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

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NormalizeProbes(rMAT)
NormalizeProbes()所属R语言包：rMAT

                                        Normalize tiling array data using sequence information
                                         标准化平铺阵列数据使用序列信息

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function is used to normalize tiling array data using sequence information. Users can chose between two different normalization methods. Please refer to the arguments section below.
此功能用于标准化平铺阵列数据，使用序列信息。用户可以选择两种不同的标准化方法。请参阅以下的论点部分。


用法----------Usage----------



NormalizeProbes(tilingSet, method="MAT", robust=FALSE,
                all=FALSE, standard=TRUE, verbose=FALSE)
                                               




参数----------Arguments----------

参数：tilingSet
This object contains an ExpressionSet and has the following additional slots        
此对象包含有以下的额外插槽一个ExpressionSet和


参数：method
The normalization method to be used. User can choose from "MAT", or "PairBinned". As an upgrade to MAT, the Pair option also takes into account of the interaction between adjacent pairs along the probe as covariates for linear regression.  
要使用的规范化方法。用户可以选择从“太”，或“PairBinned”。作为一个以共同商定的升级，对选项也需要考虑到相邻对沿探针作为协变量线性回归的互动。


参数：robust
A logical value. If TRUE, reweighted least-squares estimates are computed.
一个逻辑值。如果是TRUE，重加权最小二乘估计计算。


参数：all
A logical value. If not using all probes to compute (for faster computation and memory efficiency) the regression parameters, then use the minimum of 300,000 or number of probes, whichever is less.
一个逻辑值。如果不使用探针来计算（更快的计算速度和记忆体效率）的回归参数，然后使用最低30万或探针的数量，以较少者为准。


参数：standard
Typical methods.
典型的方法。


参数：verbose
A logical value. If verbose is TRUE, progress information would be displayed.
一个逻辑值。如果verbose是TRUE，将显示进度信息。


Details

详情----------Details----------

For the original rMAT normalization: method is set to be rMAT in string, robust is set to be false, copyNumber is set to be your copy number's vector, rMATScaling is set to be true, and logTransform is set to be true for untransformed data. The output can be saved as BAR file if the BAR argument specifies a filename, or as a parsed BAR file if argument output specifies a filename.
有关的原始rMAT标准化：方法是设置在字符串rMAT，稳健被设定是假的，copyNumber是设置你的副本数量的向量，rMATScaling是真实的，和logTransform被设置未转换数据的真实。 BAR文件可以保存输出，如果输出参数指定一个文件名，如果BAR参数指定一个文件名，或作为解析的BAR文件。

For more details on normalization, please refer to the following paper: Johnson et al. Model-based analysis of tiling-arrays for ChIP-chip. Proc Natl Acad Sci USA (2006) vol. 103 (33) pp. 12457-62
有关标准化的更多细节，请参阅下列文件：约翰逊等人。基于模型分析的瓦片阵列芯片的芯片。 PROC基因科学美国（2006年）卷。 103（33）第12457-62


值----------Value----------

The matrix of normalized expression values.
归表达式的值矩阵。


作者（S）----------Author(s)----------



Charles Cheung, <a href="mailto:cykc@interchange.ubc.ca">cykc@interchange.ubc.ca</a> and
Raphael Gottardo, <a href="mailto:rgottard@fhcrc.org">rgottard@fhcrc.org</a>
Arnaud Droit, <a href="mailto:arnaud.droit@crchuq.ulaval.ca">arnaud.droit@crchuq.ulaval.ca</a>




参见----------See Also----------

PairInMatrix() for generating neighbouring pair-codes from sequences and affyTile for information about the package.
PairInMatrix()邻国对代码生成序列和affyTile包信息。


举例----------Examples----------



####################################################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃ ＃]
#The data are in inst/doc folder in rMAT package.[数据INST / DOC rMAT包中的文件夹。]
####################################################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃ ＃]



pwd&lt;-"" #INPUT FILES- BPMAP, ARRAYS, etc.[输入档案BPMAP，阵列等]
path<- system.file("doc", "Sc03b_MR_v04_10000.bpmap",package="rMAT")

bpmapFile<-paste(pwd,path,sep="")

pathCEL<- system.file("doc", "Swr1WTIP_Short.CEL",package="rMAT")
arrayFile<-paste(pwd,c(pathCEL),sep="")


# Show the all the different sequences[在所有不同的序列]
ReadBPMAPAllSeqHeader(bpmapFile)

# create a tiling Set from the corresponding data[建立相应的数据平铺集]
# This will only grep the sequences with Sc[这只会用grep与SC序列]

ScSet <- BPMAPCelParser(bpmapFile, arrayFile, verbose=FALSE, groupName="Sc")
ScSetNorm <- NormalizeProbes(ScSet, method="MAT", robust=FALSE, all=FALSE,
    standard=TRUE, verbose=FALSE)
   

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