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phyloP.sph(rphast)
phyloP.sph()所属R语言包：rphast

                                        phyloP SPH
                                         phyloP SPH

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

phyloP in SPH mode
在SPH模式phyloP


用法----------Usage----------


    ref.idx=1, outfile=NULL, outfile.only=FALSE,
    outfile.format="default", prior.only=FALSE, nsites=NULL,
    post.only=FALSE, fit.model=FALSE, epsilon=ifelse(basewise, 1e-06,
    1e-10), confidence.interval=NULL, quantiles=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：mod
An object of class tm representing the neutral model.
对象的类tm中性模型。


参数：msa
The multiple alignment to be scored.
多序列比对得分。


参数：mode
The type of p-value to compute.  One of "CON", "ACC", "NNEUT", or "CONACC".
来计算p-值的类型。的一个“CON”，“ACC”，“NNEUT”，或“CONACC”。


参数：features
A features object of type feat.  If given, compute p-values for each element.
一个对象特点的的类型feat。如果给出，对每个元素计算p-值。


参数：basewise
Logical.  If TRUE, compute scores for every base in reference sequence.  Cannot be TRUE if features is provided.
逻辑。如果TRUE，计算分数的参考序列的每一个碱基。不能TRUE如果功能。


参数：subtree
A character string giving the name of a node in the tree. Partition the tree into the subtree beneath the node and the complementary supertree, and consider conservation/acceleration in the subtree given the supertree.  The branch above the specified node is included with the subtree.
一个字符串，给出一个树中的节点的名称。分区到节点下的子树的树和的互补supertree，并考虑保护/加速的子树中的supertree。上面指定的节点与子树的分支。


参数：ref.idx
index of reference sequence in the alignment.  If zero, use frame of reference of entire alignment.  If -1 and features is used, try to guess the frame of reference for each feature based on sequence name.
在对准的参考序列的指数。如果为0，则使用整个调整的参考框架。如果为-1和功能的使用，尝试去猜测每个功能的参照系根据序列名称。


参数：outfile
Character string.  If given, write results to given file.
字符的字符串。如果给定的，结果写入给定的文件。


参数：outfile.only
Logical.  If TRUE, do not return any results to R (this may be useful for saving memory).
逻辑。如果TRUE，不返回任何结果R（为节省内存，这可能是有用的）。


参数：outfile.format
Character string describing output format.  Possible formats depend on other options (see description below).
字符串描述输出格式。可能的格式依赖于其他选项（见下面的说明）。


参数：prior.only
Logical.  If TRUE, compute only prior distribution of number of substitutions over nsites sites.  Alignment is ignored in this case.
逻辑。如果TRUE，计算先验分布换人nsites网站。在这种情况下，对准被忽略。


参数：nsites
Integer.  Number of sites to consider if prior.only is TRUE.
整数。站点数量，考虑，如果prior.only是TRUE。


参数：post.only
Logical.  If TRUE, compute the posterior distribution of the number of substitutions given the the neutral model and the alignment.
逻辑。如果TRUE，计算替换给定的数量的中性模型和对准的后验分布。


参数：fit.model
Logical.  If TRUE, re-scale the model (including a separate scale for the subtree, if applicable) before computing the posterior distribution.   This makes p-values less conservative. Cannot currently be used with features.
逻辑。如果TRUE，规模模型（包括一个单独的子树规模，如果适用的话），然后计算后验分布。这使得p值较小的保守性。目前无法使用的功能。


参数：epsilon
Numeric value indicating the thhreshold used in truncating tails of distributions; tail probabilities less than this value are discarded.  This only applies to the right tail.
数字值，表示的thhreshold截断尾巴的分布;尾概率小于这个值将被丢弃。这仅适用于右尾。


参数：confidence.interval
Numeric value between 0 and 1.  If given, allow for uncertainty in the estimate of the actual number of substitutions by using a central confidence interval about the mean of given size. To be conservative, the maximum of this interval is used when computing a p-value of conservation, and the minimum is used when computing a p-value of acceleration.  The variance of the posterior is computed exactly, but the confidence interval is based on the assumption that the combined distribution will be approximately normal (true for large numbers of sites by the central limit theorem).
0和1之间的数值。如果给出，允许替换的实际数目的估计的不确定性在通过使用一个中央的关于给定尺寸的平均值的置信区间。是保守的，这个时间间隔的最大值，用于计算p-值养护时，计算p-值的加速度时，则使用最小值。方差的后精确计算，但是，置信区间的基础上的组合分布的假设将约为正常（如此大量的网站，由中央极限定理）。


参数：quantiles
Logical.  If TRUE, report quantiles of distribution rather than whole distribution.
逻辑。如果TRUE，报告位数的分布，而不是整个分布。


值----------Value----------

Either a list, data frame, or matrix, depending on options.
无论一个列表，数据框，或矩阵，根据选项。


（作者）----------Author(s)----------


Melissa J. Hubisz and Adam Siepel

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