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

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plotClusters(Repitools)
plotClusters()所属R语言包：Repitools

                                        Plot Scores of Cluster Regions
                                         图分数聚类区域

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Given an annotation of gene positions that has a score column, the function will make a series of bar chart plots, one for each cluster.
由于基因的位置，有一个得分列的注释，函数将作出一系列条形图图，每个聚类之一。


用法----------Usage----------


  ## S4 method for signature 'data.frame'
plotClusters(x, s.col = NULL, non.cl = NULL, ...)
  ## S4 method for signature 'GRanges'
plotClusters(x, s.col = NULL, non.cl = NULL, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x
A summary of genes and their statistical score, and the cluster that they belong to. Either a data.frame or a GRanges. If a data.frame, then (at least) columns chr, start, end, strand, name and cluster. Also a score column, with the column name describing what type of score it is. If a GRanges, then the elementMetadata should have a DataFrame with a score column, and columns named "cluster" and "name".
一个基因的总结和统计得分，它们属于聚类。无论是data.frame或GRanges。如果data.frame，然后（至少）列chr，start，end，strand，name和cluster。也有得分列，列的名称，描述它是什么类型的得分。如果GRanges，然后elementMetadata应该有与DataFrame得分列，并命名为"cluster"和"name"列。


参数：s.col
The column number of the data.frame when data is a data.frame, or the column number of the DataFrame when data is a GRanges object. The name of this column is used as the y-axis label in the plot.
列数data.frame时data是data.frame，或列数DataFrame时data是GRanges对象。本专栏的名称是用来作为Y轴标签中的图。


参数：non.cl
The value in the cluster column that represents genes that are not in any cluster
在聚类的列的值，表示没有在任何聚类的基因


参数：...
Further parameters to be passed onto plot.
更多的参数被传递到plot。


值----------Value----------

A plot for each cluster is made. Therefore, the PDF device should be opened before this function is called.
每个聚类的图。因此，这个函数被调用之前，应打开PDF格式的设备。


作者（S）----------Author(s)----------


Dario Strbenac



举例----------Examples----------


  library(GenomicRanges)
  g.summary <- GRanges("chr1",
                       IRanges(seq(1000, 10000, 1000), width = 100),
                       rep(c('+', '-'), 5),
                       `t-statistic` = rnorm(10, 8, 2),
                       cluster = c(0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0),
                       name = paste("Gene", 1:10))
  plotClusters(g.summary, 1, 0, ylim = c(4, 12), lwd = 5)

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