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

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发表于 2012-2-26 08:04:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
batch(oligoClasses)
batch()所属R语言包:oligoClasses

                                         The batch variable for the samples.
                                         批次样品的变量。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Copy number estimates are susceptible to systematic differences between groups of samples that were processed at different times or by different labs.  Analysis algorithms that do not adjust for batch effects are prone to spurious measures of association.  While 'batch' is often unknown, a useful surrogates are the scan date of the arrays or the 96 well chemistry plate on which the samples were arrayed during lab processing.
拷贝数的估计是容易处理,在不同时间或不同实验室的样品组之间的系统差异。不调整一批影响的分析算法,容易协会杂散措施。 “批处理”,而往往是未知的,有用的代理人是阵列的扫描日期,或96以及化学板样品排列在实验室处理。


用法----------Usage----------


batch(object)
batchNames(object)
batchNames(object) <- value



参数----------Arguments----------

参数:object
An object of class CNSet.  
对象类CNSet。


参数:value
For 'batchNames', the value must be a character string corresponding of the unique batch names.  
为batchNames“,该值必须是唯一的批次名称对应一个字符串。


值----------Value----------

The method 'batch' returns a factor that has the same length as the number of samples in the CNSet object.
“批处理”方法返回具有相同长度的样品数量在CNSet对象的一个因素。

The method 'batchNames' returns the unique batches as a character string.  The batch labels for each element in the LinearModelParameter class can be reassigned using the 'batchNames<-' replacement method.
“batchNames”的方法,返回一个字符串的独特批次。 LinearModelParameter类中的每个元素的批次标签可以重新分配使用< - “置换法”batchNames。


作者(S)----------Author(s)----------



R. Scharpf




参见----------See Also----------

CNSet-class
CNSet-class


举例----------Examples----------


x <- matrix(runif(250*96*2, 0, 2), 250, 96*2)
test1 <- new("CNSet", alleleA=x, alleleB=x, call=x, callProbability=x,
             batch=as.character(rep(letters[1:2], each=96)))
batchNames(test1) ##unique batches[#独特的批次]
batch(test1)
test1[1:20, 1:10]
##just NA's[#只是NA的]
nu(test1, "A")[1:10, ]
## similarly for the B allele[#同样的B等位基因]
##nu(test1, "B")[#NU(test1的“B”)]
##phi(test1, "A")[#披(TEST1,“一个”)]
##phi(test1, "B")[#披(TEST1,“B”的)]
## using ff objects[#FF对象,]
if(require(ff)){
        x2 <- initializeBigMatrix("smallx", nr=250, nc=96*2)
        x2[,] <- as.numeric(x)
        test2 <- new("CNSet", alleleA=x, alleleB=x, call=x, callProbability=x, batch=as.character(rep(letters[1:2], each=96)))
        test2
        batchNames(test2) ##unique batches[#独特的批次]
        batch(test2)
        ## ff objects[#FF对象]
        class(nu(test2, "A"))
        (test2.sub <- test2[1:20, 1:10])
        ## after subsetting, all elements are matrices[#后,子集,所有的元素都是矩阵]
        class(nu(test2.sub, "A"))
}

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。
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