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

loveR

plotProfiles(Starr)
plotProfiles()所属R语言包：Starr

                                        Plotting ChIP profiles of one or more clusters
                                         绘制一个或多个聚类的ChIP型材

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

plotProfiles plots the ChIP profiles of one or more clusters. Additionally on can display the distribution of e.g. gene expression in the clusters.
plotProfiles图的一个或多个聚类芯片。此外，可以显示如分布在聚类的基因表达。


用法----------Usage----------


plotProfiles(profiles, mfcol=NULL, mfrow=NULL, ylab="intensity", xlab="position", histograms=NULL, cluster, profileplot=T, meanprofile=T, ...)



参数----------Arguments----------

参数：profiles
a list constructed by the function getProfiles().
的的功能getProfiles（）构造的一个列表。


参数：mfcol
see ?par
看到了什么？看齐


参数：mfrow
see ?par
看到了什么？看齐


参数：ylab
see ?par
看到了什么？看齐


参数：xlab
see ?par
看到了什么？看齐


参数：histograms
a list of named vectors. Density plots are created for every vector and cluster.
一个名为向量的名单。创建的每一个向量和聚类密度图。


参数：cluster
A named integer vector, that maps the features to the cluster.
命名的整数向量，映射功能聚类。


参数：profileplot
should a clusterplot be shown?
应clusterplot显示？


参数：meanprofile
should the mean profiles of each cluster be plotted??
意味着每个聚类配置文件应该被绘制呢？？


参数：...
arguments, passed to plot.default
参数，传递到plot.default


作者（S）----------Author(s)----------


Benedikt Zacher <a href="mailto:zacher@lmb.uni-muenchen.de">zacher@lmb.uni-muenchen.de</a>



参见----------See Also----------

density, profileplot
density，profileplot


举例----------Examples----------


## [＃]
sampls = 100
probes = 63
clus = matrix(rnorm(probes*sampls,sd=1),ncol=probes)
clus= rbind( t(t(clus)+sin(1:probes/10))+1:nrow(clus)/sampls , t(t(clus)+sin(pi/2+1:probes/10))+1:nrow(clus)/sampls )
clustering = kmeans(clus,3)$cluster
names(clustering) <- 1:length(clustering)


profiles <- apply(clus, 1, function(x) {list(upstream=x[1:20], region=x[21:43], downstream=x[44:63])})
names(profiles) <- 1:length(clustering)
profiles <- list(profile=profiles, upstream=20, downstream=20, borderNames=c("start", "stop"))

plotProfiles(profiles, cluster=clustering, ylim=c(-1,2.5), type="l", lwd=2)

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