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

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plotPredMap(SQUADD)
plotPredMap()所属R语言包：SQUADD

                                        Prediction map
                                         预测图

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This method is used to visualize the prediction heat-map. The prediction map is generated by mapping a color code on the ratio of the fitted values.
此方法用于可视化的预测热图。预测图所产生的颜色代码映射拟合值的比例。


用法----------Usage----------


plotPredMap(object)



参数----------Arguments----------

参数：object
object of the Class SquadSimResServiceImpl.  
对象类SquadSimResServiceImpl。


Details

详情----------Details----------

This method firstly interpolate the SQUAD Simulation Result. Then, it performs a ratio at a user-defined time point. Finally, a color code is assigned to the ratio value. The darker the color, the higher the increase of the node activation.
该方法首先插队内模拟结果。然后，它执行比在一个用户定义的时间点。最后，颜色代码被分配到的比率值。颜色越深，较高的节点激活增加。


作者（S）----------Author(s)----------



Martial Sankar




参见----------See Also----------

More information about heatmap, heatmap More specific information in plotPredMap-methods. For more informations about the input object see SquadSimResServiceImpl-class.
约热图更多信息，heatmapplotPredMap-methods更具体的信息。有关输入对象的更多信息，请参阅SquadSimResServiceImpl-class。


举例----------Examples----------


fpath <- system.file("extdata", package="SQUADD")
fileModel <- file.path(fpath,"data_IAA")
nm <- c("ARF(a)", "ARF(i)", "AR_Genes", "Aux/IAA", "BES1/BZR1",
"BIN2", "BR", "BRI1-BAK1","BRR_Genes","BRX","BR_Biosynthesis",  "BZR1", "DO",
  "IAA", "IAA_Biosynthesis",   "NGA1", "PIN", "SCFTir1","StimAux", "StimBR")
t <- 50

## call constructor[＃调用构造函数]
obj <- simResService(
                folder=fileModel,
                time=t,
                ncolor=5,
                legend=nm,
                indexDeno=1,
                method="lowess")

## Apply method [应用方法]
plotPredMap(obj)


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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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