cherByThreshold(Ringo)
cherByThreshold()所属R语言包：Ringo
Function to identify chers based on thresholds
功能识别基于阈值chers
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Given a vector of probe positions on the chromosome, a vector of smoothed intensities on these positions, and a threshold for intensities to indicated enrichment, this function identifies Chers (ChIP-enriched regions) on this chromosome.
由于在染色体上，这些职位平滑强度的向量，并表示富集强度阈值的探针位置向量，此功能标识Chers（芯片富集区域），这种染色体上。
This function is called by the function findChersOnSmoothed.
这个函数被调用函数findChersOnSmoothed。
用法----------Usage----------
cherByThreshold(positions, scores, threshold, distCutOff,
minProbesInRow = 3)
参数----------Arguments----------
参数：positions
numeric vector of genomic positions of probes
数字向量的基因组的探针位置
参数：scores
scores (intensities) of probes on those positions
这些职位的探针得分（强度）
参数：threshold
threshold for scores to be called a cher
被称为1雪儿分数阈值
参数：distCutOff
maximal positional distance between two probes to be part of the same cher
最大的两个探针之间的位置距离是相同的雪儿
参数：minProbesInRow
integer; minimum number of enriched probes required for a cher; see details for further explanation.
整数;最低数量为雪儿需要丰富的探针，看到details作进一步的解释。
Details
详情----------Details----------
Specifying a minimum number of probes for a cher (argument minProbesInRow) guarantees that a cher is supported by a reasonable number of measurements in probe-sparse regions. For example, if there's only one enriched probe within a certain genomic 1kb region and no other probes can been mapped to that region, this single probe does arguably not provide enough evidence for calling this genomic region enriched.
指定的探针的最低数量为雪儿（参数minProbesInRow），雪儿是保证合理数量的测量探针稀疏区域的支持。例如，如果只有一个丰富探针一定1kb的基因组区域内，并没有其他的探针可以被映射到该区域的，这个单一探针，可以说没有调用这个丰富的基因组区域提供足够的证据。
值----------Value----------
A LIST with n components, where the first n components are the cher clusters, each one holding the scores and, as their names, the genomic positions of probes in that cluster.
一个具有n个组件，其中第n个组件的雪儿聚类，每个人持有的成绩，并为他们的名字，探针在基因组的位置，聚类的名单。
作者（S）----------Author(s)----------
Joern Toedling
参见----------See Also----------
findChersOnSmoothed
findChersOnSmoothed
举例----------Examples----------
## example with random generated data:[＃例如与随机生成的数据：]
rpos <- cumsum(round(runif(200)*5))
rsco <- rnorm(200)+0.2
plot(rpos, rsco, type="l", col="seagreen3", lwd=2)
rug(rpos, side=1, lwd=2); abline(h=0, lty=2)
rchers <- cherByThreshold(rpos, rsco, threshold=0, distCutOff=2)
sapply(rchers[-length(rchers)], function(thisClust){
points(x=as.numeric(names(thisClust)), y=thisClust, type="h", lwd=2,
col="gold")})
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发表于 2012-2-26 12:56:36
