R语言 tigre包 GPPlot()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

GPPlot(tigre)
GPPlot()所属R语言包：tigre

                                        Plot GP(DI)SIM models
                                         图GP“（DI）SIM卡模式

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Plots GP(DI)SIM models.
图GP“（DI）SIM卡模式。


用法----------Usage----------


GPPlot(data, savepath = '', nameMapping = NULL, predt = NULL,
       fileOutput=FALSE, plotTime=NULL)



参数----------Arguments----------

参数：data
The model to plot as returned by GPLearn.
模型绘制由GPLearn返回。


参数：savepath
The location in the file system where the images are saved.
图像将被保存在文件系统中的位置。


参数：nameMapping
The annotation used for mapping the names of the genes for the figures.
注释用于基因的名称映射为数字。


参数：predt
The set of time points to use in plotting (default: the time interval covering the data).
集策划使用时间点（默认是：覆盖数据的时间间隔）。


参数：fileOutput
Is the plot being saved to a file? If yes, do not open new interactive devices for each plot.
是图被保存到一个文件？如果是的话，不要打开新的互动装置，每个小区。


参数：plotTime
The times of observations to use in the plot. Should usually not be changed!
时代的观察，使用中的图。通常应该不会改变！


Details

详情----------Details----------

The function plots the fitted expression level of the transcription factor (if applicable), the inferred activity of the transcription factor, and the fitted expression level of the target(s).
转录因子的拟合函数曲线的表达水平（如适用），推断的转录因子的活性，并拟合目标（S）的表达水平。


作者（S）----------Author(s)----------


Antti Honkela



参见----------See Also----------

GPLearn.
GPLearn。


举例----------Examples----------


  # Load a mmgmos preprocessed fragment of the Drosophila developmental[加载的果蝇发育mmgmos预处理片段]
  # time series[时间序列]
  data(drosophila_gpsim_fragment)

  # Get the target probe names[获取目标探测名称]
  library(annotate)
  aliasMapping <- getAnnMap("ALIAS2PROBE",
                    annotation(drosophila_gpsim_fragment))
  twi <- get('twi', env=aliasMapping)
  fbgnMapping <- getAnnMap("FLYBASE2PROBE",
                   annotation(drosophila_gpsim_fragment))
  targetProbe <- get('FBgn0035257', env=fbgnMapping)

  # Learn the model[学习模式]
  model <- GPLearn(drosophila_gpsim_fragment,
                   TF=twi, targets=targetProbe,
                   useGpdisim=TRUE, quiet=TRUE)

  # Plot it[图]
  GPPlot(model, nameMapping=getAnnMap("FLYBASE",
         annotation(drosophila_gpsim_fragment)))


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