GC", "N")方法readBins），用户可以做任何一个或两个样本分析（可用 analysisType="OS"，analysisType="TS"或analysisType="IO"）。

meanThres, s, and d are the tuning parameters for estimating background distribution. The vignette and Kuan et al. (2010) provide further details about these tuning parameters. Do not change k or truncProb.
meanThres，s，d估计背景分布的调整参数。暗角和宽等。 （2010）提供有关这些调整参数的进一步细节。不改变k或truncProb。


值----------Value----------

Construct MosaicsFit class object.
构建MosaicsFit类的对象。


作者（S）----------Author(s)----------


Dongjun Chung, Pei Fen Kuan, Sunduz Keles



参考文献----------References----------

"A Statistical Framework for the Analysis of ChIP-Seq Data",  Journal of the American Statistical Association, Vol. 106, pp. 891-903.

参见----------See Also----------

readBins, MosaicsFit.
readBins，MosaicsFit。


举例----------Examples----------


## Not run: [＃无法运行：]
library(mosaicsExample)
data(exampleBinData)

exampleFit <- mosaicsFit( exampleBinData, analysisType="TS" )

## End(Not run)[＃结束（不运行）]

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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。