R语言 preprocessCore包 normalize.quantiles.robust()函数中文帮助文档(中英文对照)

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normalize.quantiles.robust(preprocessCore)
normalize.quantiles.robust()所属R语言包：preprocessCore

                                        Robust Quantile Normalization
                                         鲁棒位数标准化

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Using a normalization based upon quantiles, this function
此功能使用后位数为基础的标准化，


用法----------Usage----------


      normalize.quantiles.robust(x,copy=TRUE,weights=NULL,
                remove.extreme=c("variance","mean","both","none"),
                n.remove=1,use.median=FALSE,use.log2=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：x
A matrix of intensities, columns are chips, rows are probes
一个强矩阵，列芯片，行是探针


参数：copy
Make a copy of matrix before normalizing. Usually safer to work with a copy
请之前标准化矩阵的副本。一般安全工作副本


参数：weights
A vector of weights, one for each chip
一个权重向量，每个芯片


参数：remove.extreme
If weights is null, then this will be used for determining which chips to remove from the calculation of the normalization distribution, See details for more info
如果重量是空的，那么这将被用于确定哪些芯片从标准化分布计算，详情请参阅更多信息


参数：n.remove
number of chips to remove
芯片数量，以消除


参数：use.median
if TRUE use the median to compute normalization chip, otherwise uses a weighted mean
如果真用中位数计算标准化芯片的，否则使用加权平均


参数：use.log2
work on log2 scale. This means we will be using the geometric mean rather than ordinary mean
工作log2对数值。这意味着我们将要使用的几何平均数，而不是普通的平均


Details

详情----------Details----------

This method is based upon the concept of a quantile-quantile  plot extended to n dimensions. Note that the matrix is of intensities not log intensities. The function performs better with raw intensities.
此方法是根据n维扩展到1位数位数图的概念。请注意，矩阵是强度不登录强度。该函数执行与原始强度更好。

Choosing variance will remove chips with variances much higher or lower than the other chips, mean removes chips with the mean most different from all the other means, both removes first extreme variance and then an extreme mean. The option none does not remove any chips, but will assign equal weights to all chips.
选择方差将删除差异远高于或低于其他芯片的芯片，意味着删除与平均最所有其他手段从不同的芯片，同时删除第一个极端的变异，然后一个极端的平均值。选项没有不删除任何芯片，但将所有芯片分配平等权。

Note that this function does not handle missing values (ie NA). Unexpected results might occur in this situation.
请注意，此功能不处理缺失值（即NA）。在这种情况下，可能会出现意想不到的结果。


值----------Value----------

a matrix of normalized intensites
一个规范化intensites矩阵


注意----------Note----------

This function is still experimental.
此功能仍处于实验阶段。


作者（S）----------Author(s)----------


Ben Bolstad, <a href="mailto:bmb@bmbolstad.com">bmb@bmbolstad.com</a>



参见----------See Also----------

normalize.quantiles
normalize.quantiles

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