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R语言 OLIN包 bas()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-26 08:19:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
bas(OLIN)
bas()所属R语言包:OLIN

                                        Between-array scaling
                                         阵列之间缩放

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function performs an between-array scaling
这个函数执行阵列之间的缩放


用法----------Usage----------


bas(obj,mode="var")



参数----------Arguments----------

参数:obj
object of “marrayNorm”  
对象“marrayNorm”


参数:mode
mode of scaling. Default option is scaling of arrays   to have the same within-array variance of  logged ratios (var). Alternatively, mad qq can be used (see details)
缩放模式。默认选项是阵列扩展到具有相同的阵内记录的比率方差(var)。另外,madqq可以使用(见详情)


Details

详情----------Details----------

The function bsv adjust the scale of  logged ratios (M=(log2(Ch2)-log2(Ch1)))  between the different arrays stored in obj.
bsv记录的比率调整的规模(函数M=(log2(Ch2)-log2(Ch1)))之间不同的阵列储存在obj。

Following schemes (mode) are implemented:
(mode)实施以下计划:

mode="var":  Logged ratios M are scaled to show the same (within-array)  variance for all arrays in the batch stored in obj.  The variance is calculated using var.
mode="var"!比率M缩放显示相同的批次中的所有存储阵列在obj方差(阵内)。方差计算使用var。

mode="mad":   The same procedure as for mode="var" is applied using, however, median absolute deviation (mad) as robust estimate for withing-array variance.
mode="mad":mode="var"相同的程序运用,然而,平均绝对偏差(mad)作为阵列withing方差的稳健估计。

mode="qq":  The quantile scaling is using the same procedure as the quantile normalisation described by Bolstad et al. (2003). In brief: Given X is the matrix with logged ratios (column corresponding to arrays, rows to genes)
mode="qq":位数的扩展使用位数标准化由Bolstad等人所描述的相同的程序。 (2003年)。简单:给定的x是记录比矩阵(列相应的数组,行基因)

Sort each column  of X (independently) producing Xs,
每一个X列(独立)生产XS进行排序,

Replace values in each row of Xs  by the mean value of the row producing Xsm,
替换每行的X值的平均值由生产XSM行,

Rearrange the ordering  for each column of  matrix Xsm,  so that it has the columns have same ordering as for the  original matrix X.
重新排列顺序为每个矩阵XSM列,所以它有列具有相同的为原矩阵X订购

The last step yields the scaled logged ratios M.
最后一步产生的规模记录的比率M。


注意----------Note----------

Between-array scaling should only be performed if it can be assumed that the different arrays have a similar  distribution of logged ratios. This has to be check on a case-by-case basis. Caution should be taken in the interpretation of results for arrays hybridised with  biologically divergent samples,
阵列之间缩放只应执行的,如果我们可以假设,不同的阵列有一个类似的分布记录的比率。这被检查的情况逐案基础上的。时应注意,在对结果的解释与生物分歧样品的hybridised的阵列,


作者(S)----------Author(s)----------


Matthias E. Futschik  (<a href="http://itb.biologie.hu-berlin.de/~futschik">http://itb.biologie.hu-berlin.de/~futschik</a>)



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

marrayNorm,var,mad
marrayNorm,var,mad


举例----------Examples----------




# DISTRIBUTION OF M BEFORE SCALING[缩放前m的分布]
data(sw.olin)

col <- c("red","blue","green","orange")
M <- maM(sw.olin)

plot(density(M[,4]),col=col[4],xlim=c(-2,2))
for (i in 1:3){
  lines(density(M[,i]),col=col[i])
}


# SCALING AND VISUALISATION  [缩放和可视化]
sw.olin.s <- bas(sw.olin,mode="var")
  
M <- maM(sw.olin.s)

plot(density(M[,4]),col=col[4],xlim=c(-2,2))
for (i in 1:3){
  lines(density(M[,i]),col=col[i])
}


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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