Quantile normalization for online preprocessing.
在线预处理位数标准化。
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Estimate quantiles for quantile normalization based on subset of the data (random, or specified by the user).
估计数据(随机的,或由用户指定)的子集的位数位数标准化。
用法----------Usage----------
online.quantile(abatch, n)
参数----------Arguments----------
参数:abatch
AffyBatch
AffyBatch
参数:n
Numeric: number of random samples to use to define quantile basis. Vector: specify samples to be used in quantile basis calculation.
数字:随机抽样的数量来定义位数的基础上。向量:指定样本中位数的基础上计算。
Details
详情----------Details----------
Ordinary quantile normalization is exhaustively memory-consuming in alrge data sets. Then the quantiles can be calculated based on subset of the data to allow efficient normalization. This function can also be used to investigate effect of subset size to convergence of the quantile estimates.
普通位数标准化是详尽在alrge的数据集的内存消耗。然后可以计算的位数基于数据的子集,允许高效标准化。此功能也可以用来调查位数估计的收敛子集大小的影响。
值----------Value----------
AffyBatch
AffyBatch
作者(S)----------Author(s)----------
Leo Lahti <a href="mailto:leo.lahti@iki.fi">leo.lahti@iki.fi</a>